Python・RAG/LLM検索基盤開発エンジニア

仕事内容:

◇◇ 技術環境 ◇◇
Pythonを軸に、LLM API・RAG・Embedding・ベクトル検索を組み合わせたAIアプリケーションを開発する案件です。製造業SaaSに蓄積される文書・技術情報・各種データを対象として、検索・回答生成や評価・精度改善まで担当します。

• 【言語】Python
• 【AI領域】生成AI、LLM、RAG
• 【検索技術】Embedding、ベクトル検索、セマンティック検索
• 【API】LLM API、OpenAI API、Claude API等
• 【関連技術】LangChain、LlamaIndex
• 【クラウド】AWS、GCP、Azure等の経験を活用可能
• 【コンテナ】Docker、Kubernetes等の経験を活用可能

◇◇ 担当工程 ◇◇

• 製造業の文書・技術情報を対象としたRAGシステムの設計・開発
• Embedding・ベクトル検索を利用する検索基盤の実装
• PythonとLLM APIによるバックエンド機能の開発
• プロンプトを設計し、生成結果・検索結果の精度を評価
• AIモデルやLLMを検証するための評価環境を構築
• PoCで検証したAI機能をSaaSプロダクトへ組み込み、運用後も改善

アピールポイント:

■ この案件の魅力

• RAG・Embedding・ベクトル検索を組み合わせた生成AI検索機能を開発
• LLMの実装に加え、評価環境や精度改善まで技術領域に含まれる
• Pythonでの開発経験とLLMアプリケーション経験をSaaSプロダクトで活用できる

求める人材:

◆◆ 必須スキル ◆◆

• 【開発経験】AI・機械学習・ソフトウェア開発のいずれかで2年以上の実務経験
• 【Python】Pythonを使用した開発経験
• 【生成AI】LLMを利用するアプリケーションの開発経験
• 【バックエンド】APIを利用したバックエンド開発経験
• 【チーム開発】Gitを利用した開発経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• RAGの設計・実装・精度改善経験
• OpenAI API／Claude API等を利用した開発経験
• LangChain／LlamaIndex等の利用経験
• ベクトルデータベース、Embedding、セマンティック検索に関する知識
• LLM評価・プロンプト評価の仕組みづくりを行った経験
• AWS／GCP／Azure環境での開発経験
• Docker／Kubernetes等のコンテナ技術経験
• SaaS・自社プロダクト開発または製造業に関する経験・知識

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: 350,000円 - 640,000円 月給