Python・RAG・LLM API|ナレッジ検索システム開発エンジニア

仕事内容:

◇◇ 技術環境 ◇◇

Pythonを開発言語として、LLM APIとRAGを組み合わせた生成AIアプリケーションを構築する案件です。 APIを呼び出して回答を生成するだけでなく、FAQやマニュアルなどから適切な情報を取得する検索処理と、その精度評価・改善まで扱います。

• 開発言語：Python
• AI：生成AI、LLM、RAG、Embedding
• API：OpenAI API、Azure OpenAIなどのLLM API、REST API
• 検索：ベクトルデータベースを利用したナレッジ・FAQ検索
• データ：FAQ、マニュアル、応対履歴
• 開発プロセス：Git、テスト、コードレビュー、リファクタリング

◇◇ 担当工程 ◇◇

• RAGアーキテクチャを用いた検索・回答生成機能の設計と開発
• PythonによるLLMアプリケーション、バックエンドAPIの実装
• ベクトルデータベースを利用した検索処理の構築
• Embeddingや検索条件を含む検索精度の改善
• プロンプト設計・チューニングと回答精度の評価
• ハルシネーションを考慮した回答品質の検証
• 音声認識システムや既存システムとのAPI連携
• テスト・レビューを通じた実装品質の確認

アピールポイント: ■ この案件の魅力

• Python・LLM APIによる実装に加え、RAGの検索ロジックまで担当
• Embedding、検索精度、プロンプト、回答精度を継続的に検証・改善
• ベクトル検索と生成AIを組み合わせた実運用向けシステムの開発経験を活かせる

求める人材: ◆◆ 必須スキル ◆◆

• 【Python】システム開発で2年以上使用した実務経験
• 【生成AI／LLM】LLMを組み込んだアプリケーションの開発経験
• 【RAG／検索】RAGまたは検索システムの設計および開発経験
• 【LLM API】OpenAI API、Azure OpenAIなどを利用した実装経験
• 【Backend】REST APIなどのバックエンド開発経験
• 【Git】チームでGitを使用して開発した経験
• 【品質管理】テスト・コードレビューを含めて開発を進めた経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• LangChain・LlamaIndex、Difyを活用した開発経験
• Pinecone・Weaviate・Milvus・pgvectorなどベクトルデータベースの利用経験
• Elasticsearch・OpenSearch・Azure AI Searchによる検索システム構築経験
• FastAPIを使用したバックエンド実装経験
• AWS・Azure・GCP上でAIシステムを開発した経験
• プロンプトエンジニアリングやLLM評価の経験
• AIエージェント、音声認識・Speech to Textの設計または開発経験
• コールセンター・コンタクトセンター領域のシステム開発経験

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:

月給50万円～75万円を想定

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