【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）を活用した次世代エンタープライズ検索・RAGシステム開発エンジニア

お任せしたいこと

［役割］AIアプリケーションエンジニアとして、大規模言語モデル（LLM）とRAG（検索拡張生成）技術を活用し、大企業内に眠る膨大な社内ドキュメントやナレッジを高精度に検索・要約・対話型で引き出せる次世代エンタープライズ検索システムのバックエンド開発をお任せします。
［役割に対して求める成果］LLM特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）を極限まで抑え、セキュアかつ高速に社内データを参照して回答を生成できる、エンタープライズ基準の堅牢なRAGパイプラインおよび推論APIの実現。

具体的な業務内容

・Python（FastAPI）を用いた、LLM推論および対話UI向けRESTful/WebSocket APIの詳細設計・実装
・LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを活用した、高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの設計・開発
・Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどの商用LLM APIとの連携、およびプロンプトエンジニアリングによる出力精度のチューニング
・Qdrant、Pinecone、pgvectorなどのベクトルデータベースを利用した、ドキュメントのチャンク化（分割）・エンベディング（ベクトル化）・ハイブリッド検索の実装
・Ragas等の評価フレームワークを用いたLLMの回答精度の定量的評価と、継続的な精度改善サイクルの構築

必須スキル・経験

・Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの設計・開発経験（3年以上）
・FastAPI、Django、FlaskなどのWebフレームワークを用いた実務経験
・RDBMSを用いたデータベース設計およびSQLチューニングの経験
・Git/GitHubを用いたチーム開発およびPull Requestベースのコードレビュー経験

歓迎スキル・経験

・LLM（GPT-4, Claude 3等）を利用したアプリケーション開発、またはプロンプトエンジニアリングの経験
・LangChain、LlamaIndexなどのLLMオーケストレーションフレームワークの使用経験
・ベクトルデータベース（Pinecone, Qdrant, Chroma等）を用いた検索システムの実装経験
・ElasticsearchやOpenSearch等を用いた自然言語検索エンジンの構築・チューニング経験
・Docker、Kubernetes等を用いたコンテナ環境での開発・運用経験

開発環境

言語・フレームワーク：Python 3.1x, FastAPI, LangChain, LlamaIndex
LLM・インフラ：Azure OpenAI Service, Amazon Bedrock, AWS (ECS, Aurora)
データベース：PostgreSQL (pgvector), Qdrant または Pinecone
ツール・その他：Docker, GitHub, GitHub Actions, Datadog, Jira, Slack

開発チームについて

プロダクトマネージャー1名、テックリード1名、AIアプリケーションエンジニア5名（今回募集枠含む）、フロントエンドエンジニア3名、SRE2名の体制です。生成AIという進化の激しい技術領域であるため、最新の論文や技術トレンド（新しいチャンク分割の手法や検索アルゴリズムなど）をチーム内で日々共有・検証し、良いものは即座にプロダクトに組み込むスピード感のある開発文化です。

求める人物像

・生成AIの技術動向に強い知的好奇心を持ち、業務外でも自らプロンプトを試したり、AIツールを使い込んでいる方
・「AIの面白さ」にとらわれず、エンタープライズ顧客が求める「回答の正確性」や「セキュリティ」といった実務的な課題に泥臭く向き合える方
・フルリモート環境下において、他職種とも自発的かつ円滑にテキストや通話でコミュニケーションが取れる方

仕事の魅力

世界中で爆発的に普及が進む生成AI技術を、PoC（概念実証）の段階にとどめず、実際のエンタープライズ企業のコア業務に組み込んでいく「社会実装」の最前線に立つポジションです。RAGパイプラインの最適化やベクトル検索チューニングといった、今後のエンジニア市場において極めて需要が高まる高度なAIアプリケーション開発の専門性をいち早く確立することができます。

働き方

リモート環境

[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。