「LLMを使ったアプリを作ったことはある。でも、その次は何をやればいいんだろう？」 そんな学生に挑戦してほしいのが、SCIENのAgentOpsです。 SCIENでは、製造業を中心とした企業の暗黙知を構造化し、AIエージェントとして実装する「知の実装」に取り組んでいます。 ただ、AIは一度作れば終わりではありません。 運用を始めれば、 ・想定していなかった入力 ・間違った回答 ・新しい業務ルール ・フォーマット変更 などが次々と発生します。 そこで必要になるのが、運用データからAIを継続的に改善する仕組み＝AgentOpsです。 ▍具体的な業務 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ スキルに応じて、 ・Python／TypeScriptによるバックエンド開発 ・LLMエージェントの実装 ・RAG／検索システムの開発 ・プロンプト／評価データの管理 ・LLMによる回答評価 ・失敗ケースの収集・分析 ・改善プロンプトの生成／A/Bテスト ・エージェントの記憶設計 ・MLOps／LLMOps基盤の開発 ・強化学習／逆強化学習に関する検証 などを担当していただきます。 ▍こんな方と働きたいです！ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・Python等を使った個人開発経験がある ・LLM／RAG／AIエージェントに興味がある ・バックエンド開発が好き ・研究や個人開発で機械学習を扱ったことがある ・APIを呼ぶだけではなく、AIシステム全体の設計を学びたい ・自分で調べ、試し、改善することを楽しめる 最初からAgentOpsの経験がある必要はありません。 大切なのは、「どうすればこのAIをもっと良くできるか？」を考え続けられること。 SCIENには約40名のメンバーが在籍し、平均年齢は23〜24歳。学生も実際のプロジェクトに参加しています。 「学生だから勉強させてもらう」のではなく、チームの一員として技術で貢献する。 AIエージェントを「作る」だけではなく、運用するほど賢くなる仕組みそのものをつくりたい学生をお待ちしています！