AIシステムは、リリースした瞬間が完成ではありません。 業務ルールは変わる。 入力フォーマットも変わる。 新しい失敗ケースも発生する。 だからSCIENでは、AIを「作って納品して終わり」にしません。 株式会社SCIENでは、運用データから知識を抽出し、評価し、エージェント自身を継続的に改善していく知識更新基盤を開発しています。 私たちが目指しているのは、 運用データ収集 → 知識の抽出・評価 → オントロジー更新 → エージェント再構成 というループが回り続ける状態です。 ▍具体的な業務内容 ・MLOps／LLMOps／AgentOps基盤の設計・実装 ・モデルの学習／評価／デプロイ自動化 ・プロンプト、評価、ガードレールの管理 ・LLMによる自動評価基盤の構築 ・エージェント同士の自動対話による失敗ケース収集 ・失敗パターンのクラスタリング ・改善案生成→A/Bテスト→人間承認→デプロイの自動化 ・逆強化学習による熟練者の評価基準の推定 ・エージェントの短期／長期記憶設計 ・知識の陳腐化検知 ・非同期処理、排他制御、監査証跡等のバックエンド設計 ▍必須スキル・経験 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・Python／FastAPI等を使ったバックエンド開発経験 ・TypeScript／Next.js等を使った開発経験 ・機械学習の学習／評価パイプライン構築経験 ・RAG／検索基盤の実装経験 ▍歓迎要件 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・LLM as a Judge／LLM評価 ・プロンプト最適化 ・強化学習／逆強化学習／模倣学習 ・LLMエージェント／MCP ・Neo4j等のグラフDB ・オンプレ環境でのシステム開発 AIをつくるのではなく、AIが改善され続ける仕組みをつくる。 MLOpsのその先にあるAgentOpsを、事業として本気でつくりたい方を募集しています！