Name: OpenAI ソフトウェアエンジニア インタビュープロセス (OpenAI Software Engineer Interview Process)
Uploaded: 2026-02-26T05:02:04.000Z
Duration: 5 min 50 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Here's what we've learned about the software engineering loop at OpenAI.

OpenAI のソフトウェアエンジニアリングのループについて学んだことをご紹介します。

They have a very practical leaning process.

彼らは非常に実践的な選考プロセスを持っています。

最上級形容詞

This is most evident in their system design round.

これはシステム設計のラウンドで最も顕著です。

For system design, a lot of companies nowadays, they ask these theoretical problems that have nothing to do with the day to day work if you actually got the job.

システム設計に関して、最近の多くの企業では、実際に仕事に就いたとしても日々の業務とは全く関係のない理論的な問題を出してきます。

So let's say you're interviewing any big tech company that doesn't work in video and they say, hey, design Netflix.

例えば、ビデオ関連ではない大手テクノロジー企業で面接を受けていて、「Netflix を設計してください」と言われたとしましょう。

Or you're working at somewhere that's not a email or CRM company and they're asked design Gmail, right?

あるいは、メールや CRM 企業ではないところで働いていて、「Gmail を設計してください」と聞かれたとします。

They're going to ask you questions that have to do exactly with what you'd be working on if you got the job.

彼らは、もし仕事に就いた場合に実際に取り組むことになるであろうことと、まさにそれに関連する質問をしてきます。

So let's say that you're somebody who's interviewing there and they will ask you, hey, let's say you're trying to design a system and the system is giving out tokens to a bunch of different companies.

では、そこで面接を受けていると仮定して、システムを設計しようとしていて、そのシステムが多くの異なる企業にトークンを配布しているとしましょう。

And we want you to be able to, as an internal tool in this system that we can only use as internal employees, not only monitor all the token usage, but

そして、そのシステム内で、内部従業員しか使用できない内部ツールとして、トークン使用量をすべて監視できるだけでなく、

be aware that some companies are going to use way more than others.

企業によっては他の企業よりもはるかに多く使用することになるということを認識してほしいのです。

And you know, what do we want to do about that?

そして、それについてどうしたいですか？

So we want your system to have some, at least some, some solution for the discrepancy in how much token usage is going to happen in between companies.

ですから、企業間で発生するトークン使用量の差異に対して、何らかの、少なくとも何らかの解決策をシステムに持たせてほしいのです。

The coding rounds are, they're, they're, they're hard in a way because they're a little bit different.

コーディングラウンドは、ある意味で少し違うので難しいです。

So this is actually pretty similar to Triplebyte's practical coding exam from a couple years ago.

これは、数年前に Triplebyte が実施した実践的なコーディング試験と非常に似ています。

Basically it's a problem with four gates and if you pass all four, you're in the extremely small percentage of people who have passed all four.

基本的に、4つのゲートがある問題で、すべてをパスすると、すべてをパスした非常に少ない割合の人々に入ることができます。

2つパスすれば、ラウンドをクリアです。

Another hard part about these kind of problems, that they're bespoke so they're not going to be on leetcode, but

これらの問題のもう一つの難しい点は、オーダーメイドなので leetcode には載っていないことです。

are they as hard as elite code hard problem?

しかし、elite code のハード問題と同じくらい難しいのでしょうか？

No, they're probably at a medium level, at least the first couple gates.

いいえ、おそらく中程度のレベルでしょう、少なくとも最初のいくつかのゲートは。

その後、難しくなるかもしれません。

But the real, the real interesting thing about OpenAI to me is their culture.

しかし、OpenAI について本当に興味深いのは、そのカルチャーです。

So obviously the people that work there are working a lot.

もちろん、そこで働く人々は多くの時間を費やしています。

労働時間はクレイジーかもしれません。

We've all heard this, that they're making sometimes between seven and nine figures nowadays for engineers.

これは皆さんも聞いたことがあると思いますが、エンジニアは今や7桁から9桁の収入を得ていることがあります。

So I don't need to harp on any, any more about that.

だから、それについてはもうこれ以上強調する必要はないでしょう。

But the culture piece is interesting because they're a new company and they don't have that much documentation about their culture.

でも、カルチャーの部分は興味深いですね。新しい会社なので、カルチャーに関するドキュメントがあまりないんです。

And if you look it up, it doesn't seem very opinionated.

調べてみても、あまり意見がはっきりしているようには見えません。

So from my take on the data that we have, what I would say is there are kind of like a less official Netflix.

なので、私たちが持っているデータから判断すると、Netflixよりも少し非公式な感じかなと思います。

When Netflix's culture came out in 2009, they really defined their culture and they spent a lot of money to define it.

Netflixのカルチャーが2009年に発表されたとき、彼らは自分たちのカルチャーをしっかり定義し、そのために多額のお金を使いました。

AI probably they haven't had as much of a focus on defining their culture from the beginning.

AIは、最初からカルチャーを定義することにそれほど重点を置いていなかったのかもしれません。

They've been more just about hyper growth and they've done a really good job with that.

彼らはハイパーグロースに注力していて、それはとてもうまくいきました。

But the things that they kind of borrowed from Netflix would be two things.

でも、Netflixから拝借したような点は2つあります。

1つ目は、弱いチームというコンセプトです。

So a strong team concept is a company like Google where, where teams get assigned work and there's a big emphasis on process.

例えば、Googleのような会社では、チームに仕事が割り当てられ、プロセスが重視される、強いチームというコンセプトがあります。

OpenAI completely flips the script on that which they got from a Netflix style company, which is a flat organization where they purposefully reduce process.

OpenAIは、プロセスを意図的に減らしたフラットな組織であるNetflixスタイルの企業から受け継いだその考え方を完全に覆します。

So it's more about interpersonal work that you're getting done.

ですから、それはあなたが成し遂げている対人的な仕事がより中心となります。

So basically we're piling all the work onto the shoulders of individuals, clearing out the blockers that would be in their way and then letting them cook.

つまり、基本的に私たちは個人の肩にすべての仕事を積み上げ、彼らの邪魔になる障害物を取り除き、あとは彼らに任せるのです。

They also have this kind of intensity in their culture that is also reminiscent of Netflix.

彼らはまた、Netflixを彷彿とさせるようなカルチャーにおける激しさも持っています。

When they ask you why OpenAI, just like when Netflix asks you why Netflix, it might not be as long as a conversation as Netflix's interview will have that conversation be.

OpenAIで働く理由を尋ねられたとき、NetflixがNetflixで働く理由を尋ねるのと同じように、Netflixの面接ほど長い会話にはならないかもしれません。

And that's because their process and their culture is so well documented, but it will be a stickler.

それは、彼らのプロセスとカルチャーが非常によく文書化されているためですが、それは厳格でしょう。

And they're asking really tricky questions like flipping that on its head and say, why not OpenAI?

そして彼らは、それを逆転させて「なぜOpenAIではないのか？」と尋ねるような、非常にトリッキーな質問をします。

Obviously if you're in their behavioral round, you're going to want to prep for, you know, the most obvious, you know, conflict questions.

明らかに、彼らの行動面接を受けるなら、最も明白な、対立に関する質問について準備したいと思うでしょう。

You're going to want to prep for when there are competing priorities on teams.

チーム内で競合する優先順位がある場合に備えて準備したいと思うでしょう。

That's the most common conflict in any engineering organization.

それは、あらゆるエンジニアリング組織で最も一般的な対立です。

If there's conflict with sister orgs or sister teams and orgs, and

他の組織やチームとの間に競合がある場合、

they obviously want to hear about scale, they obviously want to hear about novel problems, greenfield work that you did.

彼らは明らかに、規模について、新しい問題について、そしてあなたが手がけたグリーンフィールドの仕事について聞きたいと思っています。

And again, if you really simplify it, you want to make your projects scream one thing in big bold letters to your interviewer and that's that weak team concept piece.

そしてもう一度言いますが、もしあなたがそれを本当に単純化するなら、面接官に「これは弱いチームのコンセプトだ」と大きな文字で叫ぶようにプロジェクトを進めたいと思うでしょう。

And if you can add on bits about scale and complexity and novel type of problems and large scope, especially scope tracking to the target level that you want, then you're sitting pretty.

そして、規模や複雑さ、新しい種類の問題、そして大規模なスコープ、特に目標レベルへのスコープ追跡について付け加えることができれば、あなたは有利な立場にいることになります。

とても素晴らしい面接プロセスですね。

Overall, very disorganized candidates report sometimes not hearing back for a long time or being totally in the dark.

全体として、非常に準備不足の候補者は、長い間返事が来なかったり、全く状況が分からなかったりすることがあると報告しています。

But I'll tell you one thing that really surprised me about OpenAI.

しかし、OpenAIについて本当に驚いたことが一つあります。

信じられないかもしれませんが、

they're actually desperate for good candidates to begin their interview process, which is interesting because you'd think, wow, they're so good.

彼らは実際、面接プロセスを開始するために優秀な候補者を切実に求めています。これは興味深いことです。なぜなら、すごい、彼らはとても優秀だ、と思うでしょうから。

どういう意味で、必死なんですか？

Well, first of all, I'm emphasizing they're desperate for good candidates to begin their interview process.

ええ、まず、面接プロセスを開始するために優秀な候補者を必死に探している、という点を強調しています。

They're not desperate to hire bad candidates and they're not desperate to hire good candidates, but

悪い候補者を雇うために必死なのでも、良い候補者を雇うために必死なのでもなく、

they're desperate to get more candidates in their pipeline that are quality simply because at the rate of hiring they're trying to do, they are trying to hire hundreds of engineers.

採用したいエンジニアの数が数百人に及ぶため、質の高い候補者をパイプラインに多く取り込むために必死なのです。

I was surprised to learn that they were so desperate to have good candidates start their interview process.

彼らが面接プロセスを開始するために、そんなに優秀な候補者を必死に求めていると知って驚きました。

How do you start their interview process?

彼らの面接プロセスはどのように開始するのですか？

Well, if you have a connection of somebody who has actually worked with you in the past that works in OpenAI, that's obviously the best case scenario.

ええ、もし過去に一緒に仕事をしたことがあり、現在OpenAIで働いている知り合いがいれば、それが明らかに最良のケースです。

It's like any other tech company in the world, right?

世界中の他のテクノロジー企業と同じですよね？

That's going to get you in the door better than anything else.

それが何よりも効果的にあなたをドアに導いてくれるでしょう。

Barring that, the best thing you can do is write a compelling message or have a compelling project to show some hiring managers at OpenAI.

それがない場合、次にできる最善のことは、魅力的なメッセージを書くか、OpenAIの採用マネージャーに提示できる魅力的なプロジェクトを持つことです。

So that is what we know about OpenAI so far.

さて、ここまではOpenAIについて分かっていることでした。

まだまだたくさんお伝えしたいことがあります。

ご清聴いただきありがとうございました。

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OpenAI ソフトウェアエンジニアインタビュープロセス (OpenAI Software Engineer Interview Process)

OpenAI ソフトウェアエンジニア インタビュープロセス (OpenAI Software Engineer Interview Process)

OpenAI ソフトウェアエンジニアインタビュープロセス (OpenAI Software Engineer Interview Process)