【案件概要】
生成AIの独自性強化に向け、品質・速度・コストの最適化を推進するAIエンジニアとして、LLM連携、推論パイプラインの設計、PoCの実装などを担当いただきます。

下記の業務を担っていただく想定です。
・LLM連携（OpenAI/Anthropic等）、モデル選択、プロンプト最適化、評価
・ベクトル検索（Qdrant）、インデキシング、関連度改善
・推論パイプラインの設計、最適化（レイテンシ/コスト/再現性）
・品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装
・サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導、ソリューション提案、実現可能性評価
・データの取得、分析および加工（FAQ、マニュアル、会話ログ等）
※詳細は面談時にお伝えします。

【その他技術】
・フロントエンド：React/Next.js、Chrome Extension
・バックエンド：TypeScript/Hono/Drizzle、Python
・データベース：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB）
・AI：OpenAI/Anthropic API 等

【システム構成】
業務の自動化・効率化を実現するため、以下の主要機能をマイクロサービスとして実装しています。
・ナレッジベースの構築・検索
・業務ワークフロー管理・自動化
・マルチチャネル（チャット、音声、メール）対応
・オペレーター支援機能（AIによる応答生成・最適化）
・マルチテナント対応の認証・認可基盤
・テナントごとのデータ分離・セキュリティ制御
・パフォーマンス計測・最適化基盤
・データパイプライン・ETL基盤

【必須スキル】
・LLMに対する知見（transformerの原理の理解など）
・データ分析の実務経験
・Webアプリケーションの開発経験
・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験
・Pythonを用いた実務レベルの開発経験
・標準ライブラリを用いたアルゴリズム、データ構造の実装能力

【尚可スキル】
・Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の経験
・HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解
・統計の理解、データ分析の経験
・機械学習、LLM、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験
・機械学習、LLMの分野のコンペで高い成績を修めた経験

【作業環境】
Windows/Mac選択可

【就業時間】フレックス
【契約更新】初月単月（以降複数月更新）
【商流】エンド→当社
【精算幅】140〜180
【面談回数】1
【服装】カジュアル
【最寄駅】御茶ノ水駅
【管理番号】anken_10661_003