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ミドル

パワーユーザーと一般ユーザーの間にある能力ギャップを埋める——ChatGPTを誰にとってもより有能にする評価・学習データ・報酬シグナルを構築する。

OpenAIのPersonal AGI North Starsチームが、ツール使用、機能発見、コネクタ、指示追従にわたるモデルの能力と挙動を改善するResearch Engineer/Scientistを募集しています。成果は数百万のChatGPT/APIユーザーにデプロイされます。研究アジェンダを自らオーナーシップを持って進め、能力改善を追跡する評価を構築し、大規模なMLコードベースを横断しながら、挙動上のボトルネックを学習データと報酬シグナルの変更に落とし込みます。面接では、MLの研究的な判断力、評価設計の厳密さ、複雑な研究スタックの中でデバッグ・反復できる実務力が問われます。

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この面接で問われること

  • モデルの能力ボトルネック(ツール使用・指示追従・機能発見)の特定と解消
  • 実際の能力・挙動の改善を追跡できる堅牢な評価(evals)の構築
  • 評価から得た知見を学習データ・報酬シグナルの変更に落とし込む
  • 大規模で複雑なML研究コードベース内でのデバッグと反復
  • 独立した研究オーナーシップとチーム横断コラボレーションの両立

よくある質問の方向性

特定のモデル能力ギャップに対する評価をどう設計するかを説明する

評価結果を具体的な学習データや報酬シグナルの変更につなげた経験を説明する

自分が書いたものではない大規模MLコードベースで、微妙な挙動の問題をデバッグした経験を話す

評価がハックされたり汎化しなくなったりするのをどう防ぐか

ツール使用・コネクタ・指示追従に同時にまたがる研究アジェンダの優先順位をどうつけるか

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