DifyやLangChainを活用した小規模RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築、および簡易UIの実装を担当いただきます。短期PJ案件です。
DifyやLangChainでRAG構築経験 LLM API連携経験（OpenAI, Claude等） / Next.js / React / StreamlitなどでUI開発経験 / Pinecone, ChromaなどのベクトルDB利用経験 / クラウド環境構築（GCP / AWS） / PoC〜MVP開発経験
国内最大手クラスの情報・通信企業において、生成AIを核とした全社的DXを推進する開発プロジェクトです。RAGを用いた高精度ナレッジ検索や、業務自動化を担うAIエージェントの設計・実装、OpenAI・Geminiなどの先端モデル活用による業務効率化ソリューションの企画〜開発を担当いただきます。 主なテーマ例： ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）によるナレッジ検索システムのPoC/開発 ・LangChain/LlamaIndex等を用いたAIエージェントの設計・実装とタスク自動化 ・OpenAIやGemini APIを活用した新規業務ソリューションの企画〜実装 現場は渋谷拠点でリモート併用（原...
・PythonでのAIアプリケーション/APIの豊富な開発経験 ・Azure上でのインフラ設計・構築およびAI関連サービス（例：Azure OpenAI、Cognitive Search等）の実務利用 ・OpenAI API/Gemini APIを活用したプロダクションまたは実用段階の開発経験 ・RAGアーキテクチャの深い理解と、ベクトルDB（例：Azure Cosmos DB for MongoDB + pgvector/FAISS/Chroma 等）の構築・運用経験 ・LangChainやLlamaIndexを用いたAIエージェント実装経験 ※書類通過率向上のため、スキルシートの該当項番およびPRポイントの明記をお願いします。
【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
大手企業グループのDX領域にて、生成AI（LLM）を活用したソリューションの企画・PoC・本番導入までを一気通貫でリードいただきます。論文調査から実装、推進、評価まで、技術とプロジェクト推進の両面を担当するポジションです。 主な業務: ・最新の生成AI技術（論文・各社サービス）の継続的なリサーチおよび技術検証 ・課題定義、KPI設計、データ整備、モデル選定/チューニング、評価までのプロジェクトリード ・技術成果物のレビュー ・社内勉強会や技術ブログでの情報発信 ・PoCの成果を踏まえた本番運用までの仕組み化 作業場所: 大手町（東京都） リモート頻度: 週2回（ハイブリッド） 契約形態: 準委任 商流: エンド直 契約期間:...
・LLM/生成AI技術への深い理解と、商用レベルでの実務経験 ・AI/機械学習プロジェクトでの要件定義〜評価・運用までの主導経験 ・Python または TypeScript を用いたWebアプリケーションの開発・運用経験 ・課題整理、技術選定、進行管理を自走できる推進力
大手通信キャリアにおける業務効率化と顧客対応の高度化を目的とした、生成AI活用プロジェクトに参画いただきます。 社内ドキュメントやナレッジを活用する社内問い合わせBotや、オペレーター支援システムの構築支援を担当します。 PoC段階から商用展開を見据え、要件定義、モデル選定、評価設計、実装方針の策定をリードし、関係各所との調整や外部ベンダーとの技術連携も進めていただきます。 具体的な業務: ・現行業務の課題整理と生成AI適用領域の特定 ・要件定義、PoC設計/実装（RAG構成、Chat UI開発 等） ・モデル選定、評価基準策定、チューニング方針立案 ・開発チーム/外部ベンダーとの技術調整および進捗管理 ・成果報告資料や技術...
フルリモート ・LLM/生成AIを用いたアプリケーション開発実務経験（ChatGPT API / Azure OpenAI / Vertex AI 等） ・Python または TypeScript での開発経験 ・主要クラウド（Azure / GCP / AWS いずれか）におけるAI関連サービスの利用経験 ・プロジェクトを主体的に推進し、技術論点の整理/提案ができる方
当社はテレビCMの視聴の質を可視化するSaaSを主軸に、オーガニックな成長を遂げてきました。今、私たちは次のフェーズである「非連続成長」の実現に挑んでいます。 その挑戦の核となるのが、パートナーである広告会社や放送局、プラットフォーマーとの関係性です。しかし、私たちの持つ独自の視聴データを「提供する」だけでは、パートナーの皆様に真の価値を届けることはできません。 そこでブレークスルーとなるのが、今回募集するポジションが担う『生成AI』です。 生成AIの力で、私たちが長年蓄積してきたデータを誰もが容易に活用できる「仕組み」そのものを創り出し、パートナーが「データで儲けられる」状態を実現する。これこそが、本ポジションに託され...
Python ・Pythonを用いた3年以上のWebアプリケーション開発経験 ・マルチエージェントシステムの開発経験（OSSへの貢献や個人開発も歓迎します） ・OpenAI API, Gemini API, Anthropic API等のLLM APIを利用した開発経験 ・LangChain, LlamaIndex等のフレームワークを利用した開発経験 ・ベクトルデータベース（Pinecone, Chroma等）の利用経験、またはRAGアーキテクチャに関する深い理解 ・GitHub Copilot等のAIコーディング支援ツールを活用し、開発効率を向上させた経験 ・AI/LLMパイプラインの実装とプロンプトエンジニア...
世の中のクリエイティブデータを解析するSaaS！ LLMエンジニア募集
LangChain、LlamaIndexなどを用いたエージェント構築の経験 LLMファインチューニングやデータパイプラインの構築経験 / PythonもしくはNode.jsでの開発経験（3年以上） / LLM/AIモデルの学習・評価・運用経験 / Pinecone、Chroma、QdrantなどVector DBの理解 / APIの設計・開発経験（REST, GraphQL） / 生成AI（OpenAI API, Claude, Llamaなど）を活用したシステム開発経験 / DevOpsの知識（Docker, CI/CD, Vercel など） / ノーコード/ローコードツール（Zapier, Difyなど）の活用経験
内容： ・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・管理 ・PMと連携した要件定義・技術検証（PoC） 必須スキル： ・Python での開発経験（3年以上） ・OpenAI API / Anthropic API 等LLM APIの実装経験 ・LangChain・LlamaIndex等フレームワークの使用経験 ・クラウドサービス（AWS / GCP）の設計・構築経験 ・REST API設計・開発...
LLM
【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）を活用した次世代エンタープライズ検索・RAGシステム開発エンジニア ### お任せしたいこと ［役割］AIアプリケーションエンジニアとして、大規模言語モデル（LLM）とRAG（検索拡張生成）技術を活用し、大企業内に眠る膨大な社内ドキュメントやナレッジを高精度に検索・要約・対話型で引き出せる次世代エンタープライズ検索システムのバックエンド開発をお任せします。 ［役割に対して求める成果］LLM特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）を極限まで抑え、セキュアかつ高速に社内データを参照して回答を生成できる、エンタープライズ基準の堅牢なRAGパイプラインおよび推論APIの実現。 ...
企業内で活用するAIエージェントの構築プロジェクトに参画いただきます。 ユーザー部門の要望整理から要件定義、Copilot StudioおよびPythonを用いたAIエージェントアプリの開発、既存機能の改修、ガバナンス・セキュリティチェック、ルール整備まで幅広くご担当いただきます。 PoC段階に留まらず、実運用を見据えたAI基盤の設計・実装・運用を進める想定です。
・PythonによるWeb/API開発経験3年以上（FastAPI/Flask等） ・LLMの業務利用経験 ・要件定義や顧客折衝の実務経験
AIエージェントを活用した社内向けチャットボットの企画・構想フェーズをリードいただく案件です。まずは開発部門内でPoCとして立ち上げ、有効性を検証後に他部署へ横展開する方針です。 実装は必須ではなく、活用方針の整理、ユースケース設計、技術選定（LLM/RAG/エージェント構成）やアーキテクチャ構想、PoC計画およびロードマップ策定、社内ステークホルダーへの説明・助言など、上流寄りの役割を担います。 スポット参画のアドバイザー形式も相談可能です。
・生成AIおよびAIエージェントに関する実務知見 ・チャットボット/LLM活用の企画・設計経験 ・技術と業務要件をつなぎ構想/計画に落とし込むスキル ・顧客と対話しながら方向性を整理できるコミュニケーション力 ・車載系/自動車領域の業務知見またはプロジェクト経験
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単価相場
Chroma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。
Chroma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。
Chromaが関連する案件は、LLMを使ったAIエージェントやチャットボット、業務支援ツールの検索基盤としてベクトルDBを整備し、RAG（検索拡張生成）を成立させる開発が中心です。社内ドキュメント検索、問い合わせBot、オペレーター支援など、ナレッジ活用をプロダクトに組み込む文脈で登場しやすい傾向があります。
担当範囲は実装寄りの案件だけでなく、要望整理から要件定義、技術選定、PoC計画、評価設計、商用運用を見据えたガバナンス・セキュリティの検討まで広がります。Retriever実装やエージェントのAPI化、CI/CDやデプロイ、既存機能の改修まで含めて推進するポジションも見られます。
短期のPoC〜MVPで小規模RAGと簡易UIを作る案件もあれば、エンタープライズでの全社DXの一部として、運用前提の基盤設計や他部署展開を視野に入れる案件もあります。Chromaはその中で、ベクターストアの選択肢の一つとして採用・比較され、運用設計まで求められることがあります。
必須としては、Chroma単体の知識よりも、LLMを業務で使うAIアプリケーション開発経験が土台になります。求人ではPythonまたはNode.js/TypeScriptでの開発経験に加え、Web/API（RESTなど）の設計・実装、エージェント機能をAPIとして提供する実装力が求められやすい傾向です。
また、RAGを成立させる中核として、ベクトルDBの理解が必須に置かれるケースがあります。Chromaを含むベクターストアの特性を踏まえ、埋め込み、検索、Retrieverの実装、データ投入と更新といった一連の流れを説明できることが、応募可否の判断材料になりやすいです。
上流寄り・推進寄りの案件では、要件定義や顧客折衝、業務課題の整理と技術方針への落とし込みも必須になりがちです。PoC止まりにせず実運用まで見据えるため、関係者調整やドキュメント作成を含めて自走できることが評価ポイントになります。
歓迎要件として多いのは、OpenAI APIやAzure OpenAI、Vertex AI、Anthropicなど特定のLLMサービスの利用経験です。モデル選定や評価設計、プロンプト最適化まで踏み込む案件もあるため、APIの特性を理解し、品質改善の打ち手を提案できると有利になりやすいです。
あわせて、LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークでエージェントやRAG構成を組んだ経験は強みになります。Chromaを使う場合でも、フレームワーク側のRetrieverやツール呼び出しの設計とつなげて語れると、実装の再現性が伝わりやすくなります。
運用を前提にする案件では、CI/CD、コンテナ（Docker/Kubernetes）、サーバレス、LLMOpsの整備なども歓迎されます。加えて、社内展開を想定した権限設計、監査ログ、ガバナンス・リスク配慮（セキュリティ、プロンプトガード等）の経験があると、エンタープライズ案件で特に評価されやすいでしょう。
評価されやすいのは、RAGを「作った」だけでなく、データ整備から本番運用まで到達させた経験です。例えばドキュメント分割方針やメタデータ設計、更新頻度に合わせた取り込み方式、検索品質の検証と改善といった、検索基盤の地味な設計・改善を継続した実績は説得力が出ます。
また、AIエージェントを業務フローに組み込み、利用部門の要望整理から仕様化、関係者説明までをリードした経験も強みになります。PoCの有効性検証、KPIや評価指標の設計、ベンダーや他チームとの技術調整など、推進力が問われる場面が多く見られます。
技術面では、Retrieverの実装、エージェントのAPI化、デプロイと監視の整備など、周辺まで含めて手を動かしてきた経験が評価につながります。加えて、成果物レビューや技術ドキュメント作成、社内共有など、再現性ある形で知見を残してきたかも見られやすいポイントです。
開発言語はPythonが中心で、案件によってはNode.jsやTypeScriptが組み合わされます。API層はFastAPIやFlask、Node.js系で構築され、RAGやエージェントはLangChain/LlamaIndexを用いて組み立てる構成がよく見られます。
ベクトルDBはChromaが候補に挙がりつつ、PineconeやQdrant、FAISS、pgvector、検索系（OpenSearch/Elasticsearch Vector）などとの比較・併用も前提になりがちです。そのため、Chromaの使い方だけでなく、ベクターストア全般の使い分け観点や、既存DB・検索基盤との接続方法を把握していると参画後に動きやすくなります。
インフラはAzure/AWS/GCPいずれかのクラウドが多く、Azure OpenAIや各種AI関連サービスと組み合わせるケースが目立ちます。加えてDockerやKubernetes、GitHub ActionsなどのCI/CD、チケット管理やドキュメント（Jira/Confluence/Notion等）を使った開発が想定されるため、運用前提の開発プロセスに慣れていると安心です。
まず確認したいのは、Chromaが「採用確定」なのか「ベクターストア候補の一つ」なのかです。後者の場合、比較検討や移行、運用要件に基づく選定が仕事に含まれやすく、設計・検証の比重が上がります。自分が得意な役割（実装/検証/設計）と合うかを見極めるのが重要です。
次に、PoC中心か商用運用前提かで求められるレベルが変わります。商用を見据える案件では、権限設計、監査ログ、セキュリティチェック、ガバナンスのルール整備、評価の仕組み化などが発生しやすいので、担当範囲と意思決定プロセスを事前に確認するとミスマッチを減らせます。
最後に、RAGの「品質改善」の責任範囲を確認しましょう。Retrieverの作り込み、データ整備、評価指標（自動/人手）の設計、プロンプト最適化まで任されるのか、あるいは基盤提供が中心なのかで動き方が変わります。UI開発（Next.js/React等）やCI/CD構築まで含むかも合わせて確認するとよいです。
求人からは、生成AIを単発の実験で終わらせず、社内ナレッジ検索や業務支援として定着させる動きが強まっていることが読み取れます。その中でChromaは、RAGのベクターストアとして採用されるだけでなく、他のベクターストアと比較される選択肢としても登場し、設計・運用の知見が価値になりやすいです。
また、LLM APIの進化に伴い、エージェントの構築やツール呼び出し、マルチエージェントなどの開発テーマが拡大しています。RAGとエージェントを組み合わせ、業務に耐える品質と安全性を確保するには、データ基盤と検索品質の設計が欠かせず、ベクトルDB周辺の実務経験が継続的に求められやすいでしょう。
今後は、評価・監視・CI/CDを含めたLLMOpsの整備や、ガバナンス・セキュリティを満たす運用設計の比重が上がりやすいです。Chromaを含むベクターストア運用の経験に、要件定義や推進力を掛け合わせることで、上流〜実装まで選べる案件の幅が広がります。
Chroma「指名」の案件もありますが、ベクターストア全般の理解が必須になっている求人も見られます。PineconeやFAISS、pgvector等でRAGを構築した経験があり、埋め込み・検索・更新運用まで説明できるなら、Chroma未経験でも検討余地はあります。
Retriever実装やベクターストア整備に加えて、ドキュメント分割やメタデータ設計、評価指標の設計、品質改善まで求められることがあります。一方で、基盤側のみ・API側のみの役割分担もあり得るため、募集要項の担当領域を確認するのが確実です。
上流寄りの案件でも、RAGのアーキテクチャ検討や技術選定の文脈で、ベクトルDBの候補としてChromaが挙がります。実装はしない場合でも、運用やガバナンスを含む全体像を整理し、社内説明できることが期待されます。
商用展開を見据える案件では、Azure/AWS/GCP上でのAI関連サービス利用や、CI/CD・デプロイまで含めた運用設計が重視されやすいです。PoC中心の案件でも、短期間で動くものを出すためにクラウド環境構築の経験が活きる場面があります。
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