お任せしたいこと

[役割] RAGアーキテクチャ設計・実装、検索基盤構築、LLM連携最適化、パフォーマンス改善

大手企業向けAIナレッジ検索システムの開発プロジェクトで、
RAG（Retrieval Augmented Generation）基盤の設計・開発を担うポジションです。
既存のPoC環境を本番運用レベルへ拡張するフェーズに関与いただき、
検索精度改善・データパイプライン構築・LLM連携の最適化まで
幅広く主体的に担っていただきます。

具体的な業務内容

【概要】
Pythonを用いたRAGアーキテクチャの設計・実装を中心に、
LLM（OpenAI／Claude／Gemini等）とのAPI連携からベクトルDB構築・
パフォーマンス改善まで一貫して担います。

【詳細】
・RAGアーキテクチャの設計および実装
・ベクトルDBを用いた検索基盤の構築
・LLM（OpenAI／Claude／Gemini等）とのAPI連携
・ドキュメントデータの前処理および埋め込み生成
・検索精度改善（プロンプト設計／Chunk設計／Rerank等）
・RAGパイプラインのパフォーマンス改善
・PoC結果の検証および本番環境への実装

必須スキル・経験

【必須スキル】
・Pythonを用いたバックエンド開発経験と、REST API開発経験がある方
・生成AI／LLMを活用した開発経験とRAGアーキテクチャの理解がある方
・Gitを用いたチーム開発経験がある方

【歓迎スキル】
・LangChainまたはLlamaIndexの利用経験がある方
・ベクトルDB（Pinecone／Weaviate／Milvus／pgvector等）の利用経験がある方
・AWS／GCP／Azureなどクラウド環境での開発経験またはLLM評価・プロンプトエンジニアリングの経験がある方

開発チームについて

フルリモートでの参画となります。
生成AIプロダクトの中核を担うRAG基盤開発ポジションのため、
PoCにとどまらず本番運用を見据えたアーキテクチャ設計経験がある方に
特に活躍いただける環境です。
面談はオンラインで1〜2回実施します。

仕事の魅力

・生成AIプロダクトの中核となるRAG基盤を、設計から本番運用まで一貫して手がけられます。
・LLM連携・ベクトルDB・プロンプト設計など、最先端のAI開発スキルを実践的に深められます。
・PoCから本番環境への拡張フェーズに関与できるため、技術的な意思決定の経験を積めます。

働き方

[業務委託] 業務委託として働いていただきます。
フルリモートでの勤務となります。
面談はオンラインで1〜2回実施します。