Python・RAG・REST API/LLMアプリケーションエンジニア

仕事内容:

◇◇ 技術環境 ◇◇

Pythonを中心に、LLM API、RAG、Embedding、Web APIを組み合わせたAIアプリケーションを開発します。生成AIを単純に呼び出すだけではなく、データ検索から回答生成、出力評価までをWebサービスの機能として実装する案件です。

• 開発：Python、Web API／REST API、RDB、SQL
• LLM連携：OpenAI等のLLM API、Azure OpenAI Service
• AI機能：RAG、Embedding、プロンプト設計、LLM評価
• フレームワーク関連：LangChain、LlamaIndex、FastAPI、Django
• ベクトル検索関連：Pinecone、Weaviate、pgvector
• 開発環境関連：Git、Docker、Kubernetes
• クラウド関連：AWS、Google Cloud、Azure

◇◇ 担当工程 ◇◇

• Pythonを用いて生成AI・LLMを活用する新機能を設計・実装
• RAGによる検索・回答処理と社内文書・業務データの連携機能を開発
• Embedding・ベクトル検索を利用したデータ検索機能を実装
• LLM APIと接続するバックエンドAPIを設計・開発
• プロンプトを調整し、LLMの出力結果を評価しながら精度を改善
• 単体・結合テスト、コードレビュー、リファクタリングを実施
• PoCで検証した機能を本番サービスへ組み込み、ログを分析して改善

アピールポイント: ■ この案件の魅力

• Python・REST APIの開発経験を生成AIアプリケーションへ活用できる
• RAG・Embedding・ベクトル検索など、LLMとデータを組み合わせた機能開発に携われる
• PoCだけではなく、本番サービスへの実装とリリース後の精度改善まで担当

求める人材: ◆◆ 必須スキル ◆◆

• Python：Pythonを使用した開発経験を含む、Web・アプリケーション開発2年以上の実務経験
• LLM：生成AI・LLMを利用するアプリケーションを開発した経験
• API：Web API／REST APIについて設計または開発を担当した経験
• データ：RDB・SQLを使用した開発経験
• 開発フロー：Gitを利用してチーム開発を行った経験

◆◆ 歓迎スキル ◆◆

• RAG、LangChain／LlamaIndex、Pinecone／Weaviate／pgvector等の利用経験
• OpenAI API／Azure OpenAI Service等によるLLM連携経験
• FastAPI／Django等を利用したPythonバックエンド開発経験
• プロンプトエンジニアリング、LLM評価・精度改善の経験
• AIエージェントの開発経験
• AWS／Google Cloud／Azure、Docker／Kubernetesを利用したAI開発経験
• MLOps／LLMOps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:

経験・スキル・担当工程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

給与・報酬: 650,000円 - 850,000円 月給