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OpenAIのエージェントモデルにpost-trainingの改善を届けるResearch Scientist
OpenAIのAgent Post-Trainingチームの面接です。同チームは、CodexやChatGPT、APIのエージェントを支えるRL、データ、eval、報酬シグナルのパイプラインを構築しています。コーディング、tool use、computer use、マルチエージェント協調にまたがり、漠然としたエージェントの挙動不良を具体的な実験に落とし込む、オープンエンドなリサーチエンジニアリングの質問が想定されます。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- LLMのRL・post-training
- evalと環境の設計
- エージェント的な振る舞い:tool use、computer use、マルチエージェント協調
- 研究からプロダクションまでの実験速度
- プロダクトのシグナルをモデル学習に翻訳する部門横断の力
- キャリブレーションの取れた推論と事実性(factuality)
よくある質問の方向性
漠然としたエージェントの failure mode を、具体的な実験と学習面の修正に落とし込む
リリース前にモデルの弱点をあぶり出すeval・graderの設計
RL/RLHF/RLAIFの経験と、報酬シグナル設計のトレードオフ
『信頼できてテイストの良い』エージェントとは何か——実例を挙げて論じる
post-trainingの改善を、アイデアから統合・ローンチまでオーナーとして担う
大規模学習ランの信頼性・再現性・コストの改善
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