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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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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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