
OpenAI
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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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
- 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
経験者はこう語る
リアルな Research Engineer/Research Scientist の面接体験 — 候補者の公開投稿をもとに出典付きで再構成。
Amazon · アプライドサイエンティスト(L4)オファー獲得Amazon アプライドサイエンティスト面接体験談:Alexa Speechチーム、2021年
候補者の希望でリクルーターとのやり取りが方向転換したことをきっかけに、Alexa SpeechチームでのAmazonアプライドサイエンティスト選考が始まった。電話面接、2チームにまたがる分割5ラウンドのバーチャルオンサイト、バーレイザー、そして追加のML幅広さラウンドを経て、オファーに至ったが、L5からL4へのダウンレベルを伴った。
面接時期: 2021年7月 · ボストン、マサチューセッツ州(リモート)
Google · L5 機械学習エンジニアオファー獲得Google L5 機械学習エンジニア面接:電話面接スキップ、技術ラウンド4回を経てオファー獲得
GoogleのL5機械学習エンジニア職に応募した候補者は、リファラルと過去の在籍歴により電話面接をスキップし、その後4回の技術・設計ラウンドと1回の行動面接ラウンドを経てL5のオファーを受け取った。このループは、同じサイクルで複数企業からオファーを得たより広範な転職活動の一環だった。
面接時期: 2022年4月 · リモート
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