【Python/RAG】大手企業向けAIナレッジ検索システムの本番基盤開発を担うエンジニア

お任せしたいこと [役割] RAGアーキテクチャ設計・実装、検索基盤構築、LLM連携最適化、パフォーマンス改善 大手企業向けAIナレッジ検索システムの開発プロジェクトで、 RAG（Retrieval Augmented Generation）基盤の設計・開発を担うポジションです。 既存のPoC環境を本番運用レベルへ拡張するフェーズに関与いただき、 検索精度改善・データパイプライン構築・LLM連携の最適化まで 幅広く主体的に担っていただきます。 --- 具体的な業務内容 【概要】 Pythonを用いたRAGアーキテクチャの設計・実装を中心に、 LLM（OpenAI／Claude／Gemini等）とのAPI連携からベクトルDB構築・ パフォーマンス改善まで一貫して担います。 【詳細】 ・RAGアーキテクチャの設計および実装 ・ベクトルDBを用いた検索基盤の構築 ・LLM（OpenAI／Claude／Gemini等）とのAPI連携 ・ドキュメントデータの前処理および埋め込み生成 ・検索精度改善（プロンプト設計／Chunk設計／Rerank等） ・RAGパイプラインのパフォーマンス改善 ・PoC結果の検証および本番環境への実装 --- 必須スキル・経験 【必須スキル】 ・Pythonを用いたバックエンド開発経験と、REST API開発経験がある方 ・生成AI／LLMを活用した開発経験とRAGアーキテクチャの理解がある方 ・Gitを用いたチーム開発経験がある方 【歓迎スキル】 ・LangChainまたはLlamaIndexの利用経験がある方 ・ベクトルDB（Pinecone／Weaviate／Milvus／pgvector等）の利用経験がある方 ・AWS／GCP／Azureなどクラウド環境での開発経験またはLLM評価・プロンプトエンジニアリングの経験がある方 --- 開発チームについて フルリモートでの参画となります。 生成AIプロダクトの中核を担うRAG基盤開発ポジションのため、 PoCにとどまらず本番運用を見据えたアーキテクチャ設計経験がある方に 特に活躍いただける環境です。 面談はオンラインで1〜2回実施します。 --- 仕事の魅力 ・生成AIプロダクトの中核となるRAG基盤を、設計から本番運用まで一貫して手がけられます。 ・LLM連携・ベクトルDB・プロンプト設計など、最先端のAI開発スキルを実践的に深められます。 ・PoCから本番環境への拡張フェーズに関与できるため、技術的な意思決定の経験を積めます。 --- 働き方 [業務委託] 業務委託として働いていただきます。 フルリモートでの勤務となります。 面談はオンラインで1〜2回実施します。

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