■案件の内容
専門性の高いナレッジを扱う大規模な情報プラットフォームのプロジェクトです。
AI検索機能のコアとなる、RAG（検索拡張生成）パイプラインの品質および速度改善をご担当いただきます。

自然言語での入力に対し、関連情報を高精度かつ高速に探索・提示する仕組みを構築するポジションです。

＜主な業務内容＞
・データ分割（チャンキング）戦略の最適化やモデルの選定
・ベクトルインデックスのパラメータ調整、キャッシュ戦略の実装
・ハイブリッド検索の導入や、スコア正規化戦略の設計
・複雑化するデータフローの整理、モジュール構造の再設計

新機能の開発を進めつつ、中長期の拡張性を見据えた設計品質の向上にも深く携わっていただきます。

■求めるスキル：
・TypeScriptを用いたバックエンドアプリケーションの開発経験
・RAG（検索拡張生成）を用いたシステムの開発経験、または検索エンジンや検索品質の改善経験
・PostgreSQL等のリレーショナルデータベースを用いた開発、運用経験

■歓迎スキル：
・LLM（Vertex AI、OpenAI、Claude等）や外部APIを用いたシステム構築経験
・ハイブリッド検索（ベクトル検索×全文検索）の設計、実装経験
・大規模なデータフローや状態管理の最適化、リファクタリングの経験

■開発環境（主な構成）：
バックエンド：TypeScript
データベース：PostgreSQL(pgvector)
インフラ：GCP(Vertex AI)
開発ツール：Cohere/OpenAI/Claude 等