【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）連携RAG基盤＆FastAPIマイクロサービスの設計・高速化案件

お任せしたいこと
［役割］
Python（FastAPI）を用いた、社内ナレッジ検索・AIアシスタントSaaSにおけるRAG（検索拡張生成）バックエンドAPIの設計・開発およびレスポンス低遅延化
［役割に対して求める成果］
ベクトル検索エンジン（Qdrant / Pgvector）とLLMオーケストレーションの最適化による検索・生成遅延の短縮（P95レスポンス時間 1.5秒以内達成）、および非同期処理（async/await）による高並列リクエスト耐性の構築

具体的な業務内容
Python 3.12 / FastAPI を活用した、LLM（OpenAI API / Claude API 等）および RAG パイプラインを組み込んだマイクロサービスAPIの設計・開発
LangChain / LlamaIndex や LiteLLM を用いたプロンプトチェーン構築、レスポンスのストリーミング処理（Server-Sent Events）実装
ベクトルデータベース（Qdrant / Pgvector）および ハイブリッド検索（BM25 + Dense Vector）のインデックス最適化・高精度化
Celery や Redis を用いた重いドキュメント解析処理（PDF/Markdown等のパース・チャンク化）の非同期バックグラウンドジョブ構築
Pytest / LocalStack を用いた自動テストコード作成および、uv / Ruff によるコード品質・ビルド速度の向上

必須スキル・経験
Python 3.x を用いた Web API / バックエンドの開発・運用実務経験（4年以上）
FastAPI または Django / Flask 等を用いた非同期API（async/await）の実装経験（2年以上）
LLM API（OpenAI, Anthropic等）や LangChain / LlamaIndex を用いた RAG / AI機能の開発経験
RDBMS（PostgreSQL等）および Vector DB / Key-Value Store（Redis等）の設計・運用経験

歓迎スキル・経験
FastAPI + Asyncpg によるデータベース通信の高速化・パフォーマンスチューニング実績
vLLM や Ollama 等を用いたローカルLLMホスティングおよびファインチューニングの知識・経験
Docker / AWS (ECS, Lambda, Bedrock) を活用したクラウド環境でのAIサービスデプロイ実績
uv, Ruff, Pyright 等のモダンな Python エコシステムを用いた開発体験（DX）改善経験

開発環境
言語/フレームワーク: Python 3.12, FastAPI, LangChain, LlamaIndex
DB/ベクトル検索: PostgreSQL (Pgvector), Qdrant, Redis
パッケージ/ツール: uv, Ruff, Pytest, Docker, VS Code / PyCharm
クラウド/LLM: AWS (ECS, Bedrock), OpenAI API, GitHub Actions
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub

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/今回募集枠含む）、AIリサーチャー（1名）のスクラムチームです。
最新の生成AI技術や Python エコシステム（uv等）のアップデートをいち早くキャッチアップし、サービスへ積極的に還元するスピード感のある文化です。

求める人物像
生成AIのトレンドに敏感で、単なるAPI呼び出しにとどまらず精度やレスポンス速度の向上にこだわりを持てる方
Python の非同期処理やメモリ使用量を意識し、保守性の高いきれいな型安全コード（Type Hints活用）を書ける方
フルリモート環境において、SlackやNotionを用いてロジカルかつオープンに技術議論ができる方

仕事の魅力
注目度の高い生成AI（LLM / RAG）領域において、Python 3.12 や FastAPI などのモダンな技術スタックを駆使した実践的な開発に取り組めます。
低遅延ストリーミング処理やベクトル検索の最適化など、AIバックエンドエンジニアとしての市場価値を大幅に引き上げられるプロジェクトです。

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。