【Python/LLM・RAG/フルリモート】学費データ自動収集（スクレイピング＋AI解析）開発支援

・Pythonでの開発経験 ・RAG（Retrieval Augmented Generation）を用いた開発経験 ・OpenAIもしくは同等のLLMサービスを活用した実装経験 ・Webスクレイピングの設計・実装およびチューニング経験 ・PDF/画像からの情報抽出に関する知見（例：OCRやレイアウト解析）

・LangChainやLlamaIndexなどのフレームワーク利用経験 ・ベクターストア（例：FAISS、PGVector、Milvus等）の運用経験 ・ワークフロー/オーケストレーション基盤（Airflow、Prefect、Dagster など）の使用経験 ・評価指標設計やプロンプト最適化の実務経験 ・教育領域データのハンドリング経験

週5日 / フルリモート

1回

業務委託(フリーランス)

・言語/フレームワーク：Python、（LangChain/LlamaIndex 利用可能性） ・LLM：OpenAI API（または同等サービス）、RAG構成 ・データ処理：OCR/レイアウト解析、PDF/画像/HTMLハンドリング ・ワークフロー：Airflow / Prefect / Dagster 等（いずれか） ・データベース/ベクターストア：PostgreSQL + pgvector / FAISS / Milvus 等 ・環境：フルリモート（オンラインミーティング中心）

10:00～19:00目安（フレックス/前後調整可）

140~180時間 (上下割)

PoCを経て本開発へ移行中のため、スクレイピング精度向上やRAG基盤の強化、ワークフロー整備を推進できる実装メンバーを増員します。 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 月間目安160～180時間（精算あり） 現場の雰囲気 少人数でスピード感のある進行。技術選定や改善提案を歓迎する現場です。 案件担当のコメント PoC成果を踏まえ、本開発での品質・精度を一段引き上げたいフェーズです。スクレイピング～RAG～ワークフローまで一連の実装に主体的に関わりたい方にマッチします。