◻︎ 主要業務

• 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
  ◻︎ 業務内容
• サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導
  ソリューションの提案、実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装など。
  チーム内のディスカッションにおける貢献も期待しております。
• データの取得、分析および加工
  FAQデータ、業務マニュアル集、会話ログデータなどを取り扱います。
  生のデータをAIが効果的に利用可能な状態に加工、編集していただくなど。

◻︎ 技術スタック

• 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）
• インフラ: AWS、Terraform
• CI/CD: GitHub Actions
• 監視: Datadog
• AI: OpenAI/Anthropic API 等

□必要スキル

• 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経験
• 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、および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
• 月160時間フルコミットできる方（※平日にコミットできる方のみ）

□歓迎スキル

• Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の熟達
• 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

□求める人物像

• LLM領域への知的好奇心をお持ちの方
• コミュニケーション、連携を主体的に取れる方
• 抽象的な課題に対しても、問題を構造化し論理的に解決策を導き出せる方
• 技術的な議論において、相手の意図を正確に汲み取り、指摘やヒントを柔軟に自身の思考に取り入れられる方
• 自身の担当領域に責任を持ち、自律的に学習・調査を行いながらゴールまで完遂できる方