⭐募集背景
RAG を用いた FAQ チャットボットの開発プロジェクトにおいて、
前処理、検索設計、データ構造の見直し、RAGAS を用いた評価プロセスの整備など、
RAG システム全体の改善・安定化に取り組んでいます。

RAG の設計・前処理・検索改善・評価まで、一連の工程を横断して担当いただける
AIエンジニアを募集しています。

特に2月を中心に実装工数が増える見込みであり2月フル稼働ができる方を歓迎しております。

⭐主な業務内容

• PDF/テキストの前処理（正規化・チャンク設計）
• ベクトルDBの整備および検索方式（全文／部分／セマンティック／ハイブリッド等）の検証
• Embeddingモデルおよび検索パラメータの調整
• RAGAS評価環境の構築・改善
• Python を用いたデータ加工・スクリプト実装
• プロンプトの改善（システム／ユーザー／前処理プロンプト）
• RAG システム全体の改善サイクルの推進

⭐稼働条件

• 募集ポジション：AIエンジニア
• 稼働開始：即日（1月 or 2月相談可）
• 期間：3ヶ月（1〜3月）
• 稼働量：0.5〜1.0人月（※特に2月を中心に実装工数が増える見込みであり、2月フル稼働ができる方を歓迎しております。）
• 募集人数：2名
• 単価：80〜100万円／人月（※スキルに応じて応相談）
• 働き方：フルリモート

⭐必須スキル・経験

• Python を用いた LLM / RAG 周辺実装経験（1年以上）
• PDF/テキスト前処理（正規化・チャンク設計など）の実務経験
• ベクトルDBや Embedding モデルを用いた検索改善の経験
• AWS 環境での開発経験（Lambda, S3, ECS, IAM などいずれか）
• 実装〜検証プロセスを主体的に進められる方

⭐ 歓迎スキル・経験
（※すべて満たす必要はありません）

• LangChain または LlamaIndex を使用した開発経験
• RAGAS または類似の評価基盤の構築経験
• 問い合わせチャットボット等の検索改善プロジェクト経験