【フルリモート／週5／Python】AI・LLMを活用した業務自動化SaaSのバックエンド＆パイプライン開発案件

お任せしたいこと
［役割］
Python（FastAPI）を用いた、AI / LLM（Large Language Models）を組み込んだ業務効率化SaaSのバックエンドAPIおよびデータ処理パイプラインの設計・開発
［役割に対して求める成果］
OpenAI / Anthropic等の外部LLM API呼び出しにおけるレスポンス遅延（ストリーミング出力）の最適化、および非同期処理（Celery / Redis）による大量ドキュメント解析バッチの安定稼働

具体的な業務内容
Python 3.12 / FastAPI を活用した、LLM連携機能（RAG・自動要約・データ抽出）を支えるバックエンドWeb APIの設計・機能開発
LangChain / LlamaIndex や Vector Database（Qdrant / Pgvector）を用いた、企業内ナレッジの検索・生成（RAG）パイプラインの構築・チューニング
Celery / Redis や AWS SQS を用いた、非同期バックグラウンド処理およびドキュメント（PDF/Word等）の構造化解析バッチの開発
Pytest を用いた自動テストコードの作成と、静的解析ツール（Ruff / mypy）を活用した型安全で品質の高いコードベースの維持
LangSmith や Datadog を用いたLLMレスポンス精度・トークンコスト・レイテンシのモニタリング環境整備

必須スキル・経験
Python を用いた Web アプリケーションまたはAPIの開発・運用実務経験（4年以上）
FastAPI または Django / Flask を用いた商用バックエンドAPIの設計・開発経験（2年以上）
RDBMS（PostgreSQL等）でのデータベース設計および SQLAlchemy / SQLModel 等の ORM 利用経験
asyncio や 非同期キュー（Celery等）を用いた高並行・非同期処理の実装経験

歓迎スキル・経験
OpenAI API, Claude API などのLLM APIを活用したプロダクト・RAGシステムの開発・運用経験
ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Pgvector等）の導入・チューニング経験
Docker / Kubernetes や AWS（ECS, Lambda, Aurora）を用いたクラウドネイティブ環境での運用経験

開発環境
言語/フレームワーク: Python 3.12, FastAPI, Pydantic
LLM/AI: OpenAI API, Anthropic API, LangChain, Qdrant
ORM/DB: SQLAlchemy, PostgreSQL (Pgvector), Redis
開発ツール: Docker, uv, Pytest, Ruff, mypy, GitHub
インフラ/ツール: AWS (ECS, Lambda, Aurora), Slack, Notion, Jira

開発チームについて
プロダクトマネージャー（1名）、テックリード（1名）、Pythonエンジニア（3名/今回枠含む）、フロントエンド（2名）、AIリサーチャー（1名）のスクラムチームです。
生成AI・LLM領域の技術進化スピードに合わせたスピーディなアジャイル開発を行っており、新しいライブラリや手法の検証・導入に対して非常に柔軟な開発文化です。

求める人物像
生成AI技術に対する強い好奇心を持ち、最新のLLM活用トレンドやベストプラクティスを自発的にキャッチアップできる方
プロンプトエンジニアリングやPythonコードの最適化を通じ、システム全体のパフォーマンス・コスト効率を意識できる方
リモート環境において、仕様のすり合わせや技術的な懸念点をチャットツール（Slack）でオープンに議論できる方

仕事の魅力
今最も注目されている生成AI / LLMをエンタープライズ領域の業務自動化に組み込む、技術的価値の高い開発にコアメンバーとして参画できます。
単なるCRUD開発にとどまらず、FastAPIによる非同期処理、RAGパイプライン構築、LLMOpsの実践など、Pythonエンジニアとしての市場価値を大幅に高められる環境です。

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。