■お任せしたいこと
金融領域における業務システム連携型 AI エージェントの新規立ち上げプロジェクトにご参画いただきます。
既存の金融業務システムや顧客情報・業務データを活用し、利用者の意思決定や社内オペレーションを自動化・支援するプロダクトを構想段階から推進するポジションです。要件定義や技術選定、アーキテクチャ設計をはじめ、LangChain / LangGraph 等を活用した LLM エージェント基盤（RAG・マルチエージェント・ツール実行・評価パイプライン）の実装、既存基盤との API 連携、ガードレール・監査ログ等のセキュリティ/安全設計、PoC から本番サービス化までの推進を一貫して自走する役割が期待されています。

■具体的な業務内容
・金融系業務システムと連携する AI エージェントプロダクトの要件定義、技術選定、および全体アーキテクチャ設計
・LLM / AI エージェント基盤の実装（ツール呼び出し・RAG・ベクトル検索・マルチエージェント協調・評価パイプライン）
・既存業務システム・RDBMS との接続 API 設計・開発、プロンプト設計、および出力精度評価・改善サイクルの構築
・金融セキュリティ基準を満たす出力制御、ガードレール実装、監査ログ出力等の安全設計・ガバナンス設計
・企画段階からのステークホルダーとの仕様検討・ファシリテーション、および PoC から本番プロダクト化への推進

■必須スキル・経験
・チーム開発の実務経験、Git / GitHub を用いたバージョン管理経験、および RDBMS を用いた開発経験
・【以下のいずれかに該当】

LLM / 生成 AI を組み込んだシステムの開発経験（1年以上）

Web API / バックエンド（Python, Go, Java, C#, TypeScript, Rust 等）の設計・実装経験（3年以上）

機械学習・データ分析基盤の設計・運用経験（3年以上）
・仕様や要件が固まっていない状態から、自発的に課題を定義し仮説検証を回しながら推進できる自律性

■歓迎スキル・経験
・LLM エージェントフレームワーク（LangChain, LangGraph, MCP 等）の活用・実装経験
・RAG（検索拡張生成）、ベクトルデータベース、および検索精度のチューニング実務経験
・LLMOps（オフライン評価、A/B テスト、ガードレール構築等）およびクラウド環境（AWS 等）での設計構築経験
・Docker / Kubernetes、メッセージキュー（Kafka 等）を用いた高可用性・レスポンス性能が求められるシステム開発経験

■開発・運用環境
・言語・環境：Python, TypeScript, Go, Java, C#, Rust
・AI / LLM：LangChain, LangGraph, MCP, RAG, Vector DB, LLMOps
・クラウド・DB：AWS, RDBMS (PostgreSQL, MySQL 等), Docker, Kubernetes, Kafka
・管理・ツール：Git, GitHub, Microsoft Office, Teams / Slack

■期間
即日（2026年10月〜）〜長期予定

■働き方
ハイブリッドワーク（赤坂オフィス出社 ＋ テレワーク併用応相談）

■面談回数
1回（WEB）

■契約形態
業務委託契約