【フルリモート／週5／Python】生成AIを活用したエンタープライズ向けドキュメント検索・要約システム開発案件

お任せしたいこと
［役割］
PythonおよびLLM（大規模言語モデル）を用いた、大企業向け社内ドキュメント検索・自動要約プロダクトのバックエンド開発リード
［役割に対して求める成果］
RAG（検索拡張生成）アルゴリズムの最適化、高次元ベクトルデータベースを活用した検索精度の向上、およびAPIの応答速度改善

具体的な業務内容
FastAPI / Python を用いた社内ドキュメント解析および要約APIの設計・開発
LangChain / LlamaIndex などのフレームワークを使用したLLM（GPT-4o/Claude 3.5等）連携処理の実装
各種ドキュメント（PDF、Word、PowerPoint等）からテキスト・図表を抽出する前処理パイプラインの構築
ベクトルデータベース（Pinecone / Milvus / pgvector等）への埋め込み（Embedding）データ格納とセマンティック検索のロジック構築・チューニング
検索精度評価用の評価データセット作成と、定期的な検索ロジックの改善（ハイブリッド検索、リランク処理の導入）

必須スキル・経験
Python を用いたバックエンド開発の実務経験（5年以上）
FastAPI または Django / Flask 等を用いたWeb APIの設計・開発経験
LangChain / LlamaIndex や各種LLM APIを用いた生成AI・RAGシステムの開発、実務への導入経験
ベクトルデータベース、およびリレーショナルデータベース（PostgreSQL等）を用いた開発・クエリ最適化の経験

歓迎スキル・経験
クラウドサービス（AWS / Azure）上でのコンテナ（ECS, EKS / AKS）運用およびサーバーレス基盤の構築経験
Docker / Kubernetes を使用したマイクロサービス開発経験
各種AI評価フレームワーク（Ragas等）を用いた評価基盤の運用経験
大規模データのパース、バッチ処理、分散処理システム（Celery等）の構築経験

開発環境
言語: Python 3.11+
フレームワーク: FastAPI, LangChain, LlamaIndex
データベース: PostgreSQL (pgvector), Pinecone, Redis
インフラ/AI基盤: AWS (ECS, Lambda), OpenAI API, Azure OpenAI Service
ツール: Docker, GitHub, Slack, Notion

開発チームについて
PM（1名）、生成AIエンジニア兼バックエンド（2名/今回募集枠含まず）、フロントエンド（2名）で構成されたアジャイルチームです。
生成AIの最新技術やプロンプトエンジニアリングの手法を日々キャッチアップし、週次で技術共有会を行う学習意欲の高いチームです。

求める人物像
生成AI（LLM）や自然言語処理の進化を能動的に追い、プロダクトへの適用方法を自ら検証・提案できる方
コードの可読性やテスタビリティを重視し、堅牢でクリーンなアーキテクチャ設計に妥協しない方
ドキュメント文化を大切にし、自身の担当箇所の設計思想やAPI仕様を積極的にアウトプットできる方

仕事の魅力
企業の知的生産性を劇的に向上させる、最先端の生成AI（RAG）実用化プロダクト開発に深くコミットできます。
膨大な社内データを取り扱うため、データの前処理、埋め込み、検索、生成に至る一連の高度なパイプライン設計のスキルが磨かれます。

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。