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"参与GPT-5.6发布前独立安全评测的研究人员"
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D

David Rein

Technical Staff @ METR

综合匹配度
预估联络成本: ¥2,000 此估值由 AI 根据候选人职级、全网公开联系方式留存率、以及最优引荐人的触达难度综合研判得出(计价单位:人民币),仅供决策参考。

AI 核心判断

David Rein 是 METR 技术研究员,公开履历集中在前沿模型能力评测、长期任务基准、监测与红队方向,和 GPT-5.6 发布前外部独立评测的能力结构高度一致。他既做过 HCAST 等评测基准,也参与过 Frontier Risk Report 与模型监测红队工作,属于非常像“能真正下场做预发布评测”的一线研究者。

潜在引荐人 | Joel Becker

Joel Becker 与 David Rein 同属 METR,公开资料显示 Joel 做 evaluation methods,且与 David 在多篇 METR 研究中同现。以“想交流 GPT-5.6 前测方法、长期任务评测和 benchmark 设计”为由请 Joel 转介绍,会比直接冷邮件更自然。

工作履历

METR Technical Staff,参与前沿模型能力评测、长期任务基准与评测方法研究
NYU 研究人员,创建 GPQA
Cohere 早期 Research Engineer,训练语义搜索用 embedding models

项目经验

参与 METR Frontier Risk Report 相关评测基础设施与研究
HCAST:Human-Calibrated Autonomy Software Tasks 共作者
参与对 Anthropic 内部 agent monitoring systems 的红队测试

最近新闻报道

2026-06-26 Summary of METR's predeployment evaluation of GPT-5.6 Sol
来源: METR 查看链接 ↗
2026-05-19 Frontier Risk Report (February to March 2026)
来源: METR 查看链接 ↗
|
project: METR Frontier Risk Report 页面含 David Rein
可靠度: 中 来源链接
org_evaluation: METR 发布 GPT-5.6 Sol 独立预部署评测总结
可靠度: 强 来源链接
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M

Megan Kinniment

Technical Staff @ METR

综合匹配度
预估联络成本: ¥2,000 此估值由 AI 根据候选人职级、全网公开联系方式留存率、以及最优引荐人的触达难度综合研判得出(计价单位:人民币),仅供决策参考。

AI 核心判断

Megan Kinniment 是 METR 研究员,公开简介直接写明她目前负责 benchmark creation,这和 GPT-5.6 这类发布前独立评测最核心的工作高度贴近。她在 monitorability、HCAST、RE-Bench 等方向都有公开输出,属于偏方法论和基准设计的一线骨干,若你想切入评测人才或安全评测合作,她的信号很强。

潜在引荐人 | Neev Parikh

Neev Parikh 与 Megan 都在 METR 做前沿模型能力、行为与限制研究,且共同出现在 monitorability 相关公开成果里。若以“想交流评测基准、monitorability 和预发布独立评测实践”为主题,请 Neev 帮忙转介绍,比泛泛商业邀约更容易建立信任。

工作履历

METR Technical Staff,当前负责 benchmark creation
曾与 Center on Long-Term Risk 合作
曾与 Future of Humanity Institute 合作
曾参与 1DaySooner 相关工作

教育经历

牛津大学,物理,硕士

项目经验

Early work on monitorability evaluations 共作者
HCAST 共作者,参与长期自主任务评测基准
RE-Bench 相关公开研究,涉及 frontier AI R&D capabilities 评测

最近新闻报道

2026-06-26 Summary of METR's predeployment evaluation of GPT-5.6 Sol
来源: METR 查看链接 ↗
2026-05-19 Frontier Risk Report (February to March 2026)
来源: METR 查看链接 ↗
|
project: Early work on monitorability evaluations
可靠度: 强 来源链接
project: METR Frontier Risk Report 页面含 Megan Kinniment
可靠度: 中 来源链接
org_evaluation: METR 发布 GPT-5.6 Sol 独立预部署评测总结
可靠度: 强 来源链接
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J

Jérémy Scheurer

Member of Technical Staff / Research Scientist in evaluations team @ Apollo Research

综合匹配度
预估联络成本: ¥2,000 此估值由 AI 根据候选人职级、全网公开联系方式留存率、以及最优引荐人的触达难度综合研判得出(计价单位:人民币),仅供决策参考。

AI 核心判断

Jérémy Scheurer 是 Apollo Research evaluations team 的核心研究者,研究主题正对 deceptive capabilities、scheming 与 situational awareness。Apollo 被 OpenAI 官方写入 GPT-5.6 外部评测方,而 Jérémy 的公开简介又明确提到他曾在 OpenAI dangerous capabilities evaluations team 工作,因此他是本次目标里非常值得优先接触的高相关候选。

潜在引荐人 | Alexander Meinke

Alexander Meinke 与 Jérémy 同属 Apollo Research 技术团队,且在 scheming / safety case 公开作者群中多次同现。若以“评测方法、scheming 安全案例、预部署评测合作”为切口,请 Alexander 协助转介绍,路径明显比直接找 Apollo 高层更顺。

工作履历

Apollo Research 评测团队研究科学家,聚焦 deceptive capabilities、scheming 与 situational awareness 评测
曾以合同研究者身份在 OpenAI dangerous capabilities evaluations team 工作
曾在 FAR AI 与 NYU 从事语言反馈与对齐相关研究

教育经历

ETH Zurich,计算机科学,硕士

项目经验

Frontier models are capable of in-context scheming 论文作者
Towards evaluations-based safety cases for AI scheming 论文作者
参与 Apollo 与 OpenAI 的 anti-scheming / deliberative alignment 相关研究

最近新闻报道

2026-06-26 GPT-5.6 Preview System Card
来源: OpenAI 查看链接 ↗
2026-06-03 Can we live with Artificial General Intelligence?
来源: Apollo Research 查看链接 ↗
|
bio: Pivotal 简介:Jérémy 在 Apollo evaluations team,且曾在 OpenAI dangerous capabilities evaluations team
可靠度: 强 来源链接
org_evaluation: OpenAI GPT-5.6 系统卡:Apollo Research 为外部评测方
可靠度: 强 来源链接
paper: Apollo / OpenAI anti-scheming 论文作者页
可靠度: 中 来源链接

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