Python・LLM・RAG環境のAIアプリケーションエンジニア

仕事内容:

◇◇ 技術環境 ◇◇

Pythonを開発の軸として、LLMを組み込んだAIエージェントシステムを扱います。REST APIによるシステム連携やLinux環境での開発をベースに、既存構成を解析しながら新しい実行環境へ移行します。

• 開発言語：Python
• AI領域：生成AI、LLM、AIエージェント
• 検索・回答生成：RAG、ベクトルデータベース
• システム連携：LLM API、REST API、外部システム
• 実行環境：Linux、Dockerなど
• 開発管理：Git
• 実装対象：プロンプト、ツール呼び出し、AIアプリケーション

◇◇ 担当工程 ◇◇

• AIエージェントの既存構成とソースコードを解析
• 新しい実行環境との差分を確認し、移行時の影響範囲を整理
• Pythonでアプリケーション・API関連機能を改修
• LLMによる処理やプロンプト、ツール呼び出しを調整
• RAGの検索・回答生成処理とベクトルデータベース連携を開発
• ライブラリや依存関係を更新し、移行後の動作・性能を検証
• 発生したエラーや障害を調査し、必要なコード改修を実施

アピールポイント: ■ この案件の魅力

• Pythonによる一般的なWeb・API開発に加え、LLMを実システムへ組み込む開発が中心
• RAG、ベクトルデータベース、プロンプト、ツール呼び出しなど複数の生成AI技術を扱える
• AI機能だけでなく、実行環境・依存関係・外部APIまで含めた移行開発に携われる

求める人材: ◆◆ 必須スキル ◆◆

• 【Python】システム開発で2年以上の実務経験
• 【Generative AI／LLM】生成AIまたはLLMを組み込んだアプリケーションの開発経験
• 【API Integration】REST APIなどを利用したシステム連携経験
• 【Linux】Linux環境を利用した開発経験
• 【Migration】既存システムの調査・改修・移行のいずれかに携わった経験
• 【Team Development】Gitを利用するチームでの開発経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• LangChain／LangGraphによるAIエージェント開発
• RAGの設計・実装
• ベクトルデータベースの利用
• OpenAI APIなどのLLM API連携
• FastAPIなどを利用したAPI開発
• プロンプト設計／LLM評価
• Dockerによる環境構築
• AWS／Azure／GCP環境での開発
• Difyなど生成AI開発プラットフォームの利用

勤務時間・曜日: 勤務時間：平日、日中稼働できる方（コアタイムあり）

休暇・休日:

土日祝休み

給与:

想定月給：45万円～70万円

その他:

・日本在住の方

・一人月で稼働可能な方

・45歳未満の方

・リモート勤務も可能！

雇用形態: 業務委託