AIアプリケーション開発エンジニア|ベクトル検索・RAG基盤の設計

仕事内容:

◇◇ 技術環境 ◇◇
Pythonによるシステム開発をベースに、Embedding・ベクトル検索・LLMを組み合わせた検索機能を開発する案件です。APIやデータベースとの連携を含め、生成AIを業務システムとして実装するためのバックエンド領域を担当します。

• 【開発言語】Python
• 【AI・検索】生成AI、LLM、RAG、Embedding、ベクトル検索
• 【システム連携】API、データベース
• 【開発管理】Git
• 【関連技術】OpenAI API、Azure OpenAI、LangChain、LlamaIndex、Elasticsearch等の経験を活用可能
• 【関連環境】Pinecone、Weaviate、Milvus、AWS、Azure、GCP、Docker等の経験を活用可能

◇◇ 担当工程 ◇◇

• 技術文書・社内ナレッジを検索対象として整理・構造化
• Embeddingを利用したベクトル検索機能を開発
• RAGを実装し、LLMによる回答生成と検索を連携
• 検索結果・回答結果を評価し、精度をチューニング
• APIや既存システム、データベースとの接続部分を設計・実装
• PoCで検証した機能を本番環境へ実装し、改善を継続

アピールポイント:

■ この案件の魅力

• RAGだけでなく、Embeddingやベクトル検索を含むAI検索機能を扱える
• データ整理から検索・回答精度の評価、チューニングまで担当範囲に含まれる
• Python・API・データベースの経験を生成AIシステム開発へ展開できる

求める人材:

◆◆ 必須スキル ◆◆

• 【Python】Pythonを使用した開発経験
• 【システム開発】Webまたは業務システムで2年以上の実務開発経験
• 【API】APIを利用してシステム間連携を実装した経験
• 【データベース】DBを利用するアプリケーションの開発経験
• 【チーム開発】Gitを使用した開発経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• RAG・生成AI・LLMを利用したシステムの設計または実装経験
• OpenAI API／Azure OpenAI等の利用経験
• LangChain／LlamaIndex等を用いた開発経験
• Elasticsearch等による検索機能の開発経験
• Pinecone／Weaviate／Milvus等のベクトルDB利用経験
• 検索精度・LLM回答精度の評価や改善経験
• AWS／Azure／GCP、Dockerを利用した開発経験

勤務時間・曜日:

勤務時間：平日、日中稼働できる方（コアタイムあり）

休暇・休日:

土日祝休み

給与:

経験・スキル・担当工程を考慮して決定します。

その他:

・日本在住の方
・一人月で稼働可能な方
・45歳未満の方
・リモート勤務も可能！

雇用形態: 業務委託

給与・報酬: 450,000円 - 650,000円 月給