年薪85万美元招人，工作是看一群AI怎么合作

Lenny Rachitsky 在 X 发了一份当前最高薪开放岗位清单，25 个职位，数据来自 LennysJobs。薪资只算 base salary，不含股权、奖金和签字费。榜首是 Anthropic 的 Staff Research Engineer, Multi-Agent Scaling，50 万到 85 万美元。OpenAI 的 Research Scientist / Research Engineer, Search Integrity 排第二，38 万到 85 万美元。

先看名单里的钱：

完整名单和申请链接在 Lenny 原推 和 LennysJobs。

这份表有个容易看漏的地方：高薪不只在模型训练。产品设计、工程管理、品牌、产品营销、法务工程、支付风控、Kubernetes、开发者生产力都在里面。Ramp 的 Head of Brand 排到 30.9 万到 42.4 万美元，OpenAI 的 Product Marketing, Messaging Lead 是 38.1 万到 42.3 万美元。Harvey 的 Head of AMER Legal Engineering 是 40 万到 45 万美元。公司给钱，是按稀缺程度给，不是按岗位名字里有没有 AI 给。

Anthropic 那个 85 万美元封顶的岗位，职位描述写得很具体：设计和运行大规模 agent 团队实验，研究 agent 数量、算力预算、任务长度一起增长时，性能、成本、协调会怎么变，找出瓶颈，搭平台和 eval，debug 只在大规模下才出现的失败。说直白点，工作内容之一是搞清楚一群 agent 为什么在规模变大后开始互相拖后腿。

Lenny 自己在回复里补了一句：限制了 Anthropic 和 OpenAI 的岗位数量，否则超过一半名单会被这两家占掉。网友 Greg Glazewski 提醒，这只是 base salary，Anthropic 那个岗位加上股权可能更高。网友 Jatin Batra 问得更直接：这名单给谁看，赚这个数的人应该没时间刷 X。这个吐槽不算刻薄。高薪清单最容易变成截图传播，但岗位在招，不等于好拿，也不等于到手。网友 Emon Datta 也补了一句，公开薪资区间是目标范围，不是保证的流动财富。

对开发者来说，更值得看的是岗位要求的变化。Multi-Agent Scaling 这种职位要的是能设计实验、能搭系统、能对数字保持怀疑、能从模糊问题开始的人。它没有要求发表论文，也没有要求多 agent 或强化学习经验。对普通读者来说，先记住一件事：这是美国岗位的 base salary，美元年薪，不含股权和奖金，生活成本、签证、团队匹配都还没算进去。

这份清单真正有用的地方，是看市场正在给哪些能力定价。不是所有高薪岗位都在训模型，有些在修基础设施，有些在管增长，有些在把品牌和法务工程做成可规模化的系统。钱流向稀缺，不流向名词。