【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 バックエンドエンジニア案件（LLM／AI開発） ・LLM（ChatGPT API／Claude API等）を活用したシステムの設計・開発 ・RAG／ファインチューニング／プロンプトエンジニアリングの実装 ・社内業務自動化ツール／チャットボット／データ処理システムの構築 ・クラウドインフラ（AWS／GCP）の設計・構築・運用 ・PMと連携した要件定義および技術検証（PoC） ▼条件等 出社：フルリモート 精算幅：140h~180h 面談回数：1回 【必須スキル】 ・Pythonでの開発経験（3年以上） ・LL...
・Pythonでの開発経験（3年以上） ・LLM API（OpenAI／Anthropic等）の実装経験 ・LangChain／LlamaIndex等の使用経験 ・クラウド（AWS／GCP）の基本利用経験 ・REST API設計／開発経験
【募集背景】 不動産売買のDXを推進するプラットフォームにおいて、生成AIを活用したプロダクトの強化および新規ツール開発を行うための体制強化としての募集です。 【作業内容】 生成AIを用いたソリューションの企画および実装を行っていただきます。複数のLLMモデルを用いた検証や精度比較を行い、その結果を踏まえて既存プロダクトや新規ツールへの組み込みを進めていただきます。アプリケーションへの実装に加え、継続的な精度向上を実現するための仕組みづくりも担当していただきます。 【求める人物像】 生成AI技術への関心が高く、新しい技術やライブラリを主体的にキャッチアップできる方を求めています。プロダクト志向を持ち、ユーザー...
・Pythonの開発経験3年以上 ・0→1フェーズにおけるWebサービス構築経験3年以上 ・LangChainやLangGraphなど生成AI系ライブラリの使用経験 ・コンピュータサイエンスの基礎知識を活用した問題解決能力
LLM（大規模言語モデル）を活用した自律型AIエージェントの開発、 およびその導入支援をご担当いただきます。 具体的には、以下の業務をお任せします。 - クライアントへのヒアリングに基づいたAIアーキテクチャの設計 - LangChainなどを利用したRAG（検索拡張生成）、外部API連携、エージェント機能の実装 - デモ作成を通じた高速なプロトタイプ検証と、迅速な改善サイクルの推進 - 導入後の精度チューニングや運用・保守対応
LangChain 以下は必須スキルとして求められます。 ・Pythonでの実務開発経験（3年以上） ・GPT-4などのLLMを用いたアプリケーション実装およびプロンプト設計の経験 ・RAG（検索拡張生成）の深い理解と実装経験 ・顧客との要件ヒアリングなど、積極的なコミュニケーション意欲
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 不動産テック企業の生成AIエンジニア募集（Python） 生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。 本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には - 生成AIを用いたソリューションの考案と実装 - 複数のモデルを用いた検証と精度の比較 - アプリケーションへの実装 - 継続的な精度向上のための仕組みづくり に取り組ん...
・Pythonを使用した開発経験3年以上 ・0->1のwebサービスの構築経験3年以上 ・LangChain, LangGraph等、生成AI系のライブラリの使用経験 ・コンピュータサイエンスの基礎知識を利用した問題解決能力
大手SIerにおける、Claude CodeやGemini等の最新AIツールを用いた開発プロセス変革プロジェクト。テックリードとして、AIエージェントの設計・実装から、グローバルチーム（インド等）との連携、新規技術（MCP等）の検証・ナレッジ基盤への組み込みまでを幅広く牽引する。 ■担当工程： AIエージェント設計・実装、ツール検証・技術フィードバック、国内展開サポート、技術マネジメント、受入評価、プロトタイピング。
・AIアプリの開発実務経験：Pythonを用いたWebサービス開発および、LLM（LangChain,RAG等）の実装経験 ・自律型AIツールの活用知見：ClaudeCodeやCursor等のAIツールを用いた開発、またはそれらを利用した業務効率化の検証経験 ・インフラ知見：GCP（VertexAI等）を用いた開発および構築経験 ・テックリード経験：アジャイル/スクラム開発におけるリード経験、または設計・レビューの主導経験 ・英語力（読解・チャット）：技術文書の読解および、チャットベースでの海外拠点との意思疎通
・戦略顧客に対するLLM／生成AI活用の技術リード ・顧客環境（クラウド／オンプレ）における生成AIシステム設計・実装 ・RAG・エージェント設計・ワークフロー自動化の構築 ・プロンプト設計・評価設計・品質改善サイクルの確立 ・API／バックエンド／フロントエンドを含むフルスタック開発 ・顧客経営層・部門責任者への技術説明および導入支援 ・OpenAI / SB OAI JapanのProduct・Research・Securityチームとの連携 ・成功パターンのテンプレート化・再利用可能アセット化
LangChain / LangGraph、LlamaIndex等を用いたRAGシステムの実装経験 / Python（FastAPI等）/ Reactを用いたAIアプリケーションのプロトタイピング実務経験 / OpenAI SDK / Agents SDK等を用いたLLMアプリケーション開発の実務経験 / PgVector / Pinecone / Qdrant等のVector DBの実務利用経験 / SQL/NoSQLの実務経験およびPandasを用いたデータパイプライン構築経験 / GitHub Actions / Azure DevOps等を用いたCI/CD・自動化の利用経験 / 人手評価とLLMによる自動評価を組み合わ...
戦略顧客に対するLLM／生成AI活用の技術リード。顧客課題の特定・技術スコープ設計・アーキテクチャ設計から、プロトタイプ構築・本番環境展開までのエンドツーエンド実装を担当。RAG・エージェント設計・ワークフロー自動化の構築、プロンプト設計・評価設計・品質改善サイクルの確立、顧客経営層への技術説明および導入支援も行う。成功パターンのテンプレート化・再利用可能なアセット化も担当。
LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等を用いたRAGシステムの実装経験 / Python（FastAPI）/ React 等を用いたAIアプリのプロトタイピング実務経験 / OpenAI SDK / Agents SDK を用いたLLMアプリ開発の実務経験 / PgVector / Pinecone / Qdrant 等のVector DB実務利用経験 / SQL/NoSQL DBの実務経験 + Pandas等を用いたデータパイプライン構築経験 / GitHub Actions / Azure DevOps 等を用いたCI/CD・自動化の利用経験 / 人手評価×LLM自動評価を組み合わせた評価...
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - React（TypeScript）を用いたフロントエンド開発 - Node.js, Goなどを用いたバックエンドAPIの設計・...
- Pythonを用いた開発経験（3年以上） - 0から1を生み出すWebサービスの構築経験（3年以上） - LangChainやLangGraphなど、生成AI関連ライブラリの使用経験 - コンピュータサイエンスの基礎知識に基づいた問題解決能力
自らがAXの最前線に立ち、その実践知を顧客企業への展開に活かす、社内実践と顧客価値の両輪を回す戦略的プロジェクトです。 目的： ・社全体の生産性を飛躍的に向上させる ・ 顧客に提供可能なAX推進方法・ノウハウを獲得する ・要件定義・設計 - PM が策定した業務要件をもとに、システム要件定義・技術仕様への落とし込み - AI エージェント構成設計（ワークフロー、ツール連携、プロンプト設計） - システムアーキテクチャの設計（データフロー、API 設計、外部サービス連携） - 技術選定・技術的な実現可能性の調査（PoC の実施を含む） ・システム開発・実装 - AI エージェント・ワークフローの構築 - バックエンド / フロン...
（必須） ・エンジニアとしての実務経験 5年以上 ・Python での本番プロダクト及び業務システムの開発経験 2年以上 ・要件定義～テストを一貫して担当した経験 ・業務システムまたは社内ツールの開発経験（エンドユーザーが利用するシステムを設計・構築し、リリースまで完遂した実績） ・AI / LLM 関連の実務経験（以下のいずれかに該当すること） - LLM API（OpenAI、Claude、Gemini 等）を組み込んだアプリケーションの開発経験 - AI ツールを開発業務で日常的に活用した実績 - AI / ML を活用したシステムの設計・開発への参画経験 （尚可） ・LLM / 生成 AI を活用したアプリケーション開...
・官公庁・自治体向けシステムの要件定義、開発計画の策定、およびプロジェクト管理 ・大規模クローリングシステムの設計、分散処理、アンチスクレイピング対策の立案 ・Elasticsearch/OpenSearchやベクトルDBを用いた検索エンジンの精度改善 ・LangChainやbrowser-use等を用いた自律型AIエージェントの構築およびRAGの評価 ・ビジネスサイドやステークホルダーとの技術的折衝および仕様整理 【体制(人数/構成)】 ・エンジニア4名
官公庁または自治体向けシステムの開発・運用経験（セキュリティ制約の理解） / AI AgentまたはLLM実装（LangChain, RAG等）の実務経験
【作業内容】 LLMを活用したチャットボットを中心としたWebサービスの新規開発（0→1）案件です。 TypeScriptを用いたアプリケーション開発および、AI系ライブラリ（AI-sdk、LangChain、LangGraph等）を活用した機能実装を担当します。 コンピュータサイエンスの基礎知識をベースにした設計・問題解決能力が求められます。
フルリモート ・0→1のWebサービス構築経験（3年以上） ・LLMを利用したチャットボットの開発経験 ・TypeScriptを利用したアプリケーション開発経験 ・AI-sdk、LangChain、LangGraph等の生成AIライブラリ使用経験 ・コンピュータサイエンス基礎を活用した問題解決能力
【募集背景】 TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。 【作業内容】 TERASSでは生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には、生成AIを用いたソリューションの考案と実装、複数のモデルを用いた検証と精度の比較、アプリケーションへの実装、継続的な精度向上のための仕組みづくりに取り組んでいた...
フルリモート ・Pythonの経験 3年以上 ・0->1のwebサービスの構築経験 3年以上 ・LangChain, LangGraph等、生成AI系のライブラリの使用経験 ・コンピュータサイエンスの基礎知識を利用した問題解決能力
・ヘルスケア領域のAWS上AIエージェント基盤のサーバーレス化・スケール対応PJ ・ベンダー側エンジニアとして技術課題解決・アーキテクチャ刷新を担当 ・LangChain＋StreamlitベースのAIエージェントをAmazon Bedrock AgentCoreへ移植 ・Streamlitのインメモリセッション管理課題の解消・分散対応設計 ・レセプト・介護データ等の追加データ種別に対応した拡張設計・データエンジニアリング
・LangChainを用いたAIエージェント開発経験 ・Amazon Bedrock / Bedrock AgentCoreの実装経験 ・AWSでのコンテナ（ECS）・サーバーレスアーキテクチャの設計・構築経験
弊社では生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。 本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 ※フルリモート可
Python ・Pythonの経験 3年以上 ・0->1のwebサービスの構築経験 3年以上 ・LangChain, LangGraph等、生成AI系のライブラリの使用経験 ・コンピュータサイエンスの基礎知識を利用した問題解決能力
不動産取引の効率化を目的とした生成AI活用アプリケーションの開発を担当します。 課題の発見から解決策の設計、AIモデルの検証、アプリケーションへの実装、 さらに精度改善のための仕組み構築まで一貫して関わるポジションです。 複数の生成AIモデルを比較検証しながら、実運用に耐えうる精度の高いソリューションを構築します。 【技術スタック】 ・開発言語：TypeScript、Python ・フロントエンド：React.js、Next.js ・バックエンド：Node.js ・インフラ：GCP ・その他：CDKTF 【社内ツール】 Slack / Notion / Github / Google Workspace
- Pythonの経験 3年以上 - 0->1のwebサービスの構築経験 3年以上 - LangChain, LangGraph等、生成AI系のライブラリの使用経験 - コンピュータサイエンスの基礎知識を利用した問題解決能力
AIおよびLLM（大規模言語モデル）を活用したAI SaaSプロダクトの開発全般をご担当いただきます。 - 既存SaaSの新機能開発および機能拡充 - 導入企業に合わせた要件整理～カスタマイズ開発 - パフォーマンス改善やコード品質向上を目的としたリファクタリング - エンジニアリング責任者直下の精鋭チームでのリード業務 開始時期は4月目安で調整可能です。
必須スキル: - PythonおよびReactを用いた実務経験（フルスタックでの開発が可能な方） - リードエンジニアとしての推進・レビュー・品質管理経験 - LLMに関する知識・活用経験（例: LangChain、各種モデルの組み込み/運用）
大手SIerにおける、Claude CodeやGemini等の最新AIツールを用いた開発プロセス変革プロジェクト。テックリードとして、AIエージェントの設計・実装から、グローバルチームとの連携、新規技術の検証・ナレッジ基盤への組み込みまでを幅広く牽引する。担当工程:AIエージェント設計・実装、ツール検証・技術フィードバック、国内展開サポート、技術マネジメント、受入評価、プロトタイピング。
・AIアプリの開発実務経験：Pythonを用いたWebサービス開発および、LLM（LangChain, RAG等）の実装経験 ・自律型AIツールの活用知見：Claude CodeやCursor等のAIツールを用いた開発、またはそれらを利用した業務効率化の検証経験 ・インフラ知見：GCP（Vertex AI等）を用いた開発および構築経験 ・テックリード経験：アジャイル/スクラム開発におけるリード経験、または設計・レビューの主導経験 ・英語力（読解・チャット）：技術文書の読解および、チャットベースでの海外拠点との意思疎通
【作業内容】 現行のネイティブアプリに対し、AIチャットボットツールの開発を行います。LangGraph による State管理ベースのアプリ（TypeScript）を構築する想定で、開発がメイン担当となります。レビューワーは別途います。 【開発環境】 Typesprict / LangChain / LangGraph / AmazonBedRock
・フロントエンド開発経験（Typescript） ・LangChain・LangGraphを用いた案件での開発経験
業務内容： ・RAGシステムの構築 ・RAGの精度評価・分析 ・RAGシステムの精度改善 ・RAGシステムへの機能追加 ・クラウド環境の構築 ※エントリー時は◯×記載のご協力をお願いいたします （必須） ・日本語ネイティブレベル（口頭での問題解決が可能） ・RAGシステム構築経験 ・LangChain／LangGraph使用経験 ・クラウドインフラ構築経験 ・Pythonによるソフトウェア開発経験 ・自律的な業務遂行能力、コミュニケーション能力 （尚可） ・RAGAS等の評価ツール利用経験 ・最新技術に対するキャッチアップ意欲
※エントリー時は◯×記載のご協力をお願いいたします （必須） ・日本語ネイティブレベル（口頭での問題解決が可能） ・RAGシステム構築経験 ・LangChain／LangGraph使用経験 ・クラウドインフラ構築経験 ・Pythonによるソフトウェア開発経験 ・自律的な業務遂行能力、コミュニケーション能力 （尚可） ・RAGAS等の評価ツール利用経験 ・最新技術に対するキャッチアップ意欲
想定業務内容： ・クラウド環境上での生成AI基盤構築 ・RAG構成の設計・実装 ・既存社内システムとのAPI連携 ・PoC〜本番実装までの技術リード ・セキュリティ／ガバナンスを考慮した実装 ※エントリー時は◯×記載のご協力をお願いいたします （必須） ・Python等によるバックエンド開発経験 ・クラウド（Azure等）環境での開発/運用経験 ・生成AI/LLMを用いたシステム構築経験 ・API連携/クラウド設計経験 （尚可） ・LangChain / RAG構成経験 ・MLOps / CI/CD設計経験 ・エンタープライズ向けAI導入経験 ・英語でのドキュメント読解力
※エントリー時は◯×記載のご協力をお願いいたします （必須） ・Python等によるバックエンド開発経験 ・クラウド（Azure等）環境での開発/運用経験 ・生成AI/LLMを用いたシステム構築経験 ・API連携/クラウド設計経験 （尚可） ・LangChain / RAG構成経験 ・MLOps / CI/CD設計経験 ・エンタープライズ向けAI導入経験 ・英語でのドキュメント読解力
【作業内容】 ・RAGシステムの構築を行います。 ・RAGの精度評価・分析を行います。 ・RAGシステムの精度改善を行います。 ・RAGシステムの機能追加を行います。 ・クラウド環境の構築を行います。
リモート併用 ・日本語が母語またはネイティブレベルの日本語能力を有し、口頭で問題解決が可能なこと ・RAGシステムの構築経験 ・LangChainもしくはLangGraphの利用経験 ・クラウドのインフラ構築経験 ・Pythonを用いたソフトウェア開発経験 ・自律的に業務を遂行し、効果的なコミュニケーションを行い、問題解決ができること
・AIエージェントの設計/実装 ・RAG構築 ・Webスクレイピング/データ基盤構築 ・バックエンドAPI開発 ・クラウド環境構築（AWS） ・要件定義/技術選定
AIエージェント / LLM実装経験 / AIエージェント / LLM実装経験 / LangChain / LangGraph、またはAutoGen等のエージェントフレームワークを用いた自律型AIシステムの設計/実装経験 / RAG（検索拡張生成）アーキテクチャの設計/実装経験 / Node.js（TypeScript）でのAPI開発経験
既に顧客内部で運用中のAIシステムの保守、継続改善プロジェクトにて、バックエンドエンジニアとして業務をご担当いただきます。 ・AWS環境上で稼働するWebアプリのバックエンドの保守（不具合対応、機能修正） ・開発進捗報告、ドキュメント作成、仕様調整、テスト支援 週5日、リモート
・バックエンド開発経験5年以上 ・PythonによるWebアプリケーションのバックエンド、バッチ開発経験3年以上 ・RESTAPIの設計、実装経験3年以上 ・AWS環境を用いた開発経験2年以上 ・Gitを利用したチーム開発経験 ・生成AI（LLM）を用いたシステム開発の知見 ・プロンプトエンジニアリング実務経験 ・Difyまたは類似AI開発プラットフォーム利用経験（LangChain、AzureAIFoundry等）
大型資金調達を終え、急成長フェーズにある大手ECサイト運営企業でAIエンジニアを募集。蓄積された膨大なログやアノテーション情報を活用し、LLMを用いた高度なAIエージェント開発に挑戦。ユーザー一人ひとりの関係性やお祝い周期まで理解する、次世代のパーソナライズ機能開発に携わる。
・豊富なAIのコーディング経験 ・生成AI（例：LangChain, Cursor, Cloud Code 等）の経験・知見 ・自社データを使ってAIエージェントや機能を開発した経験
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 自社生成AIプラットフォームにおけるAIエージェント周りの既存機能改善および新規機能開発 - LangChain/LangG...
- LLMアプリケーション開発（LangChain / LangGraph）の実務経験 - 自律型エージェントの設計・実装経験、複雑な会話フローの構築。 - データ基盤（DWH/Data Lake）へのデータ取り込み（Ingestion）パイプラインの構築経験 - ホールコン等のレガシーシステムからデータを吸い上げ、安全かつ安定的にクラウドDWHへ転送・格納する基盤の実装経験。 - バックエンド開発（Python/FastAPI）およびDB設計スキル - アジャイル開発への適応力
・TypeScript / React / Next.js / Prisma / RDB / Google Cloud を用いた監修SaaSのコア開発 ・Python / LangChain / LangGraph / OpenCV 等を用いたAI監修サーバの開発 ・監修AIエージェントの設計・構築 【体制(人数/構成)】 ・少人数チーム（詳細不明）
Webアプリケーション開発経験2年以上（Frontend / Backend不問） / モダンな言語・フレームワークでの開発経験1年以上 / LLM（LangChain等）を用いたアプリケーション開発への経験
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 AIプロダクト開発におけるフルスタックエンジニア募集案件 顧客の業務プロセスを理解し、課題解決に最適なAIエージェントを設計・開発します。 ・PdMと協力し、人事や営業など他職種で行われる日常業務の理解 - 上記職種の業務を自律的に遂行するAIエージェントの開発 ・プログラムの実装 ※フロント側については、適性や業務状況次第でご担当いただきます。 ・他社サービスとのAPI連携 (認証用の画面実装を含む) 【開発環境】 ・開発言語：Python3 ,TypeScript ,React ,Next.js ・イン...
・Pythonを用いたバックエンド開発経験3年以上 ・生成AI / RAGやLLMを用いたアプリケーション開発経験 ・AIモデル / システムにおける精度改善のご経験 ・基本設計以降のご経験
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 AIプロダクト開発におけるフルスタックエンジニア募集案件 顧客の業務プロセスを理解し、課題解決に最適なAIエージェントを設計・開発します。 ・PdMと協力し、人事や営業など他職種で行われる日常業務の理解 - 上記職種の業務を自律的に遂行するAIエージェントの開発 ・プログラムの実装 ※フロント側については、適性や業務状況次第でご担当いただきます。 ・他社サービスとのAPI連携 (認証用の画面実装を含む) 【開発環境】 ・開発言語：Python3 ,TypeScript ,React ,Next.js ・イ...
・Pythonを用いたバックエンド開発経験3年以上 ・生成AI / RAGやLLMを用いたアプリケーション開発経験 ・AIモデル / システムにおける精度改善のご経験 ・基本設計以降のご経験
LLMを活用したAI機能開発・評価・最適化、AIエージェントの実装、RAGおよびベクトル検索の実装、FastAPIベースのバックエンド開発、AI推論API設計、OpenAI / Gemini / Claude / vLLM 等の統合運用、AWS上での環境構築・パフォーマンス最適化
・GitHubを用いたチーム開発経験 ・技術的課題を自走的に調査・解決できる能力 ・生成AI開発経験（LangChain, LangGraphなど） ・RAG構築経験、またはRAGの精度を上げるための工夫経験 ・FastAPIなどPythonフレームワークでのWebAPI実装経験 ・AWS上での環境構築、またはパフォーマンス最適化の経験
生成AIを開発プロセスに組み込み、具体的な成果物の作成と検証を通じてAI活用効果を最大化するアプローチを検討する。テックリードと連携しつつ、生成AI活用ノウハウを蓄積し、全社展開可能な実効性ある仕組みを構築する。●生成AI活用における効果検証のための要件定義・設計・実装・テストの実務遂行●評価データや評価基盤の設計・整備、実験計画と測定の運用●AI適用領域の発掘と改善提案●AIの最新トレンド、技術動向、市場動向の継続的な情報収集と分析●AIツール開発●AIツール活用のナレッジ共有
●アジャイル開発、DevOps等、ソフトウェア開発プロセスへの理解 ●Webアプリケーション開発経験（5年以上） ●AWS/GCP/Azureなどのクラウド設計・運用経験 ●Pythonなどを用いたAI開発、またはPoC実施経験 ●LLM API（OpenAI, Anthropic, Google Cloud Vertex AI等）を利用したアプリケーションの実装経験 ●LangChain、LlamaIndex、Haystack等のAIオーケストレーションツールの活用経
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 生成AIエンジニア 生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っている会社です。 今回一人目の生成AIエンジニアとして、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 【主な業務内容】 ・生成AIを用いたソリューションの考案と実装 ・複数のモデルを用いた検証と精度の比較 ・アプリケーションへの実装 ・継続的な精度向上のための仕組みづくり ■開発環境： ・フロン...
・0->1のwebサービスの構築経験 3年以上 ・LLMを利用したチャットボットの開発経験 ・TypeScriptを利用したアプリケーションの構築経験 ・AI-sdk, LangChain, LangGraph等、生成AI系のライブラリの使用経験 ・コンピュータサイエンスの基礎知識を利用した問題解決能力
生成AI活用推進およびグローバルで開発されたSDLC支援ツールの国内展開を担うテックリードとして、インド等の海外拠点と連携しながらRAG基盤にAIエージェント機能を追加し、GCP上での設計・実装リードを行います。また、海外チームが開発したツールを日本市場に最適化し、動作検証やサポート体制の構築を担当します。 【技術スタック】 ・開発言語：Python ・クラウド：GCP（Vertex AI / Gemini） ・生成AI：LangGraph、RAG、Dify等 【社内ツール】 ・Slack / Google Workspace
・Pythonを用いたWeb/AIアプリ開発経験（3年以上） ・GCP環境での開発・構築経験 ・生成AI/LLM関連技術（LangChain、RAG等）の実装・活用経験 ・アジャイル/スクラムでのリードまたはテックリード経験 ・英語（技術文書読解・チャットでのコミュニケーション）
生成AIを活用した業務支援AIエージェントの追加開発や、海外SDLC支援AIツールの国内展開を推進。GCPやVertex AIを用いたAI開発、オフショアチームとの技術連携、スクラム体制の技術マネジメントなど幅広い領域でのリード業務。 【技術スタック】 ・開発言語：Python ・インフラ：GCP（Vertex AI、Gemini） ・フレームワーク・ツール：LangChain、RAG、Dify（尚可） 【社内ツール】 ・Slack / Google Workspace（想定） 【開発体制】 ・スクラム体制（グローバル連携あり）
・Pythonを用いたWebまたはAIアプリケーションの開発経験（3年以上） ・GCPを用いた開発・構築経験 ・生成AI/LLM関連技術（LangChain、RAG等）の実装・活用経験 ・アジャイル/スクラム開発におけるリード、またはテックリード経験 ・ビジネスレベルの英語力（技術文書読解、チャットでの意思疎通）
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 「ミッション」 あらゆる技術を駆使して、弊社のサービスを利用する売主・不動産会社によりよい体験を届けるための仕組みを作ることがミ...
- LangChain/LangGraphを用いたAIエージェントまたはワークフローの構築経験（1年以上） - Python（FastAPI等）によるバックエンド開発経験 - RAGの設計およびチューニング経験 - Docker/CI/CDの運用経験 - 商用サービスまたは個人開発において、コンテキストのサマライズ、MCPクライアント、生成AIガードレール、ブラウザUse機能のうち2つ以上のゼロからの設計・開発経験 - 生成結果を定量的に評価し、改善サイクルを自走した経験
生成AIを開発プロセスに組み込み、具体的な成果物の作成と検証を通じてAI活用効果を最大化するアプローチを検討する。テックリードと連携しつつ、生成AI活用ノウハウを蓄積し、全社展開可能な"実効性ある仕組み"を構築する。評価データや評価基盤の設計・整備、実験計画と測定の運用。AI適用領域の発掘と改善提案。AIの最新トレンド、技術動向、市場動向の継続的な情報収集と分析。AIツール開発。AIツール活用のナレッジ共有。
・アジャイル開発、DevOps等、ソフトウェア開発プロセスへの理解 ・Webアプリケーション開発経験（5年以上） ・AWS/GCP/Azureなどのクラウド設計・運用経験 ・Pythonなどを用いたAI開発、またはPoC実施経験 ・LLM API（OpenAI, Anthropic, Google Cloud Vertex AI等）を利用したアプリケーションの実装経験 ・LangChain、LlamaIndex、Haystack等のAIオーケストレーションツールの活用経
クライアントの業務プロセス全体を見直し、抜本的な効率化を目指しております。その具体的な施策の一つとして、生成AIアプリ等を用いた迅速な効果検証を行いたいと考えております。生成AIアプリ開発に関する高い専門性とリソースをご提供いただき、クライアントへの付加価値を最大化したくご支援いただける方を募集いたします。想定業務:ユースケースの策定とモデル選定、プロンプトエンジニアリング、RAGシステムの構築、エージェント・ワークフローの実装、アプリ・APIへの統合、コスト・ガバナンス管理
・Python、TypeScriptを用いたソフトウェア開発実務経験（3年以上） ・LLM API（OpenAI, Anthropic, Google Cloud Vertex AI等）を利用したアプリケーションの実装経験 ・LangChain、LlamaIndex、Haystack等のAIオーケストレーションツールの活用経験 ・RAG（検索拡張生成）の構築経験 ・プロンプトエンジニアリングの実務経験
クライアントの業務プロセス全体を見直し、抜本的な効率化を目指す。生成AIアプリ等を用いた迅速な効果検証。生成AIアプリ開発に関する高い専門性とリソース提供。ユースケース策定、モデル選定、プロンプトエンジニアリング、RAGシステム構築、エージェント・ワークフロー実装、アプリ・API統合、コスト・ガバナンス管理。
・Python、TypeScriptを用いたソフトウェア開発実務経験（3年以上） ・LLM API（OpenAI, Anthropic, Google Cloud Vertex AI等）を利用したアプリケーションの実装経験 ・LangChain、LlamaIndex、Haystack等のAIオーケストレーションツールの活用経験 ・RAG（検索拡張生成）の構築経験 ・プロンプトエンジニアリングの実務経験
業務内容： ・RAGシステムの構築 ・RAGの精度評価・分析 ・RAGシステムの精度改善 ・RAGシステムへの機能追加 ・クラウド環境の構築 ※エントリー時は◯×記載のご協力をお願いいたします （必須） ・日本語ネイティブレベル（口頭での問題解決が可能） ・RAGシステム構築経験 ・LangChain／LangGraph使用経験 ・クラウドインフラ構築経験 ・Pythonによるソフトウェア開発経験 ・自律的な業務遂行能力、コミュニケーション能力 （尚可） ・RAGAS等の評価ツール利用経験 ・最新技術に対するキャッチアップ意欲
※エントリー時は◯×記載のご協力をお願いいたします （必須） ・日本語ネイティブレベル（口頭での問題解決が可能） ・RAGシステム構築経験 ・LangChain／LangGraph使用経験 ・クラウドインフラ構築経験 ・Pythonによるソフトウェア開発経験 ・自律的な業務遂行能力、コミュニケーション能力 （尚可） ・RAGAS等の評価ツール利用経験 ・最新技術に対するキャッチアップ意欲
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単価相場
LangChain案件を、単価相場・働き方・担当工程の観点で整理しました。求人一覧を見る前に、募集傾向と単価帯の目安を確認できます。
LangChain案件は、単価だけでなく担当工程、働き方、求められる周辺スキルによって条件が大きく変わります。求人一覧では、報酬レンジとあわせて開発フェーズ、リモート可否、稼働日数を確認すると、自分に合う案件を見つけやすくなります。
LangChain案件では、LLMを組み込んだ業務アプリやAIエージェントを設計し、実装から検証・改善まで回す仕事が中心です。チャットボットに限らず、外部ツール呼び出しやワークフロー制御で業務プロセスを自動化する開発がよく見られます。
具体的には、RAGを用いた社内ナレッジ検索、問い合わせ対応の自動化、既存プロダクトへの生成AI機能の組み込み、運用を見据えた品質検証などに携わります。要件定義から参画する案件もあり、PoCから本番導入・運用定着まで一気通貫で関与するケースもあります。
実装フェーズでは、プロンプト設計の改善提案、出力品質の検証、コードレビューやドキュメント作成まで求められやすい傾向です。AIエージェント基盤の移植やサーバーレス化、監査ログやガードレール整備など、信頼性を高める開発テーマも含まれます。
必須としてまず問われやすいのは、LangChain（案件によってはLangGraphも含む）を用いて、LLMアプリやエージェントを実務で実装した経験です。単にライブラリを触っただけではなく、外部API連携やツール実行を含む一連の処理を作り切った説明ができると強みになります。
また、PythonまたはTypeScript/Node.jsでのWebアプリ開発経験、API設計・実装、Gitを用いたチーム開発は多くの案件で前提条件になります。設計からテストまでの工程経験や、自走して不確実な要件を仕様に落とし込む力も、必須要件として書かれやすいポイントです。
LLM活用では、OpenAI/Claude/GeminiなどのLLM APIを使った実装経験や、プロンプトの改善を実務で回した経験が重視されます。加えて、JSON/CSVやドキュメントなどのデータ処理を伴う場面が多く、入力データの整形や取り回しに慣れていることが応募判断の材料になりやすいです。
歓迎スキルとしては、LangGraphや他のエージェント基盤、あるいはLLMオーケストレーションの周辺知識が挙がりやすいです。特に、複雑な状態管理を伴う対話フローや、マルチステップのワークフロー設計に関与した経験は、よりエージェント寄りの案件で評価されやすくなります。
RAG周辺では、ベクトルDBの選定・運用、検索精度の改善（チャンク分割、埋め込み、再ランキング、評価手法など）に強みがあると有利です。検索エンジン（Elasticsearch/OpenSearch）を含む精度改善や、出力品質の検証設計に触れていると、改善フェーズの役割に入りやすくなります。
さらに、クラウド（AWS/GCP/Azure）での構築・運用、IaC、Dockerを含むCI/CD、自動テスト、監視・可観測性といった運用寄りのスキルも歓迎されます。エンタープライズ導入を意識した案件では、セキュリティやガバナンス、権限設計に理解があることが強い武器になります。
評価されやすいのは、PoCを素早く回して終わらせるのではなく、本番導入まで見据えて設計・実装・改善を継続した経験です。LLMの出力品質を「なんとなく」ではなく、評価指標や検証手順を設けて改善サイクルを回した実績は、複数案件で求められています。
また、業務システムや社内ツールの開発経験があると、現場運用に耐える要件（監査ログ、権限、手順書、マニュアル整備など）に対応できるとして評価されやすい傾向です。ビジネスサイドやステークホルダーと仕様を整理し、技術制約を踏まえて合意形成した経験も重要視されます。
加えて、既存サービスの改善やリプレイス、基盤移植などで技術的課題を解きほぐしながら進めた経験は強みになります。コードレビュー、ドキュメント整備、チームでの開発推進といった「開発成果を安定して積み上げる」動きができるかが、参画後の期待値に直結します。
言語はPythonとTypeScriptの組み合わせが目立ち、バックエンドはFastAPIやNode.js（NestJSなど）でAPIを用意し、フロントはReact/Next.jsで管理画面やUIを作る構成がよく見られます。既存プロダクトへの組み込みでは、既存のWebアプリ基盤に合わせて技術スタックが決まることもあります。
LLMはOpenAI/Anthropic Claude/GeminiのAPI利用に加え、Amazon BedrockやAzure OpenAI、Vertex AIなどクラウド提供のLLM基盤を組み合わせる案件もあります。エージェント実装ではLangChainに加えてLangGraph、RAGではベクトルDBや検索基盤（OpenSearch/Elasticsearch等）を前提にした設計が多く見られます。
運用面ではDockerを使った開発環境、GitHubベースの開発フロー、CI/CDや自動テストが登場しやすいです。参画後に動きやすくするには、LLMの呼び出しだけでなく、ログ設計や評価・検証の置きどころ、クラウド上でのデプロイ形態（サーバーレス/コンテナ）まで一段深く理解していると安心です。
まず確認したいのは、LangChainで求められる役割が「実装中心」なのか、「要件定義・技術選定・PoC推進」まで含むのかです。設計からテストまでを任される案件も多いため、担当範囲（レビュー、ドキュメント、運用支援を含むか）を事前に揃えるとミスマッチを減らせます。
次に、RAGやエージェントのどこに課題があるかを見極めることが重要です。例えば、検索精度改善が主戦場なのか、ワークフロー設計やツール連携が中心なのか、あるいは本番運用の安定化（監視、権限、ガードレール、監査ログ等）が重いのかで、必要な準備が変わります。
最後に、LLM基盤とクラウド前提の制約を確認しましょう。BedrockやAzure OpenAI、GCPなど利用基盤が固定の場合、周辺サービス（検索、ストレージ、ネットワーク、IaC）の経験が効きます。評価・検証の仕組みがあるか、改善を回す文化があるかも、成果を出しやすさに直結します。
求人では、単発のチャットボットよりも、業務に組み込むAIエージェントやRAG基盤の構築・改善が強いテーマとして現れています。PoCから本番導入へ進める動きが前提になりつつあり、実装力に加えて運用・改善まで見通せる人材が求められやすい状況です。
また、LangChainは「作ること」自体より、外部SaaSや社内API、DBなどと接続し、実業務のワークフローとして成立させる役割で価値が出やすい傾向があります。そのため、API連携、権限、監査ログ、セキュリティなど、エンタープライズ要件に耐える実装経験が強い差別化になります。
加えて、モデルや基盤が多様化するほど、評価・検証の重要度が上がります。出力品質の評価設計、改善サイクル、観測性の整備といった周辺領域に踏み込めるほど、LangChainの実務スキルを長期的な強みに変えやすくなります。
LangChainを使ったLLMアプリ開発経験が必須になっている案件が多く、エージェントやワークフローを「実務で」組んだ説明が求められやすいです。PoCレベルでも応募可能な案件はありますが、外部API連携や評価・改善まで語れるほど選択肢が広がります。
LangGraphが必須の案件も一定数ありますが、LangChain中心でLangGraphは歓迎条件という募集も見られます。状態管理ベースの対話フローや複雑なエージェント制御がテーマの場合に、LangGraph経験が強く評価されやすいです。
RAG構築や精度改善を必須にしている案件は多い一方で、LLM API連携やエージェント実装を中心にし、RAGは歓迎に留める募集もあります。未経験の場合は、検索基盤やデータ処理、API設計など近接領域の実績を、RAGにどう転用できるか整理して伝えるのが有効です。
アプリ実装中心でも、AWS/GCP/Azureいずれかの利用経験を求める案件が目立ちます。特に本番導入や運用改善がスコープに入る場合、Docker、IaC、CI/CD、監視・ログ設計などの経験があると参画後に担当範囲を広げやすくなります。
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