掲載終了10ヶ月前

【Python/TypeScript・LLM/フルリモート】AIエージェント開発・RAG・MLOps推進

850,000〜1,150,000/月

作業内容

大規模言語モデル（LLM）を核としたエージェント・フレームワークを活用し、社内外の業務プロセス自動化・最適化を実現するAIシステムの企画〜実装をご担当いただきます。日本のテックリードと海外メンバーで構成されるグローバルスクラムの中心メンバーとして、PoC段階から本番運用までをリードいただく想定です。主な業務イメージ：・AIエージェント設計/実装：事業要件をLLM/外部ツールにマッピングし、LangChain・LangGraph・AutoGen・CrewAI等でエージェント構築・RAG/ナレッジ統合：Weaviate/Pinecone等のVector DBを用いたデータ統合と検索精度の最適化・MLOps/DevOps：Docker/Kubernetes、GitHub ActionsでのCI/CD、自動テスト・監視基盤の整備・グローバル開発連携：日本側Tech Lead × 海外エンジニアのハイブリッドスクラムでの推進 AI/LLMエージェントの実務未経験でも可。Web/アプリ開発経験があり、生成AIに強い関心を持ち、自主学習や個人開発・ハッカソン等でスキルを磨いている方を歓迎します。

必須スキル

フルリモート・Python または TypeScript を用いたWeb/API開発経験（目安3年以上）・OpenAI / Anthropic Claude / Google Gemini などのLLM API実装経験・エージェント・オーケストレーション系ライブラリの利用経験・LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI いずれかの知見またはPoC経験・クラウド（AWS/GCP/Azureのいずれか）での構築/運用スキル（Docker基礎含む）・Gitフロー & CI/CD（GitHub Actions / GitLab CI等）およびAIコーディングアシスタント（Copilot / Cursor / Devin等）の活用経験・日本語での技術ドキュメント作成・議論が可能であること

歓迎スキル

・英語での技術ドキュメント作成・議論のご経験・RAGパイプライン設計/運用（Vector DB、Embedding再ランク等）の経験・LLM評価/監視（LangSmith / PromptFlow / Guardrails等）の利用経験・モデルチューニング（LoRA/QLoRA、RLHF/RLAIF等）の実装経験・GPUクラスター最適化（Kubernetes + NVIDIA GPU Operator等）の経験・セキュリティ/ガバナンス（PIIマスキング、AI利用ポリシー策定）の知見・PdM/スクラムマスター経験、多言語対応エージェント開発経験・生成AI OSSへのコントリビュート、関連論文の執筆・発表実績

稼働条件

週5日 / フルリモート

面談回数

1回

契約形態

業務委託(フリーランス)

開発環境

開発言語：Python / TypeScript LLM/エージェント：OpenAI, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI RAG/DB：Weaviate, Pinecone, 各種Embedding/再ランクインフラ：AWS / GCP / Azure、Docker、Kubernetes CI/CD：GitHub Actions / GitLab CI 監視/評価：LangSmith, PromptFlow, Guardrails など開発手法：グローバルスクラム（日本Tech Lead × 海外エンジニア）

作業時間

フルフレックスに近い運用（日本時間コアタイム調整あり）

精算基準時間

140~180時間 (上下割)

募集回数

1回

募集背景

AIエージェント活用による業務自動化需要の拡大に伴い、PoCから本番運用まで一気通貫で推進できる体制強化のための増員募集です。担当工程要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,マネジメント,データ分析募集人数 1人チーム規模 6-10名平均稼働時間平均160時間前後／月（繁閑により変動）現場の雰囲気日英併用のグローバルチーム。技術選定は実験的で、新技術の導入に前向きです。案件担当のコメント AI/LLMの実務が浅くても、PoCや個人開発でのアウトプットがある方は高評価です。スキル要件ごとの経験有無と具体コメントの記載をぜひお願いします。