【フルリモート／週5／Python】AI技術・大規模LLM（大規模言語モデル）を活用した次世代自動化プラットフォーム開発

お任せしたいこと
［役割］
プロダクトのコア機能である、LLMを活用したデータ解析および高度な業務自動化（Agent）機能の実装において、Pythonを用いたバックエンドおよびAI推論ロジックの開発を担当していただきます。
［役割に対して求める成果］
プロンプトエンジニアリングやRAG（検索拡張生成）の最適化を行い、ハルシネーション（嘘の生成）を抑制しつつ、高精度かつ低レイテンシでエンドユーザーへAIの価値を届ける処理基盤を構築すること。
具体的な業務内容
Python 3.12 / FastAPI を用いた、高速な非同期APIおよびバックエンドサービスの設計・開発
LangChain または LlamaIndex を用いた、LLMオーケストレーションおよびRAG（検索拡張生成）パイプラインの構築
Vector DB (Milvus, Qdrant, PGVector等) を活用した、高密度エンベディングデータのインデックス設計および類似度検索の最適化
Celery / Redis を用いた、長時間実行される重い推論タスクや一括データ処理の非同期ジョブキュー管理
Pytest を用いたAIロジックの品質担保、およびCI/CDパイプラインによるコンテナデプロイの自動化
必須スキル・経験
Pythonを用いたバックエンド（Web API）アプリケーションの開発・運用実務経験（3年以上）
FastAPI または Django を用いたWebアプリケーションの開発経験
asyncio を用いた非同期処理、およびマルチプロセス／マルチスレッドに関する基礎知識
RDB（PostgreSQL等）および、NoSQL（Redis等）を組み合わせたデータ構造設計の経験
歓迎スキル・経験
LangChain, LlamaIndex などのフレームワークを用いた、LLMを活用したプロダクトの開発・運用経験
OpenAI API、Claude API、またはOSSモデル（Llama等）のチューニングや評価プロセスの構築経験
Docker / AWS (ECS, EKS, SageMaker) などの環境における、機械学習・AIモデルの推論インフラ構築経験
ログの構造化、オブザーバビリティ（LangSmith, Datadog等）を用いたLLMアプリのパフォーマンス監視経験
開発環境
言語: Python 3.12+
フレームワーク: FastAPI, LangChain
DB: PostgreSQL (PGVector), Redis, Qdrant
インフラ: AWS (ECS on Fargate, Lambda, SageMaker)
ツール: Poetry, Pytest, GitHub, Slack, Notion
開発チームについて
AI・LLMなどの最新技術動向に対して極めて感度が高く、海外の論文や新しいライブラリをチーム内で日常的にシェアし合う技術ファーストな文化です。
コードレビューでは、Pythonのコード規約（PEP 8）への準拠はもちろん、型ヒント（Type Hints）を活用した堅牢性や、非同期処理によるI/Oボトルネックの回避、メモリ効率などが厳格にチェックされます。
完全フルリモート環境を前提に、設計ドキュメントの作成（Notion）やプロンプトの実験ログの共有が仕組み化されており、非同期ながら非常に高密度なチーム開発が行われています。
工作の魅力
トレンドの最先端であるLLM・AIエージェント を、単なる実験に留めず「数万人が利用する商用プロダクト」としてスケールさせる、最高に刺激的なエンジニアリングを経験できます。
動的言語であるPythonの柔軟性を活かしつつ、モダンなツール群（Poetry, Ruff等）を用いて型安全かつ美しいコードベースを維持する開発が可能です。
フルリモート・フルフレックスの柔軟な環境が整備されており、自分のリズムで最新技術の検証や開発に100%集中できます。
働き方
リモート環境
[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。