株式会社SCIENは、東京大学・松尾研究室発のAIスタートアップです。 私たちは「AIをつくる会社」ではなく、「知の実装会社」です。 製造業の現場には、熟練者の判断基準、業務ルール、帳票と画面の依存関係など、人の頭の中や現場の慣習にしか存在しない「知」が大量にあります。 高性能なモデルを導入するだけでは、この知識をAIへ渡すことはできません。 SCIENでは、 知の抽出 → 業務のオントロジー化 → データモデルの定義 → エージェント実装 というプロセスで、人の暗黙知を実際に業務で動く知能へ変えています。 今回募集する方には、単なる実装担当ではなく、「AIに何を渡すべきなのか」を定義するところからプロジェクトに関わっていただきます。 ★具体的には ・熟練者へのヒアリング・作業録画・業務文書から判断基準と手順を言語化 ・業務に登場する概念・関係・ルール・制約の定義 ・業種共通の概念と、設備・機種固有の語彙を分離したオントロジー設計 ・オントロジーと実データを接続するスキーマ設計 ・自然言語の制約ルールの構造化と最適化ソルバーへの接続 ・RAG・検索・LLMを組み合わせた判断パイプラインの設計・実装 ・なぜなぜ分析・FTAなど、現場の思考手順の構造化 ・顧客と「何を正解とするか」から考える評価設計 などを担当していただきます。 私たちの仕事で最も難しいのは、モデルを選ぶことではありません。 まだ誰も明確に定義できていない業務に入り、自分で問いを立て、構造をつくることです。 ★必須スキル・経験 以下のいずれかの経験・知識をお持ちの方を想定しています。 ・PythonまたはTypeScriptでの実装経験 ・知識表現、自然言語処理、情報検索、データモデリングのいずれかの知識・経験 ・曖昧な要求に対して、自ら仮説・定義を置きながら開発を進めた経験 RDF／OWLの実務経験は必須ではありません。 ★歓迎スキル・経験 ・ナレッジグラフ／グラフDB（Neo4jなど）の経験 ・RAG・ハイブリッド検索の実装経験 ・数理最適化（CP-SAT、MILP）や制約プログラミングの経験 ・製造・保全・品質保証などのドメイン知識 ・信頼性工学（FTA、Stress-Strengthモデルなど）の知識 ・顧客ヒアリング・要件定義の経験 ・相手がまだ言語化できていない要求を引き出し、システムへ落とし込んだ経験 ★こんな方と働きたいです ・論文・ベンチマーク・統計など、根拠をもとに技術判断できる方 ・曖昧な現場に入り、自分で定義を切って前に進められる方 ・自分の担当範囲だけでなく、プロジェクト全体の成果にオーナーシップを持てる方 ・自分が得た知見を構造化・言語化し、チームへ還元できる方 ・「何を経験できるか」より「自分がどう貢献できるか」を考えられる方 ・一つの専門性を実運用の水準まで深めたい方 最新モデルを触ること自体が目的の方や、仕様が完全に固まってから実装したい方には、あまり向いていない環境です。 SCIENで一番時間を使うのは、モデルではなく業務の語彙です。 働き方 雇用形態：業務委託 稼働：週20時間以上を目安 フルリモート可 まずはカジュアル面談で、これまでの経験や専門領域について聞かせてください。 モデルは借りられる。 業務のオントロジーは、つくるしかない。 まだ正解のない領域に入り、技術と対話の両方を使って「知の構造」そのものをつくりたい方をお待ちしています！