AI検索の品質改善を担うRAGエンジニア/LLM・Python

仕事内容:

◇◇ 参画イメージ ◇◇

自然言語による質問から必要な情報を検索し、LLMが適切な回答を生成するAI検索システムの開発に参画いただきます。「何を検索し、どの情報をLLMへ渡すか」というRAGの中核部分を担当し、実装後も検索精度・回答品質を確認しながら改善していく役割です。

• 社内外のドキュメントや各種データを対象としたRAG機能を開発

• 検索結果からLLMへ渡すコンテキストを検討し、回答生成へ反映

• プロンプトや検索方法を調整しながら回答品質を改善

• PoCで検証したAI検索機能を本番環境へ実装

◇◇ 体制・働き方 ◇◇

• バックエンド担当者と連携し、LLM APIを利用する機能を実装

• データ担当者と協力し、ドキュメントの前処理や検索対象データを整備

• インフラ担当者と連携しながら本番環境への実装を進行

• Gitを利用したチーム開発の中でPythonによる機能開発を担当

• 検索・回答結果を評価し、ハルシネーション抑制や精度向上へつなげる

アピールポイント:

■ 案件の特徴

• PoCだけで完結せず、RAGを利用したAI検索システムを本番環境まで実装

• バックエンド・インフラ・データ担当者と連携して開発を進める

• 検索方法・コンテキスト・プロンプト・回答品質を継続的に改善できる

求める人材:

◆◆ 必須スキル ◆◆

• AI・機械学習またはWebシステムの開発に2年以上携わった実務経験

• Pythonを利用してアプリケーションを開発した経験

• 生成AI・LLMを組み込んだアプリケーション開発経験

• APIを利用するバックエンド機能を開発した経験

• Gitを使用するチームで開発を進めた経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• RAGの設計から開発・精度改善まで担当した経験

• 検索精度やLLM回答品質を評価・改善した経験

• Embedding、ベクトル検索、リランキング、ハイブリッド検索に関する知識

• Pinecone、Weaviate、Milvus等のベクトルデータベース利用経験

• Elasticsearch、OpenSearchを利用した経験

• OpenAI API、Claude API、LangChain、LlamaIndex等の利用経験

• AWS、Azure、GCP等での開発経験

• Docker、Kubernetesの利用経験

勤務時間・曜日:

勤務時間：日中稼働可能な方

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
・45歳未満
・1人月で稼働が可能な方
・リモート勤務可能

雇用形態: 業務委託

給与・報酬: 350,000円 - 640,000円 月給