Python・RAG・LLM環境の生成AIアプリケーションエンジニア

仕事内容:

◇◇ 技術環境 ◇◇

PythonによるAIアプリケーション開発をベースに、LLM・RAGを組み合わせた検索・回答機能の技術検証を行います。生成AIサービスとのAPI連携や検索精度・出力品質の評価を含め、PoCを実装面から進めるポジションです。

• 開発言語：Python
• 生成AI：LLM、RAG、AIエージェント
• AI関連：LangChain／LangGraph／LlamaIndex、Dify
• 生成AIサービス：OpenAI API／Azure OpenAI／Amazon Bedrock
• 検索関連：ベクトル検索、ベクトルデータベース、Embedding
• API・Web：FastAPI／Flask
• クラウド：AWS／Azure／Google Cloud
• 開発管理：Git

◇◇ 担当工程 ◇◇

• 購買・調達領域に向けた生成AI PoCの技術設計と実装
• RAGによる社内文書・ナレッジの検索、回答機能の構築
• プロンプト設計とLLM出力結果の評価・チューニング
• 文書・購買データの前処理およびベクトル検索の精度検証
• API経由での生成AIサービスとのシステム連携
• PoC用Webアプリケーションや検証環境の構築
• 仮説に基づく技術検証と結果の整理・ドキュメント作成

アピールポイント: ■ この案件の魅力

• Python・LLM・RAGを組み合わせた実装中心の生成AI開発に携われます
• ベクトル検索やプロンプト設計だけでなく、AI出力の評価・精度改善まで扱います
• AIエージェントや企業向け生成AI開発へ技術領域を広げる経験につながる案件です

求める人材: ◆◆ 必須スキル ◆◆

• 【Python】システム開発における実務経験2年以上
• 【Generative AI】生成AI／LLMを組み込んだアプリケーション開発経験
• 【API】外部サービスなどとAPI連携したシステムの開発経験
• 【Evaluation】AI出力を評価し、改善へつなげるための経験または知識
• 【Development】要件を踏まえて技術検証・実装を進めた経験
• 【Team】Gitを利用するチームでの開発経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• RAGを設計・実装した経験
• ベクトルデータベースやEmbeddingに関する知識
• LangChain／LangGraph／LlamaIndexの利用経験
• Difyを用いたAIアプリケーション開発経験
• OpenAI API／Azure OpenAI／Amazon Bedrockの利用経験
• AIエージェントの開発経験
• FastAPI／FlaskによるAPI開発経験
• AWS／Azure／Google Cloudの利用経験
• データ分析・自然言語処理の経験
• 購買・調達システムに関する知識

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

経験・技術領域・担当範囲を考慮して決定します。

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