Anthropic社はどのような人材を採用しているのか？1680件の履歴書がその答えを示している。

著者: @hiiinternet

編集者：ペギー

編集者注： Anthropicは、博士号取得者、研究者、最先端のモデル専門家で構成されるAI研究所として想像されることが多いが、1,680人のエンジニアの履歴書を分析すると、より現実的な答えがわかる。Anthropicの中核は「研究」だけではなく、「構築」にあるのだ。

この記事では、Anthropicに現在勤務している5,306人のLinkedInプロフィールを分析し、さらに1,680人のエンジニアの履歴書を絞り込んだ結果、意外な結論に至った。Anthropicの中核となる人材は、外部の人が想像するような「研究者」ではなく、経験豊富な「構築者」（大規模システムを実際に構築、運用、拡張できる人々）の集団であるということだ。

データによると、Anthropicのエンジニアリングチームは過去18ヶ月で急速に成長しており、エンジニアの半数以上が入社1年未満だが、新入社員は概して非常に経験豊富で、入社前の職務経験年数の中央値は12.2年であり、多くはGoogle、Meta、Amazon、Microsoft、Stripe、Databricks、Snowflake、Palantirなど、エンジニアリング能力とインフラストラクチャで知られる企業出身である。

これは、Anthropicのエンジニアリング組織の真の焦点も説明している。外部の注目を集めるモデル研究と比較すると、同社はエンジニアリングに特化したインフラ企業に近い。エンジニアは主にインフラ、バックエンド、分散システム、データベース、セキュリティの分野で経験を積んでおり、博士号取得者はわずか13.7%で、大多数は学士号または修士号を持つシニアエンジニアである。

キャリア初期の専門家にも全くチャンスがないわけではないが、そのハードルは非常に高い。一流テクノロジー企業でのインターンシップ、コンテストでの成績、論文発表、AIセキュリティ／アライメントプロジェクトの経験などは、長年の実務経験に代わるものとして選考される際の重要な要素となることが多い。

著者の最後のアドバイスは簡潔明快だ。Anthropicに入社したいなら、研究室に応募するような履歴書は書かないでほしい。代わりに、実際に構築、拡張、保守してきた大規模システムを強調すべきだ。最先端AIにおける競争の中核は、ますますエンジニアリングとインフラ構築能力の競争になりつつある。

以下は原文です。

研究者ではなく、建設者

私は、現在の勤務先としてAnthropicを記載しているLinkedInプロフィール5,306件すべてを収集しました。次に、実際にエンジニアリング職に就いていた1,680件を除外し、さらに7,986件の過去の職歴を調査して、Anthropicに入社する前にどのような仕事をしていたかを分析しました。

結果は以下のとおりです。

その組織はほぼ一夜にして拡大した。

2021年以前にAnthropicに入社し、現在も在籍しているエンジニアはわずか15名だった。2025年には、同社のエンジニアリングチームはほぼ3倍に拡大し、686名のエンジニアが新たに加わった。2026年の採用ペースも同様になると予想されており、6月時点で455名の新規従業員が加わっている。

現在、エンジニアリングチームの半数はAnthropicに入社して1年未満です。53%は過去12ヶ月以内に入社しました。在籍期間の中央値は10ヶ月です。

これは大規模な組織だが、約18ヶ月で構築された。

彼らはほぼ例外なく、上級エンジニアを採用する。

アントロピック社における従業員の平均職務経験年数は12.2年でした。中央50%は8.8年から16.5年の経験を有していました。1,680人のうち、経験年数が3年未満の従業員はわずか50人でした。44%は13年以上の経験を有していました。新卒採用は事実上行われていませんでした。

言い換えれば、アントロピック社の典型的な新入社員は、12年の経験を持つエンジニアでありながら、アントロピック社に入社してまだ10ヶ月しか経っていない人物である。

それは明らかに、従来の研究よりもインフラ整備に重点を置いている。

エンジニアの履歴書の40%にインフラ関連の経歴が記載されていた。バックエンド、分散システム、データベース、セキュリティはそれぞれ約20%を占めた。強化学習（RLHFの「RL」）は、履歴書のわずか3.3%にしか記載されていなかった。

典型的なAnthropic社のエンジニアは、過去10年間、ハイパースケールクラウドベンダーや大規模なインフラ系スタートアップ企業向けに、大規模な本番システムの構築に携わってきた。

彼らが自己申告したスキルを見ても同じことが分かります。Pythonスキルを持つ人が585人、Javaスキルを持つ人が566人、C++スキルを持つ人が443人、JavaScriptスキルを持つ人が376人、SQLスキルを持つ人が302人、Linuxスキルを持つ人が230人、分散システムスキルを持つ人が189人、AWSスキルを持つ人が154人です。モデルトレーニングのような、より「魅力的な」仕事も確かに存在しますが、それは全体のごく一部に過ぎません。

最大の才能の源泉は研究所ではなく、Googleである。

誰もが、Anthropicは主にOpenAIやDeepMindから人材を引き抜いていると考えている。しかし、競合他社をはるかに凌駕する最大の人材供給源はGoogleである。これらのライバル研究所は、グラフの中央にある小さな棒グラフ2本に過ぎない。

Anthropicは、Stripe、Databricks、Snowflake、Palantir、Airbnbなど、エンジニアリングの厳格さで知られる企業を明らかに好んでいる。

これらのエンジニアの過去の勤務先を見ると、ランキングは以下のとおりです。Google 405位、Meta 273位、Amazon 197位、Microsoft 171位、Stripe 124位、Apple 87位、Stanford 68位、DeepMind 62位、Airbnb 51位、OpenAI 48位。現在、エンジニアリングチームの半数、つまり50%が、履歴書に少なくとも1つのFAANG企業での勤務経験が記載されています。

もちろん、彼らは他のAI研究所からも人材を引き抜いている。OpenAIは上位5位に入る直接的な人材供給源であり、DeepMindは上位6位に入る。約94名のエンジニアが、他の最先端AI研究所から直接Anthropicに加わっている。

博士号に関する誤解

博士号取得者は全体のわずか13.7％に過ぎない。つまり、約7人に1人だ。

Anthropic社は通常、研究科学者ではなく、学士号または修士号を持つ上級エンジニアを採用している。「研究所全体が博士号取得者でいっぱいだ」という考え方は、エンジニアリングチームのレベルでは根本的に間違っている。

学歴の分布は、「建設的な組織」というプロファイルに完全に合致している。コンピュータサイエンスの出身者が819人、次いで数学が78人、物理学が70人、コンピュータ工学が69人となっている。哲学出身者も13人で上位20位以内に入っており、これはセキュリティ分野と関連があるかもしれない。

採用源という点では、スタンフォード大学が明らかに優位に立っている。

各大学の過去の累積ランキングを見ると、スタンフォード大学144位、カリフォルニア大学バークレー校118位、マサチューセッツ工科大学（MIT）80位、カーネギーメロン大学（CMU）73位、ハーバード大学42位、ケンブリッジ大学39位、ワシントン大学36位、ウォータールー大学とコーネル大学がそれぞれ35位、オックスフォード大学33位、プリンストン大学32位となっている。上位4校だけで、全工学部チームの4分の1を占める。

80％の人が同じ役職に就いている。

「技術スタッフの一員」

元InstagramのCTO、Adeptの元創業者数名、スタンフォード大学の教員など、Anthropicでは全員が「MoTS」という肩書きを持っている。こうした役職名の簡素化は明らかに意図的なものであり、資格や具体的な職務内容は組織設計の中に隠されている。

キャリアの初期段階にある人にとって、Anthropicへの唯一の道筋はどこにあるのでしょうか？

172名のエンジニアは実務経験が6年未満で、うち50名は3年未満である。しかし、彼らは従来の意味での新卒者ではない。彼らは大きく2つのカテゴリーに分けられ、その中間に位置する一般的な中堅エンジニアはほとんどいない。

エンジニアリングチーム全体と比較すると、彼らは明確な特徴を示している。博士号取得者の割合は全体の13.7%に対し19%と高く、製品/ソフトウェアエンジニアの役職を持つ人の割合は全体のわずか5%に対し3倍の15%に達し、FAANG出身者の割合は全体の50%に対し32%と著しく低い。

彼らが長年の勤務経験の代わりに得ているのは、別の種類の威信である。

インターンシップの機会。回答者の50%が、以下の企業でのインターンシップを挙げました：Meta（16）、Google（10）、DeepMind（6）、Microsoft（5）、Amazon（5）、Jane Street、Two Sigma、HRT、Optiver、Nvidia。

定量取引からAIラボへ。彼らの9%は、Jane Street、Two Sigma、Five Rings、HRT、Optiver、Citadelといった一流トレーディング会社で勤務経験がある。彼らは、数学やコンピュータサイエンスのコンテストで優秀な成績を収めた若手人材であり、高頻度取引業界を経てAIラボに参入した。

フェローシップとの連携。MATS、SERI、Redwood、またはARCと接触したことがある人は全体の6%に過ぎません。これは、キャリア初期の人材にほぼ限定された参入経路であり、ベテラン会員の間では事実上存在しません。

非常に明確なプロフィールとしては、MIT卒業生、IOI銀メダリスト、Codeforcesスコア2900以上、4年間の実務経験を経て強化学習とセキュリティの分野に直接参入した人物が挙げられる。彼らの選考基準は実務経験年数ではなく、競技ランキングや論文発表数である。

これらの若手エンジニアは、ベテランエンジニアよりも国際色豊かです。若手エンジニアの出身大学は、カリフォルニア大学バークレー校（15名）、スタンフォード大学（14名）、ケンブリッジ大学（10名）、マサチューセッツ工科大学（7名）、清華大学（7名）、オックスフォード大学（6名）のほか、インペリアル・カレッジ・ロンドン、シンガポール国立大学、上海交通大学、チューリッヒ工科大学など多岐にわたります。

では、この情報をどのように解釈すればよいのでしょうか？

Anthropicにエンジニアとして入社したいなら、研究室に応募するような履歴書ではなく、インフラ企業に応募するような履歴書を作成してください。実際に構築し、拡張したシステムをアピールしましょう。そうすることで、採用につながる履歴書が生まれます。

キャリア初期段階は唯一の例外です。この段階では、一般的な職務経験ではなく、一流のインターンシップ、コンテストでのランキング、あるいは学術論文などが評価基準となります。

もしあなたがAnthropicと人材獲得競争をしているなら、ターゲットは「博士号取得者」や「研究室出身者」そのものではなく、ハイパースケールクラウドベンダーやエンジニアリング分野で高い評価を得ている企業で経験を積んだ熟練のエンジニアであるべきです。彼らは約12年の経験を持ち、Stripe、Databricks、Snowflake、Palantirといった企業出身である可能性があります。Anthropicは既にこの人材プールから積極的に採用活動を行っています。