Python・RAG/LLMバックエンド開発エンジニア|Vector Database活用

仕事内容:

◇◇ 技術環境 ◇◇
Pythonを軸として、LLM API、RAG、Vector Databaseなどを組み合わせた生成AI機能を開発します。実際のサービスやPoCで培ったLLM・RAGの実装経験を、SaaSプロダクトの検索・回答機能や精度改善に活かせる案件です。

• バックエンド：Python、REST API
• 生成AI：LLM、OpenAI API、Azure OpenAI
• 検索：RAG、Vector Database、ベクトル検索
• AI関連：LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Dify
• 開発環境：Git、Docker、CI/CD
• クラウド：AWS、Azure、GCP

◇◇ 担当工程 ◇◇

• LLM APIを利用するSaaSバックエンド機能の実装
• RAG環境の設計と検索・データ取得処理の開発
• 外部サービスと接続するREST APIの設計・実装
• プロンプトの設計・チューニング
• LLMによる回答内容の評価と精度改善
• テスト、コードレビュー、リファクタリング
• 既存機能の改善および新規機能の開発

アピールポイント:

■ この案件の魅力

• Python、RAG、Vector Databaseなど生成AIバックエンドの技術経験を活用できる
• 検索処理の実装からLLMの回答精度改善まで一連の領域を担当
• LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Difyなどの利用経験も活かせる

求める人材:

◆◆ 必須スキル ◆◆

• 【Python】Web／バックエンド領域で2年以上の実務開発経験
• 【LLM】生成AIを組み込んだアプリケーション開発およびLLM APIの実装経験
• 【RAG】検索拡張生成について設計または実装を担当した経験
• 【API】REST APIの設計・開発経験
• 【Team Development】Gitによるチーム開発経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• 【Framework】LangChain／LangGraph／LlamaIndexの利用経験
• 【AI Application】DifyによるAIアプリケーション開発経験
• 【LLM API】OpenAI API／Azure OpenAIなどの利用経験
• 【Search】Vector Databaseを用いた開発経験
• 【Evaluation】プロンプトエンジニアリング、LLM評価・精度改善の経験
• 【Cloud】AWS／Azure／GCPでの開発経験
• 【DevOps】Docker／CI/CDを利用した開発経験
• 【Product】SaaSプロダクトの開発経験

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: 500,000円 - 750,000円 月給