49. 谁在制造Anthropic、OpenAI?两万份简历读后感苔藓之火

49. 谁在制造Anthropic、OpenAI?两万份简历读后感

36分钟 ·
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评论数46

“如果一个人愿意离开OpenAI去某家公司或者创业,那是对那个方向最大的背书——这是极具投资价值的信息。”

“在谷歌工作,你会真实地感受到同事不断离职——去新的startup,去Anthropic,这肯定有一点点peer pressure。”

“一个非上市公司的季度数据,居然可以对美股半导体板块产生巨大影响——你简直无法想象这些公司上市之后会怎样。”

“中美大模型的竞争,其实是在美国的中国人和在中国的中国人之间的竞争。”

“这些表格如果你不认真看标题,都觉得是同一家公司的——名字换一下你都无法发现谁是谁。”

主持:Raymond - 美元二级基金合伙人,苔藓之火主播

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Show Notes 时间轴

00:13 – 开场:OpenAI/Anthropic未上市已撼动美股,今年或明年IPO在即
01:08 – 为何要扒简历?想看清“谁造出了大模型”
01:49 – 数据来源与免责声明:2万份→1.7万份有效,误差极多,当“细说”听
03:27 – 聚焦OpenAI与Anthropic,DeepMind数据因与谷歌混同仅作参考
04:26 – 城市分布:旧金山湾区占绝对主力,伦敦、都柏林、东京、新加坡是海外重镇


06:32 – 学校分布:前5所名校占14.7%,但另一半员工来自1308所“长尾”学校


08:40 – 清华是唯一排进前排的外国大学(23人),但LinkedIn数据严重低估中国学历
09:50 – 前雇主排行:Google、Meta、AWS前三,Stripe向Anthropic输送106人(创始人背景)
12:48 – OpenAI前雇主:Meta、Google、Apple,收购Stack AI带来129人“打包进场”


14:33 – DeepMind 44.6%员工上一份在Google,高盛居然贡献22人(意外)
15:51 – 三角人才流动:二线实验室(Scale AI、Character AI等)持续向前三家输血


17:26 – 职能分类:Anthropic工程30%+研究20%+销售18%;OpenAI工程38%+研究21%,销售比例更低


21:37 – 语言标签:中文排第二外语(20%+),仅次于西班牙语


23:12 – 华人深度挖掘:严格“中国背景”343人(2%),拼音姓名2952人(15%),整体华裔约20%


31:02 – 核心洞察:三家公司高度同质化,竞争激烈;安全对齐部门Anthropic是OpenAI两倍
33:28 – 流动方向:44人从OpenAI跳Anthropic,反向仅9人,趋势明显
35:23 – 结尾彩蛋:想看完整图表请关注公众号“苔藓之火”;欢迎提供新分析角度(尤其离职去向统计)

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桜美林
桜美林
3天前
赞赏主播工作量和严谨统计。但是这期选题真的好无趣,听了15分钟绝望离开
xy2026:可能受众不一样,搞组织转型和招聘的人,听的很有用
Jesus14
Jesus14
4天前
滑铁卢本科毕业要求有5-6个工业界的实习。因此每个滑铁卢的学生在毕业的时候,他们的工程能力都是非常非常的强,而且他们的经历也丰富。有很多人都有Facebook 或者是 Google 之类的实习经验,所以他们是一群很优秀的工程人才。
我的天啊,这需要花多少时间啊!
HD1041935q:现在很容易,就是多少 Token 的事
代表性偏差。华人大部分是 researcher 或者 engineer,在 各种科技新闻跟自媒体里很亮眼,但是公司必要的销售,营销这些,应该不是华人为主
FFIE
FFIE
6天前
20:00 这个不对的。Member of Technical Staff这个title 在OpenAI 里主要做的是工程方面,研究员反而会主动区分开是researcher. 然后 MTS这个title上至Greg下至刚入职的菜鸟都是这个title, 似乎是故意为之的想要展现扁平化。然后因为A畜创始团队和后续大量人才是从OpenAI过去的 导致这个title在A家也这么用了
HD96730j:我也觉得写的模糊的tech staff应该是engineer型的而不是researcher,因为从理论上来说后者确实更“专精”一些,工程师很难做研究员的工作,反之相对好一些(但这种级别的厂的system也具有足够深的门槛了🥲)
0xRaymond
:
如果这样的话,researcher比例会大幅减少,请教一下,不知道你觉正确的比例应该是多少?
6条回复
上清华但不写清华,有点意思
0xRaymond
:
这话要说清楚,不要有误会了。我感觉有些朋友就是不太用LinkedIn,去了美国也是随手注册了一个,所以学校工作都非常简略,基本三行字,他们不一定是故意的,就是不太了解。这种情况其实挺多的。
晨煊-:矮大紧从来只提四中😜
3条回复
15:16 DP本来是做量化的,从高盛过去,不稀奇
邵_NdJ4
邵_NdJ4
3天前
有趣的视角和工作,谢谢分享
EverGlw
EverGlw
5天前
08:42 滑铁卢是因为他们的coop,一直以来就是加拿大cs就业强校
Raymond最近的选题都很有意思诶(呱唧呱唧👏)
学同果
学同果
2天前
在主页看到的没有想到听完之后收获很多。作为人力资源行业的从业人员(策略运营 to hr),我想说这个mapping,
学同果:因为这是正常咨询公司付费在做的事情。如果数据本身有了观点,那他就会更值钱。如果它可以从不同的身份视角出发得出来一些结论观点的话,比如作为一个求职者,那你其实要么朝着一些现有的这个学历背景职业背景去努力;
学同果:如果是作为一个公司的人的话,我如何去找到在一线主流AI公司里面的人才?让他其实本身也不见得一定要去头部这几家去找也可以去meta或aws去找相关岗位的人才。数据的价值在于洞察,而洞察是为了解决现有的问题,主播现在很好地去呈现了这个数据层面的内容,如果后续能够得出来求职者和招聘方的一些洞察的话,我觉得这个数据会更更更更更的有价值
darwinxu
darwinxu
5天前
有意思
有意思的角度
笑死,高盛去这么正常的事还要吐槽一句。创业作为一个职业分类居然也要被说离奇。说这俩真就离谱,我是说作者离谱
男版海伦子
啊_wXlI
啊_wXlI
2天前
Member of technical staff 就是staff engineer的更正式的说法。只是title,不代表研究
结合模型训练和推理的论文/技术趋势,论文作者,对照着分析人员流动情况。
Harry2023
Harry2023
3天前
好玩,喜欢这期👍🏻
着不是应该用 Claude code 来处理吗
渔者
渔者
3天前
应该把所有人的本科,硕士,博士学校单独呈现,或者全部计入统计。