Python・AWS/RAG・LLMバックエンド開発エンジニア

仕事内容:

◇◇ 技術環境 ◇◇
Python等によるバックエンド開発をベースに、LLM API・RAG・Embeddingを組み合わせた生成AIシステムを構築する案件です。クラウド上のAIサービスやベクトルデータベースも利用し、WebシステムへAI機能を組み込みます。

• 【開発言語】Python、Java、TypeScript、Go等
• 【LLM】OpenAI、Claude、Gemini
• 【生成AI】RAG、AIエージェント、プロンプト
• 【検索】Embedding、ベクトル検索
• 【関連技術】LangChain、LlamaIndex
• 【ベクトルDB】Pinecone、Weaviate、Milvus
• 【検索基盤】Elasticsearch、OpenSearch
• 【クラウド】AWS、Azure、GCP
• 【AIサービス】Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service
• 【開発環境】Docker、Kubernetes

◇◇ 担当工程 ◇◇

• LLM APIを利用するバックエンド機能を実装
• RAGによる社内文書・ナレッジ検索処理を開発
• Embeddingとベクトル検索を組み合わせた検索機能を構築
• REST APIを設計し、既存WebシステムとAI機能を連携
• プロンプトを設計し、LLM出力を評価・改善
• AIエージェントによる業務自動化機能を実装
• クラウド環境へのデプロイとPoCから本番への移行を実施

アピールポイント:

■ この案件の魅力

• LLM API・RAG・ベクトル検索をWebバックエンドへ実装
• AWS等のクラウド環境を含め、本番利用を前提としたAIシステム開発に携われる
• API・データベース・クラウドの既存スキルを生成AI領域で活用できる

求める人材:

◆◆ 必須スキル ◆◆

• 【Web／バックエンド】2年以上の実務開発経験
• 【言語】Python／Java／TypeScript／Go等を用いた開発経験
• 【API】REST API等のWeb API開発経験
• 【データ】RDB／SQLを利用したシステム開発経験
• 【クラウド】AWS／Azure／GCPいずれかの利用経験
• 【チーム開発】Gitを利用した開発経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• OpenAI／Claude／Gemini等のLLM API利用経験
• RAG、LangChain、LlamaIndexを利用した開発経験
• AIエージェントまたはプロンプトエンジニアリングの経験
• Embedding・ベクトル検索に関する知識
• Pinecone／Weaviate／Milvus等の利用経験
• Elasticsearch／OpenSearchの利用経験
• Amazon Bedrock／Azure OpenAI Serviceの利用経験
• Docker／Kubernetes等の利用経験
• 生成AIシステムをPoCから本番導入まで担当した経験

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 - 640,000円 月給