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OpenAI
シニア
OpenAI の Senior+ Software Engineer（Research Platform）——Consumer Devices 研究のための評価・合成データシステムを構築
Consumer Devices 部門内の Future of Computing Research チームで、AI 研究、評価、合成データ生成のワークフローを支えるツール、API、サービスを構築する、OpenAI の Senior+ Software Engineer 職の面接対策です。JD が示す実際の水準——フルスタックエンジニアリング経験 7 年以上、複数サービスにまたがるシステムのオーナーシップ、曖昧な研究/設計上の問いを信頼性と再現性のあるプラットフォームへ変える力——に即しています。
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この面接で問われること
- 評価プラットフォームの構築：ルーブリック、グレーダー、タスクスイート、ロールアウト設定
- Web アプリ、API、データモデル、バックエンドサービスを横断するフルスタックのオーナーシップ
- マルチモーダル/会話型研究のための合成データ生成
- 研究インフラの信頼性とオブザーバビリティ（ヘルスチェック、再現性）
- 曖昧な研究上の問いを測定可能なシステムへ変える力
- 研究者、デザイナー、インフラチームとの職能横断パートナーシップ
よくある質問の方向性
曖昧な出発点から評価システム（グレーダー、ルーブリック、タスクスイート）を構築した経験を説明してください
複数サービスにまたがってエンドツーエンドでオーナーシップを持ったフルスタックシステムを説明してください
マルチモーダルまたは会話型研究向けの合成データ生成パイプラインについて教えてください
評価スイートにおけるタスクの品質、カバレッジ、多様性、意味的な広がりをどう測定しますか
アプリコード、ワーカー、モデルエンドポイント、インフラにまたがる横断的な問題を診断した経験を説明してください
研究ツールや依存サービスをまたぐマイグレーションをリードした経験を教えてください
研究成果物の再現性、バージョン管理、監査可能性をどう担保しますか
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