扒了 OpenAI、Anthropic 的招募頁，發現了它們不想公開的計劃

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TechFlowPost

Published:

2026-03-27 05:51:25

作者： Jean-Stanislas Denain、Campbell Hutcheson

編譯：深潮 TechFlow

Epoch AI 的研究員扒手扒了 OpenAI、Anthropic、xAI 和 DeepMind 的公開招聘頁面，從崗位分佈反推這些公司的戰略方向。

結論很有趣：OpenAI 和 Anthropic 的銷售崗佔比一年內暴漲，幫客戶「學會用 AI」的技術銷售崗增長最快；

OpenAI 正在造一個帶攝像頭、跑自研芯片的便攜設備，還有 7 個機器人造位；

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Anthropicp. 招聘頁是少數公開的策略訊號源，這篇分析資訊密度很高。

全文如下：

AI 公司對策略守口如瓶，但招募頁面是公開的。

這些崗位裡藏著線索：一家公司在開發什麼產品，想賣給誰，以及它認為哪些環節會變成瓶頸。一個「Camera ISP 軟體工程師」的職位暗示某個有攝影機的裝置。招「前線部署工程師」說明把 AI 落地到企業很難。一堆機器人相關崗位意味著野心遠不止於聊天機器人。

我們分析了頭部基礎模型實驗室的公開職位，包括 OpenAI、Anthropic、xAI 和 Google DeepMind。以下是發現。

核心發現：

OpenAI 和 Anthropic 的銷售及銷售相關職位在過去一年大幅增長。 Anthropic 的 GTM（go-to-market）職位佔比從 17% 漲到 31%，OpenAI 從 18% 漲到 28%。成長集中在幫助客戶落地 AI 的技術職位。
招聘崗位能窺見產品路線圖。例如 OpenAI 和 DeepMind 都在投入硬體產品（機器人和消費性設備），而 Anthropic 則更聚焦於核心產品的改進。
招募頁也能看出各家取得關鍵資源（算力與數據）的不同策略。例如 OpenAI 有 21 個自研晶片相關職位，Anthropic 一個都沒有。

幾個注意事項：招募啟事反映的是公司想招的人，不是現有團隊。例如一個團隊有 20 個開放崗位，可能是大團隊在擴張，也可能是全新團隊還不存在。一個「研究工程師」的 listing 可能招 1 個人，也可能招 10 個，或根本招不到。

GTM 已成為 OpenAI 和 Anthropic 的最大招聘類別

過去一年，OpenAI 和 Anthropic 的銷售及相關崗位都大幅增長：Anthropic 的 GTM 職位佔比從 17% 漲到 31%，OpenAI 18% 從漲到 18%。對於營收快速成長、爭取遠未飽和市場的公司來說，這並不意外。銷售相關職位目前是兩家公司最大的招募類別。相較之下，研究職位只佔 Anthropic 開放崗位的 12%，OpenAI 的 7%。

圖：OpenAI 和 Anthropic 各類別佔比變化

成長最快的是一個細分類別：幫助客戶真正用起來 AI 的技術職位。兩家公司都在招募「AI 成功工程師」「合作夥伴 AI 部署工程師」「解決方案架構師」「前線部署工程師」這類角色，職責是幫助客戶發現 AI 的使用場景並完成整合。過去一年，Anthropic 的「落地採用」職位佔比從 5% 漲到 11%，OpenAI 從 11% 漲到 17%。這說明客戶在充分使用 AI 產品方面遇到了困難，彌合這個差距的關鍵是教導客戶「AI 能做什麼」。

銷售職的地理分佈也透露了市場重點。兩家公司的銷售職位都有過半設在美國（Anthropic 52%，OpenAI 55%）。兩家都沒揭露區域營收分佈，但招募集中度說明美國仍是絕對主力市場。

國際方面，兩家都在歐洲和亞太猛招。 Anthropic 偏向歐洲（29% vs OpenAI 的 21%），OpenAI 偏向亞太（24% vs Anthropic 的 19%）。亞太的成長集中在日本、韓國、印度、新加坡和澳洲。明顯缺席的是中國、中東、拉丁美洲和非洲。各實驗室聚焦全球銷售，說明它們不認為會被歐洲和亞太的本土選手擠出市場。

政府銷售也是重點方向。 OpenAI 和 Anthropic 各有 10 個政府銷售崗，涵蓋聯邦民用、國防、以及州和地方政府。其中 OpenAI 有 1 個職位專門面向國家安全領域，Anthropic 有 2 個。 xAI 有 2 個面向國際政府的銷售崗，分別設在倫敦和杜拜，還有 1 個面向美國政府。這些職位顯示政府將是基礎模型實驗室的重要收入來源。

與 Anthropic、OpenAI 和 xAI 不同，DeepMind 的招募頁面幾乎看不到銷售動態，因為 Gemini 的分發由 Google 現有的銷售組織負責。

招聘頁面透露了 OpenAI 和 DeepMind 的新產品方向

招聘職位還能看到每家公司在創造什麼。 Anthropic 有 5 個產品和工程職位用於改進 Claude Code，OpenAI 有 10 個類似職位用於改進 Codex。兩家各有一個金融服務方向的工程職位。 OpenAI 還有 3 個職位針對 ChatGPT Health 和 OpenAI for Healthcare 的新功能。

不過，對已有產品來說，招募頁的視角並不完美。很難判斷一個職位是在擴展現有功能還是建立全新產品，平台或基礎設施職位往往橫跨多個產品線。所以招聘資訊在揭示「新賭注」時最有價值。

此專案有 15 個開放職缺。這些職位透露了不少細節：一個「Camera ISP 軟體工程師」職位描述為電池供電的便攜式設備構建成像系統；一個「研究工程師」職位專注於在設備上直接運行 Transformer 模型；一個「作業系統工程師」職位提到了自研晶片。綜合來看，這像是一個帶有攝影機、跑自研 AI 晶片、能在端側運行 AI 模型的便攜式設備。另外兩個設在新加坡的硬體和營運職位暗示正在籌備製造。 DeepMind 也在押注硬件，有兩個 XR 眼鏡開發崗位，其中一個暗示語音指令將是核心互動方式。

OpenAI 有 7 個機器人崗位，方向包括大規模模擬訓練和提升模擬逼真度。崗位也暗示部分機器人可能有柔性零件或外殼，產量正在爬坡。 DeepMind 有 9 個機器人崗位，方向是創造一個有靈巧手的人形機器人。

硬體之外，OpenAI 有 2 個孵化階段的社交產品職位，還有 1 個「就業平台」職位，幫助使用者培訓技能、獲得認證並匹配雇主。 Anthropic 有 1 個研究產品經理職位專門探索全新產品類別，另有 1 個面向消費者新產品。

招募頁面也透露了各家獲取算力和數據的策略

各實驗室的招募也展示了它們在核心輸入（算力和數據）上的不同路線。最明顯的分野是：自建算力基礎建設 vs 外包採購。

OpenAI 有 21 個自研晶片相關職位（主要是工程職位），佔目前所有職位的 3%。 Anthropic 沒有走自研晶片路線，選擇了另一條路：多個崗位專注於與外部合作夥伴協作設計和建設資料中心，包括一個「資料中心機械工程師」負責指導外部公司的冷卻和機械系統設計，一個「資料中心設計執行負責人」負責對接 Anthropic 的技術需求與第三方交付夥伴。 Anthropic 還有 3 個法務崗位專門負責談資料中心或共址託管合約。

另一個在招募中突出的方向是強化學習訓練環境。 Anthropic 有多個職位專注於為模型訓練新能力建構環境，包括一個「環境擴展」團隊負責建立 RL 環境和管理供應商關係，以及一個「Universes」團隊建立超逼真的長時間跨度 agent 訓練場景。 OpenAI 也正在招募「合成 RL」團隊的研究員，開發基於自我對弈、模擬器和合成回饋的 RL 訓練方法。

與 OpenAI、Anthropic 和 DeepMind 不同（它們沒有專門的人工標註職位），xAI 的招募顯示了一個不同的數據策略。它有 27 個人工資料標註職位，說明 xAI 傾向於將資料標註業務留在內部。 xAI 敢於公開招募這些職位也很有意思。其他實驗室同樣依賴大規模人工標註，但通常選擇外包或不公開招募。