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ミドル

データパイプラインから主要なモデル学習ランまで、フロンティアモデルにコンピュータを確実に操作させる学習を担う

OpenAIのAgent Post-Trainingチームで、computer useに特化したリサーチポジションです。実験の設計、eval・環境・graderの構築、そしてCodexやChatGPT、APIに出荷されるエージェント挙動をかたちづくるRLとデータパイプラインの改善を推進します。LLM、RL/RLHF/RLAIF、eval、プロダクションMLシステムの実務経験に加え、リサーチ・プロダクト・インフラ・セーフティの境界をまたぎ、オープンエンドでシグナルがノイジーな研究領域で動ける適応力が求められます。

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この面接で問われること

  • エージェントのcomputer use挙動に向けたpost-training/RLパイプラインの設計
  • モデルの失敗をあぶり出すeval・環境・graderの構築
  • 曖昧な挙動の問題を仮説と実験に変換する力
  • ベンチマーク上の変動と、実際のプロダクト・ユーザーへのインパクトの見極め
  • リサーチ・プロダクト・インフラ・セーフティをまたぐ部門横断コラボレーション
  • 学習ランの速度・再現性・プロダクション対応度

よくある質問の方向性

エージェント/ツール使用モデルに対して実施した、post-trainingやRLの実験を説明してください

computer useの特定クラスの失敗を捕捉するevalやgraderを、どう構築しますか

厄介で込み入ったモデルの失敗をデバッグし、具体的な修正につなげた経験を教えてください

モデルの改善を主要な学習ランに投入できる状態かどうか、どう判断しますか

研究としての探索と、信頼できるプロダクションレディなエージェント挙動の必要性を、どうバランスさせますか

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