【LLM/RAG・バックエンド/フルリモート】LLM活用アプリケーション開発支援

・LLMを用いたアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証および改善の実務経験 ・バックエンド開発の実務経験（API設計/実装/運用いずれか）

・Microsoft Azure上でのインフラ構築/運用経験 ・ベクトルDB（例：Azure AI Search、Pinecone、FAISS、pgvector等）の経験 ・評価指標設計（Precision/Recall、nDCG、Hit@K など）の知見 ・プロンプト最適化や評価（prompt tuning, prompt engineering）の経験

週5日 / 一部リモート可

1回

業務委託(フリーランス)

開発環境（一例） - LLM: Azure OpenAI Service ほか - 検索/RAG: Azure AI Search / ベクトルDB（FAISS, Pinecone, pgvector等） - 言語/フレームワーク: Python（FastAPI 等）またはTypeScript/Node.js - インフラ: Azure（App Service, Functions, Container Apps, AKS等） - データ: Azure Blob/SQL/ Cosmos DB など - 管理: GitHub / Azure DevOps、CI/CD - 監視: Azure Monitor, Application Insights

9:00-18:00 または 10:00-19:00（フレックスタイム制）

140~180時間 (上下割)

LLM活用プロダクト/機能の拡張に伴い、RAG検証・改善をリードできるバックエンド寄りのエンジニアを増員募集します。 担当工程 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析 募集人数 1人 チーム規模 2-5名 平均稼働時間 平均160時間前後（調整幅あり） 現場の雰囲気 新技術の取り込みに前向きで、検証〜改善を高速に回すカルチャーです。 案件担当のコメント RAGの検証・改善を主体的に推進いただける方を求めています。フルリモートも相談可能で、PCはMac/Windowsから選択いただけます。