🏢 プロジェクトの概要

クライアントが保有する膨大な社内データ・対象資料を活用し、Azure環境上に高精度なRAG（検索拡張生成）システムを構築します。
さらに、単純な一問一答のシステムではなく、ユーザーの意図を汲み取って複数のタスクを自律的に処理する「AIエージェント」の開発までを見据えた、次世代型のAIアプリケーション基盤構築プロジェクトです。

🚨 現状の課題

⚪︎ 生成AI導入の壁（ハルシネーションとデータ連携）: クライアントはLLMの業務活用を目指していますが、社内データと連携し、正確な回答を生成する仕組み（RAG）の設計ノウハウがありません。

⚪︎ より高度なAIの自律性への要求: 単なる検索システムではなく、目的達成のために自律的に動く「エージェンティックRAG」の実装が求められていますが、技術的なハードルが高く専門家を必要としています。

⚪︎ 社内のAIリテラシーと運用体制の不足: 構築して終わりではなく、将来的にクライアント自身でAIの精度向上（チューニング）や運用を行えるよう、ノウハウの移管が急務となっています。

💻 職務内容

Azureインフラの設計構築から、AIエージェントの開発、そしてクライアントへの技術コンサルティングまで、非常に幅広い裁量をお任せします。

エージェンティックRAGアプリケーションおよびAzureインフラの要件定義、設計
プロジェクトの最上流工程です。どのようなアーキテクチャでAIエージェントを動かすか、Azureの各サービスをどう組み合わせるか、ゼロから青写真を描いていただきます。

⚪︎ Azure環境へのリソース構築や対象資料を用いたRAG構築

└ 設計に基づき、セキュアでスケーラブルなAzure環境を構築。実際の対象データを読み込ませ、RAGのコアとなるベクトルデータベース等の基盤を作り上げます。

⚪︎ 作成したRAGに対応するAIエージェント開発

└ RAG基盤の上で動作する、自律型のAIエージェントアプリケーションを開発していただきます。

⚪︎ アジャイルでの精度向上のPoC

└ AIは「作って終わり」ではありません。アジャイル開発の手法を取り入れ、プロンプトエンジニアリングや検索アルゴリズムの調整を通じて、回答精度を極限まで高めるPoC（概念実証）を回します。

⚪︎ クライアントへのノウハウ移管（精度向上ガイドライン・手順書作成）

└ あなたの知見をクライアントへ還元するフェーズです。お客様が自走できるよう、「どうすればAIの精度が上がるのか」をまとめたガイドラインの策定や、運用手順書の作成・説明をお任せします。

🌟 この案件で得られる3つのメリット

1. 「エージェンティックRAG」という最先端の技術実績
   └ 従来のRAGから一歩進んだ「Agentic RAG」の設計・開発経験は、現在の市場においてトップクラスの希少価値を持ちます。

2. インフラ構築×AI開発のフルスタックな経験
   └ Azureインフラの知識と、AIアプリケーション（LLM）開発の知見を両方高いレベルで掛け合わせることができる、極めて強力なキャリアパスです。

3. コンサルタントとしての視座の獲得
   └ 要件定義にとどまらず、クライアントへの「精度向上ノウハウの移管」まで担うため、技術力だけでなくAIコンサルタントとしての上流スキルが磨かれます。

■ 必須スキル

・Azure上でのRAG構築経験あり
・生成AIのプロンプトエンジニアリングの経験あり

■ 歓迎スキル

・システム開発経験 5年以上
・アジャイル開発経験
・RAG精度向上実施経験
・データクレンジング経験
・AIエージェント構築経験

💡担当から一言

「話題の生成AI領域で、インフラエンジニアとしての強みを活かしたい！」
「設計からPoC、ノウハウ移管まで、一気通貫でプロジェクトを動かしてみたい！」

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【会社紹介】
エンジニアの自由を孤独にしない。株式会社VOOM

―― 代表は「元ホームレス」のエンジニア。
「エンジニアが開発だけに没頭できる理想郷を作りたい」
そんな想いで、元エンジニアの代表・津田が立ち上げたのがVOOMです。
どん底を知り、技術で這い上がってきたからこそ、エンジニアの苦労もキャリアの難しさも痛いほど分かる。
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