【フルリモート／週5】Python AI/MLエンジニア（LLMアプリケーション・RAG基盤およびAIエージェント開発）

お任せしたいこと

自社プロダクトの価値を飛躍的に高めるため、大規模言語モデル（LLM）を組み込んだ次世代AIアプリケーションの開発をお任せします。
単なる「ChatGPTのAPIを叩くだけの薄いラッパー」を作って満足するのではなく、独自のドメインデータ（社内文書や顧客データ）を統合した高度なRAG（検索拡張生成）基盤の構築や、自律的にタスクを遂行するAIエージェントのアーキテクチャ設計など、非決定的なAIの出力を実用レベルの品質へと泥臭く引き上げるエンジニアリングに取り組んでいただきます。

具体的な業務内容

・Python 3.x および FastAPI を用いた、高パフォーマンスなLLM連携バックエンドAPIの設計・開発
・LangChainやLlamaIndex、Semantic Kernel等を活用した、スケーラブルなRAGパイプラインの構築と精度改善
・Pinecone、Qdrant、Milvus等のベクトルデータベースを利用した、高精度かつ低遅延なセマンティック検索（ハイブリッド検索）エンジンの実装
・OpenAI API、Anthropic API、またはオープンソースLLM（Llama 3等）の要件に応じた使い分けと、プロンプトエンジニアリングによる泥臭い出力コントロール
・ハルシネーション（事実誤認）を防ぐための、RAGAS等のフレームワークを用いたLLM出力の定量的評価基盤の構築
・ReAct等のプロンプティング手法を用いた、外部API（ツール）を自律的に呼び出すAIエージェント（Agentic Workflow）の実装
・非決定的なLLMの挙動やAPIのレート制限（Rate Limit）に対する、堅牢なエラーハンドリングおよびリトライ機構の実装

必須スキル・経験

・Pythonを用いたバックエンドシステム、またはデータパイプラインの開発実務経験（目安として3年以上）
・FastAPI等を用いたWeb APIの設計・実装経験
・LLM（OpenAI API等）を利用したアプリケーションの開発実務、または高度なプロトタイピング経験
・ベクトルデータベース、およびエンベディング（Embedding）に関する基礎的な知識と実装経験
・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験

歓迎スキル・経験

・LangChain、LlamaIndex等を用いた複雑なRAGシステムの本番環境での運用経験
・自律型AIエージェント（AutoGPT、CrewAI等）の概念理解と開発経験
・オープンソースLLMのローカル環境での推論、またはファインチューニング（LoRA等）の経験
・AWS（SageMaker, Bedrock等）またはGCP（Vertex AI等）を利用したクラウドネイティブなAI基盤の構築経験
・MLOps（機械学習モデルの継続的インテグレーション・デリバリー）に関する知見

開発・業務環境

開発言語：Python 3.x
フレームワーク：FastAPI, LangChain, LlamaIndex
LLM・モデル：OpenAI (GPT-4o等), Anthropic (Claude 3等), 独自/OSSモデル
データベース：PostgreSQL, Pinecone (または Qdrant, Milvus等)
インフラ・コンテナ：AWS または GCP, Docker, Kubernetes
テスト・品質：pytest, RAGAS (LLM評価)
コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom

プロジェクトチームについて

全社プロダクトへのAI統合をミッションとする、AI R&Dおよびアプリケーション開発チームへの配属となります。
「AIというバズワード」に踊らされることを強く嫌い、「その生成AI機能は、本当にユーザーの課題を解決しているか？ 従来のルールベースや検索エンジンで十分ではないか？」を極めてシビアに検証する手堅いカルチャーです。LLM特有の気まぐれな出力（非決定性）に対して、「プロンプトを変えれば直るかもしれない」というお祈り駆動開発に逃げるのではなく、テストコードと評価メトリクスを泥臭く整備し、ソフトウェアエンジニアリングの手法でAIを飼い慣らす実直なメンバーが集まっています。

求める人物像

・「最新のAI論文を読むこと」以上に、「最新のAI技術をユーザーが使えるプロダクトに落とし込むこと」にエンジニアとしての喜びを感じる方
・LLM APIの仕様変更や非推奨化（Deprecation）の速さに対して文句を言うのではなく、変化の激しいエコシステムを前向きに楽しめる知的好奇心を持った方
・モデルの精度向上に固執するのではなく、レスポンスタイムやインフラコスト（トークン消費量）とのトレードオフをビジネス視点で冷静に判断できる方

仕事の魅力

世界中の企業が模索している「生成AIの実用化」という最先端のテーマに対し、プロトタイプで終わらせず、数万〜数十万人が利用する本番環境のプロダクトとしてスケールさせる極めて難易度が高く刺激的なポジションです。プロンプトエンジニアリングからバックエンドアーキテクチャまでを一気通貫で設計・実装する経験を通じて、これからのソフトウェア産業で最も需要が爆発している「LLMアプリケーションエンジニア（AIアーキテクト）」としての圧倒的で希少な市場価値を築くことができます。

働き方

リモート環境

[フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。