Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team zur Verbesserung der KI-Modelle und optimiere unsere Systeme.
- Unternehmen: Anthropic, ein innovatives Unternehmen für sichere KI-Systeme.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, hybrides Arbeitsmodell und Visa-Sponsoring.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 1 Jahr Führungserfahrung in technischen Umgebungen und Interesse an KI.
Über Anthropic
Die Mission von Anthropic ist es, zuverlässige, interpretierbare und steuerbare KI-Systeme zu schaffen. Wir möchten, dass KI sicher und vorteilhaft für unsere Nutzer und die Gesellschaft als Ganzes ist. Unser Team ist eine schnell wachsende Gruppe engagierter Forscher, Ingenieure, Politikspezialisten und Geschäftsleiter, die zusammenarbeiten, um nützliche KI-Systeme zu entwickeln.
Über die Rolle
Die Leistungs- und Skalierungsteams von Anthropic konzentrieren sich darauf, die effizienteste und wirkungsvollste Nutzung unserer Rechenressourcen, sei es für Inferenz oder Training, zu gewährleisten. Als Engineering Manager in diesen Teams sind Sie verantwortlich dafür, dass Sie und Ihr Team Engpässe identifizieren und beseitigen, robuste und langlebige Lösungen entwickeln und die Effizienz unserer Systeme maximieren. Sie werden auch dazu beitragen, Klarheit, Fokus und Kontext für Ihre Teams in einer schnelllebigen, dynamischen Umgebung zu schaffen.
Verantwortlichkeiten
- Führen Sie die Ingenieurefforts zur Verbesserung der Modellleistung und zur Skalierung unserer Inferenz- und Trainingssysteme an.
- Werden Sie mit dem technischen Stack des Teams vertraut genug, um gezielte Beiträge als individueller Mitwirkender zu leisten.
- Verwalten Sie die tägliche Ausführung der Arbeiten des Teams.
- Priorisieren Sie die Arbeiten des Teams und verwalten Sie Projekte in einer hochdynamischen, schnelllebigen Umgebung.
- Coachen und unterstützen Sie Ihre Mitarbeiter dabei, ihr berufliches Wachstum zu verstehen und zu verfolgen.
- Behalten Sie ein tiefes Verständnis für die technische Arbeit des Teams und deren Auswirkungen auf die Sicherheit von KI.
Qualifikationen
- Mindestens 1 Jahr Managementerfahrung in einem technischen Umfeld, insbesondere in Bezug auf Leistung oder verteilte Systeme.
- Hintergrund in maschinellem Lernen, KI oder einem ähnlichen verwandten technischen Bereich.
- Tiefes Interesse an den potenziell transformierenden Auswirkungen fortschrittlicher KI-Systeme und Engagement für deren sichere Entwicklung.
- Exzellente Fähigkeiten im Aufbau starker Beziehungen zu Stakeholdern auf allen Ebenen.
- Schnelle Auffassungsgabe, fähig, komplexe technische Themen zu verstehen und daran mitzuwirken.
- Erfahrung in der Leitung von Teams durch Phasen schnellen Wachstums und Wandels.
Starke Kandidaten können auch Erfahrung mit folgenden Bereichen haben:
- Hochleistungs-, großangelegte ML-Systeme
- GPU/Accelerator-Programmierung
- Interna von ML-Frameworks
- Interna von Betriebssystemen
- Sprachmodellierung mit Transformatoren
Vergütung
Jahresgehalt: 500.000 — 850.000 USD
Standort
Hybridpolitik: Mitarbeiter werden erwartet, mindestens 25% der Zeit in einem unserer Büros zu sein. Einige Rollen erfordern möglicherweise mehr Zeit in unseren Büros.
Visumssponsoring
Wir sponsern Visa! Allerdings können wir nicht für jede Rolle und jeden Kandidaten erfolgreich Visa sponsern.
Engineering Manager, GPU (ML Accelerator) Arbeitgeber: Anthropic
Anthropic ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich für die Entwicklung sicherer und nützlicher KI-Systeme einsetzt. Mit einem dynamischen und unterstützenden Arbeitsumfeld fördert das Unternehmen das Wachstum seiner Mitarbeiter durch gezielte Coaching-Möglichkeiten und eine offene Kommunikation. Die hybride Arbeitsweise ermöglicht es den Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig von der Zusammenarbeit in einem engagierten Team zu profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Engineering Manager, GPU (ML Accelerator) erhalten könnten
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Anthropic anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Engineering Manager, GPU (ML Accelerator) bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Anthropic vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Engineering Manager, GPU (ML Accelerator) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Anthropic klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Anthropic vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
