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ミドル

OpenAIのエージェントがユーザーとどう協働し、対話し、信頼を築くかを形づくる研究ポジション

Agent Post-Training Personalityチームは、Codex・ChatGPT・APIを横断して、エージェントを思慮深くセンスのある協働者たらしめる要素を定義しています。文体にとどまらず、意図の理解、質問の仕方、主体的な行動までが対象です。本ロールは行動リサーチ、評価、学習データ、報酬シグナルにまたがり、ポストトレーニングとプリトレーニングの両面で、パーソナリティ改善を本番モデルへリリースするところまで携わります。確かな技術基盤に加え、モデルの挙動が「しっくりくる」とはどういうことかを見抜く本物のセンスが求められます。

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この面接で問われること

  • 挙動に関する定性的な判断を評価(evals)と仮説に落とし込む
  • LLMのポストトレーニング:RLHF、報酬モデリング、選好データ・合成データ
  • 単一スタイルへの最適化に陥らず挙動の多様性を保つこと
  • プロダクトチーム・ヒューマンデータチームとの部門横断の協働
  • 失敗の観測からモデル改善のリリースまでのエンドツーエンドのオーナーシップ

よくある質問の方向性

「良い確認質問ができる」のような主観的なエージェント挙動に対する評価を設計せよ

自分が構築・改善した学習シグナルや報酬モデルを説明する

モデルのパーソナリティが一つの狭いスタイルに収束してしまうのをどう防ぐか

曖昧なユーザーの不満を具体的なモデル修正としてリリースまで持っていった経験を話す

パーソナリティ改善がオフライン評価だけでなく学習スタック全体を通しても保たれることをどう検証するか

あるモデル応答は思慮深く感じられ、別の応答はそう感じられないのはなぜか。その判断をどう運用可能な形にするか

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