【一部出社あり／週2〜3／Python】LegalTech/Enterprise・契約書解析LLM基盤＆RAG検索パイプライン開発

お任せしたいこと
［役割］
Python 3.12+ / FastAPI / LangChain (LangGraph) / LlamaIndex を用いた、エンタープライズ企業向け契約書レビュー支援サービスにおけるハイブリッド RAG（Retrieval-Augmented Generation）検索エンジンおよび条項リスク自動抽出パイプラインの設計・開発

［役割に対して求める成果］
ベクトル検索（Milvus）とキーワード検索（BM25）を組み合わせたリランキング処理（Cross-Encoder）の導入およびチャンキング戦略の最適化により、数百ページの長文契約書に対する重要条項引用・リスク評価の回答正確性（Faithfulness / Context Precision）を 92% 以上へ引き上げ、推論レイテンシを 40% 削減

具体的な業務内容
FastAPI / Python 3.12+ を用いた、非同期 LLM 呼び出しおよび契約書解析マイクロサービス API の設計・実装
LangGraph / LlamaIndex を活用した、契約書特有の階層構造（章・条・項・号）を維持するカスタムチャンキング処理および Agentic RAG ワークフローの構築
Milvus / pgvector を用いたベクトルインデックスの設計、パーティショニング、およびハイブリッド検索パイプラインの実装
Ragas / TruLens を用いた、プロンプト変更やモデルアップデート時の回答品質自動評価・リグレッションテスト基盤の整備
LiteLLM などを活用した複数 LLM（OpenAI, Anthropic, OSSモデル）へのフォールバック制御、トークン使用量追跡、およびレート制限ハンドリング

必須スキル・経験
Python を用いた Web API またはバックエンドシステムの開発・運用経験（3年以上）
LLM API（OpenAI, Anthropic 等）やベクトルデータベースを用いた RAG システムの設計・実装実績
自然言語処理（NLP）におけるテキスト前処理、埋め込みモデル（Embeddings）、または検索エンジンの基礎知見
Git / GitHub を用いたチームでの Pull Request ベース開発およびコードレビュー経験

歓迎スキル・経験
リーガルテック、ドキュメント解析、ナレッジマネジメント、エンタープライズサーチ領域での開発実績
LangChain, LangGraph, LlamaIndex 等の LLM オーケストレーションツールの本番運用経験
OSS LLM（vLLM 等）のエッジ・プライベートホスティング運用の知見
非同期 I/O（asyncio, httpx）を活用した高並行 API サーバーのパフォーマンスチューニング経験

開発環境
言語/フレームワーク: Python 3.12+, FastAPI, LangChain, LangGraph, LlamaIndex
データ/検索: Milvus, PostgreSQL (pgvector), Redis, Amazon S3
評価/ツール: Ragas, LiteLLM, pytest, Poetry / uv, Docker
クラウド/CI: AWS (ECS, Bedrock) または Azure (Azure OpenAI), GitHub Actions
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub

働き方
リモート環境
[一部出社あり] 週2〜3日出社 / 週2〜3日リモートワーク