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2025.08.07 05:54 约 13 分钟 全球动态 1.9万 阅读

初创企业可以从 Anthropic 80%的员工留存率中学到什么

本文信息来源:signalfire

What startups can learn from Anthropic's 80% talent retention rate

在 SignalFire,我们密切关注那些在吸引和留住顶尖人才方面表现出色的公司,而 Anthropic 独树一帜。该公司技术岗位的录用率高达 88%,市场推广岗位更是达到了惊人的 95%,在竞争激烈的人工智能领域中占据了人才招聘的主导地位。而且,这不仅仅是吸引人才入门。Anthropic 还成功留住了他们, 拥有 80%的员工留存率,这不仅是各大实验室中最高的水平,更是在整个科技行业中堪称世界级的表现。

他们是如何做到的?初创公司又能从他们独特的人才战略中学到什么?

我们与 Anthropic 全球市场推广招聘负责人 Nick Lewis 合作, 探讨了公司卓越留存率和卓越人才策略背后的秘诀 

公司使命是最强的核心差异化因素

是什么让顶尖人才在多家公司中选择某一家,尤其是在大家都提供优厚薪酬、福利和前沿工作的情况下?

在 Anthropic,答案非常明确:使命认同。这不仅是招聘的筛选标准,更是留人策略。大多数员工留下来,是因为他们相信自己正在建设的事业。

公司围绕一个强大的使命建立:确保世界通过人工智能实现安全转型。这个清晰而有力的目标吸引了那些将使命认同置于首位的热情人才。

Nick: 在 Anthropic,如果顶尖人才与我们的使命和价值观没有深刻共鸣,我们也会毫不犹豫地拒绝。我们对每位候选人,无论职位高低,都会进行统一的文化面试,旨在评估他们是否能在我们高度协作、使命优先的环境中茁壮成长。我们寻找的是那些真正希望帮助世界安全应对人工智能变革的人。

Heather:Anthropic 对使命一致性的重视对早期创业公司来说是一个特别有力的教训。创始人常常低估了清晰阐述使命和价值观对吸引优秀人才的直接影响,即使资源有限。你不需要庞大的预算来吸引优秀人才;你需要的是清晰度。创业公司不应仅仅在福利或薪水上竞争,而应打造一个真实的故事,吸引那些对公司使命充满热情、渴望产生巨大影响的候选人。 

找到你独特的雇主品牌优势,无论是使命、产品热爱还是文化,并有效讲述这个故事以吸引合适的人才。这有助于打造一支深度投入你长期成功的团队。

将面试视为战略责任,而非打勾任务

在大多数公司,面试感觉像是被挤压在“真正工作”之间的义务。而在 Anthropic,他们完全颠覆了这一观念。面试不仅仅是工作的一部分——它是员工为实现使命所能做出的最重要贡献之一。

Nick: 在 Anthropic,我们的方法始于严格筛选。并非所有人都有资格面试候选人。面试官必须至少有 30 天的任职时间,并完成严格的多阶段培训,以展示对我们文化和价值观的深刻理解。虽然由于快速增长我们行动迅速,但培训过程确保每位面试官都做好充分准备。这不是为了设置门槛,而是为了确保每次与候选人的互动都能体现我们的身份和我们正在构建的目标。

在 Anthropic 面试时,你不仅仅是在填补某人的日程空缺。你是在积极塑造一支将引领人类度过 AI 最关键转型期的团队。这种责任感改变了人们的态度。我们的面试官都做好了准备,积极参与,并真心致力于找到合适的文化契合者。

Heather:Anthropic 严谨的面试流程是即使是早期创业公司也能切实效仿的。创业公司常因迫切需求而匆忙招聘,但这种做法通常导致高昂的人员流失成本或文化不匹配。相反,创业公司应考虑将文化契合度深度融入面试流程,以确保长期留人和员工参与度,尤其是在快速扩张期间。 

提前投入培训一小部分面试官,比如创始团队或早期员工,有助于确保与核心价值观的一致性。即使是 Anthropic 面试前准备的简化版本,如启动会议或评分卡校准,也能迅速统一面试官标准,提升招聘效果和团队凝聚力。

人才招聘中的 AI 与人类协作

Anthropic 在招聘过程中广泛使用其 AI 产品 Claude,支持招聘流程的每个环节,唯独不参与最终的录用决策。AI 被用来撰写细致的职位描述、制定结构化的面试计划以及设计创新的问题。这正体现了他们的招聘策略与产品理念的一致性:AI 应该增强人类能力,而非取代人类。

Nick: Claude 充当战略合作者。我们用它来起草职位描述、制定面试计划,甚至对招聘策略进行压力测试。Claude 还作为合作伙伴,帮助我们完善思路、自动化日常任务并提升生产力。我们的“AI 创新实验室”帮助我们不断优化招聘流程中的 AI 应用场景和工作流程。

Heather: 在招聘中使用人工智能协作是初创企业的一个重要平衡器。创始人有时会忽视那些价格实惠且易于使用的人工智能工具,这些工具可以简化招聘流程。像 Claude 这样的工具可以帮助初创企业快速起草有吸引力的职位描述、结构化的面试计划以及周到的外联方案。此外,还有一些价格合理的人工智能招聘和面试工具,如 Juicebox 和 Metaview,能够增强小团队在招聘和面试方面的能力,赋予初创企业以前所没有的优势。及早采用这些人工智能工具可以释放宝贵的创始人时间,提升候选人体验,并确保即使在人员有限的情况下也能保持一致性。

在 Anthropic,面试从与人工智能的协作开始

Anthropic 对 AI 流利度的期望并非从入职第一天开始,而是在招聘过程中就已启动。正如他们最近发布的 AI 候选人指南中所述,公司鼓励候选人在整个申请过程中与 Claude 合作——从完善简历到准备关于 Anthropic 研究的深思熟虑的问题。

Nick: 因为 Claude 深度融入了我们的日常工作流程,我们寻找的是那些真正热衷于与人工智能共事的人,而不仅仅是对其容忍。

无论是使用 Claude 撰写引人注目的求职信,研究我们的宪法人工智能方法,还是为技术讨论做准备,我们都希望看到候选人如何将人工智能作为协作者来思考。

这种理念不仅限于应用。在面试中,我们可能会让候选人解释他们如何利用人工智能解决自己领域的问题。目标不是追求完美,而是观察他们在将人工智能作为思考伙伴时展现出的适应能力、创造力和真实的投入。

这种方法不仅评估技术熟练度,还揭示了候选人的思维方式、解决问题的能力和适应能力——这些都是快速发展的行业中至关重要的品质。

 

无论是使用 Claude 撰写引人注目的求职信,研究我们的宪法人工智能方法,还是为技术讨论做准备,我们都希望看到候选人如何将人工智能作为协作者来思考。
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尼克·刘易斯
Anthropic 全球市场推广招聘主管

深思熟虑的透明度与候选人体验

候选人体验既是一种礼貌,也是一种竞争优势。在 Anthropic,他们注重清晰、尊重和结构化的互动,让候选人无论结果如何都感受到被重视。

Nick: 我们的方法核心是提前设定明确的期望。候选人清楚知道会遇到什么:我们的面试结构、AI 协作指南以及我们对使命契合度的关注。我们投入大量精力准备详细的资料,确保从最初接触到最终决定的每一个环节都体现我们的价值观。

Heather: 每一次与候选人的互动都是潜在的长期关系,甚至拒绝也可以成为连接的时刻。早期阶段业务需求变化迅速,B 轮的强力招聘对象可能在种子轮时是被拒绝的候选人。让每一个未被录用的候选人都觉得未来还能与公司重新对话,这是个好主意。你要像培养尚未准备好购买你产品的潜在客户一样,培养那些今天不适合你职位的优秀候选人。

 

未收到录用通知的候选人仍应感到受到尊重并获得充分信息。目标是让候选人离开时说:“我没得到这份工作,但我仍然愿意再次申请这里。”
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希瑟·多谢
SignalFire 人才合伙人

有意图的共址扩展

Anthropic 的选址理念体现了其信念:最佳工作成果源于深思熟虑的面对面协作与战略灵活性的结合。它没有默认完全远程或完全办公,而是围绕有意义的在场和有意的共址构建了一个模式。

Nick: 我们的做法以 25%的办公期望为核心:每月大约一周在旧金山、纽约或都柏林等核心中心办公。这在我们使命所需的深度协作与吸引顶尖全球人才的灵活性之间取得了平衡。对于有成熟业绩的高级职位,我们提供更多灵活性,但即便如此,定期的面对面协作仍然至关重要。

我们的选址策略反映了客户所在之地、顶尖人才聚集地以及我们能够组建最强团队的地方。我们了解到,人工智能研究和产品开发极大地受益于高带宽的面对面协作。25%的办公期望确保团队能够建立真实关系,共同解决复杂问题,同时仍能吸引传统科技中心之外的人才。

希瑟: 初创公司应认识到,选址策略是人才策略的一部分。Anthropic 灵活而有意图的共址方式为初创公司提供了一个可行的混合办公模式。没有唯一正确的做法,但你的选择会向候选人传递你们的工作方式和价值观。目前,完全在办公室、混合办公或完全远程之间还没有单一的正确答案。关键是要有意识地权衡这些选择对你可用人才库和工作方式的影响。更灵活的选项将帮助你扩大招聘范围,但你必须付出努力,确保远程协作的成功。 想了解更智能的远程和混合办公策略,请查看我们的远程办公常见问题指南。  

在人工智能时代重新思考早期职业招聘

与传统的新毕业生项目不同,Anthropic 采取了一种针对性的早期职业招聘方法,这既反映了人工智能对入门级工作的影响现实,也体现了其培养卓越人才的承诺。

Nick: 我们继续有选择地招聘早期职业人才,重点放在那些学习潜力和使命契合度能够充分发挥的特定团队。我们的性能工程团队专注于推理优化和扩展,成功引进了具备扎实基础且热衷于推动人工智能能力边界的新毕业生。同样,我们的对齐科学团队偶尔也会发现具备相关经验且对人工智能安全有深厚兴趣的杰出早期职业研究人员。

在市场推广方面,销售开发代表(SDR)职位被证明特别适合那些具备出色沟通能力且对人工智能在企业应用及其影响充满好奇心的应届毕业生。这些职位已经发展演变,现在要求具备人工智能的流利应用能力。我们的 SDR 每天使用 Claude 进行调研、个性化外联以及应对复杂的客户需求,使这些职位成为渴望与我们技术共同成长的候选人的理想选择。

我们变得更加挑剔,但并未关闭大门。早期职业人才的岗位现在既需要基础技能,也需要真正的人工智能流利度。我们寻找的是能够与技术共同成长的人,而不仅仅是与技术并行。无论是优化推理性能的新毕业工程师,还是制定高影响力客户拓展策略的销售开发代表,我们招聘的早期职业人才往往正因为与这些变革性工具一同成长,成为我们最强的贡献者之一。

Heather: 由于预算缩减、团队规模缩小以及人工智能自动化的兴起,早期职业岗位,尤其是新毕业生岗位,呈现出更广泛的下降趋势。这迫使初创企业在人工智能时代重新思考入门级招聘,因为每一次招聘都必须明确带来超出预期的价值。像 Anthropic 一样,初创企业可以有选择地关注那些展现出基础技能和实用人工智能流利度的早期职业人才。

如今的应届毕业生不仅需要掌握人工智能工具,还需展示如何利用这些工具提升生产力和创造力,在许多情况下,还要展示如何改进或排除这些工具的问题。随着传统路径的减少,培训的辅助已不复存在。那些已经参与开源项目、训练营、自主项目,或能创造性地排查人工智能生成结果问题的候选人,能够证明他们能立即做出贡献。这种有针对性的方法可以帮助初创企业避免资源浪费的错误招聘,从零开始打造一支精干且具备人工智能能力的团队。

通过脆弱的领导建立信任

在 Anthropic,信任不仅是一种价值观,更是一种运营原则。自公司成立以来,领导层一直采用脆弱且透明的决策模式,营造心理安全感,实现团队间的长期一致。

Nick: 领导者不依赖自上而下的命令,而是在各个层级被鼓励通过公开分享背景信息、承认自己并非所有问题都有答案,以及为不同意见留出空间,来建立真正的信任。这种真实性为高度责任感、快速学习和有韧性的协作创造了条件。

在 Anthropic,我们围绕这种脆弱性建立了一个结构。 定期举行全公司范围的问答环节、对失败实验进行详细的事后分析,以及设立员工反馈论坛(包括匿名反馈),使开放成为一种习惯。 而数据驱动的决策则是这一切的基础:我们的领导者将情商与透明的指标相结合,指导绩效对话,优先安排项目,并促进持续改进。

信任不是通过完美建立的,而是通过真实、开放和持续的诚信建立的。这种领导力不仅让人感觉良好,更是 Anthropic 在日益激烈的市场竞争中持续吸引和留住优秀人才的关键原因。

 

在 Anthropic,我们围绕真实性、脆弱性以及为分歧留出空间建立了制度。定期的全公司问答环节、对失败实验的详细复盘,以及员工反馈论坛(包括匿名反馈)都已制度化,使开放成为一种习惯。
初创企业可以从 Anthropic 80%的员工留存率中学到什么
尼克·刘易斯
Anthropic 全球市场招聘负责人

Heather:Anthropic 推崇的脆弱式领导对初创公司创始人极具借鉴意义。透明、真实和开放的决策过程能够建立深厚的信任,尤其是在面对不确定性时。即使是小团队,也可以通过设立结构化反馈机制、定期问答环节或诚实的回顾会议来营造心理安全感,培养坚韧的企业文化。创始人以真实和谦逊为榜样,能够营造健康且适应性强的团队环境,从而在初创公司不可避免的挑战中留住人才。

Anthropic 对实验的承诺以及给予风险和失败的空间,是吸引资深人才的重要因素。初创公司可以通过举办黑客马拉松、设立 10%自由时间,甚至简单地鼓励与公司使命相关的实验来复制这一做法。当你在结构上为此留出空间,不仅能激发创新,还能使公司对顶尖候选人更具吸引力。

最终启示:初创公司可以从 Anthropic 学到什么

Anthropic 的成功不仅仅归功于有竞争力的薪酬或令人印象深刻的技术。它源于有策略地植入以使命为驱动的文化,深思熟虑地利用人工智能,优先考虑候选人体验,并有意图地扩展规模。希望在人才竞争中脱颖而出的初创公司应考虑效仿 Anthropic 对真实文化建设、伦理 AI 使用和彻底透明的重视。

Nick: 我们并不完美,但在招聘和留用的每个环节都真正以使命为驱动、保持透明和以人为本,这使 Anthropic 在竞争激烈的环境中独树一帜。

通过结合这些策略,我们正在打造一支卓越的团队,并定义人才管理的未来。

Heather: 无论你是在招聘第 5 名员工还是第 500 名,基本原则依然适用。以清晰为先导,围绕你的价值观建立系统,永远不要低估用心的候选人体验的力量。

Anthropic 的人才战略证明,使命感、组织结构和人工智能协作比单纯的薪酬更具吸引力。关键不在于资源的数量,而在于使用这些资源背后的目标是否清晰。

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