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【案件名】営業専属AIアシスタントサービス（データ基盤/LLMエンジニア）
【内容】
「商談前・中・後」の全プロセスをAIがリードし、構造化されたデータに基づき営業効率を最大化させるプラットフォームを運営している企業です。
多媒体から集まる膨大な「ローデータ（音声・テキスト・ログ）」を構造化し、AI学習やレコメンドに活用するための基盤（Redshift、BigQuery等）を構築・運用します。

【業務内容】

1. LLM出力品質の改善

• AWS Bedrock（Claude / Nova）のプロンプト設計・改善
• RAGを用いた顧客コンテキスト（SF情報・ドメイン知識）の注入設計
• レコメンド品質の評価指標設計と改善サイクルの構築

2. 音声データ分析の高度化

• 音声文字起こし後のテキストからの特徴量抽出（トークリスンレシオ・フィラー検出・話速など）
• 話者分離データを活用したレコメンド精度向上
• 音声由来の定量指標をライブ表示・ダッシュボードに反映するための設計

3. データ連携設計

• Salesforce APIとの連携設計（Account / Opportunity / Contact の活用）
• 顧客ドメイン情報を教師データとして組み込む仕組みの設計
• 教師データカスタマイズUI（インテント・スクリーニング・レコメンド文）との統合設計

【技術スタック】
AI：AWS Bedrock（Claude Sonnet / Nova 2 Lite）
音声：AWS Transcribe / Google Speech-to-Text（話者分離対応）
バックエンド：Node.js / TypeScript / gRPC
インフラ：AWS ECS Fargate / Lambda / DynamoDB / API Gateway
フロントエンド：React / TypeScript（Tauri）

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【スキル】
＜必須＞
・LLM API（OpenAI / Anthropic / AWS Bedrock等）を用いたプロダクト開発・改善経験
・プロンプトエンジニアリングの実務経験（出力品質の評価・改善サイクルを回した経験）
・自然言語処理（テキスト分析・特徴量抽出）の実務または研究経験

＜尚可＞
・音声データを扱ったシステム開発経験（文字起こし・話者分離・音響特徴量）
・RAG・ベクトル検索を用いたシステムの設計・実装経験
・Salesforce APIの利用経験
・AWS環境での開発経験
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【場所】フルリモート
【期間】4月～長期
【稼働日数】週5日
【出社頻度】フルリモート
【単価】～100万円程度　※スキル見合い
【時間】フレックス
【面談】2～3回想定
【精算】140h-180h
【PC】確認中
【人数】1名
【年齢】～45歳まで
【備考】
・外国籍の方NG
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