SI・業務系機械学習エンジニア

AI Agent,RAG設計構築(複数ポジション)

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開発環境
PythonTypeScript
AWSAzureGoogle Cloud PlatformCICI/CD

内容

大規模言語モデル(LLM)を軸にしたエージェント・フレームワークを用い、社内外の業務プロセスを自動化・最適化するAIシステムを企画・実装します。 日本のテックリードと海外メンバーで構成されたグローバルスクラムの中心として、PoCから本番運用までをリードしていただきます。 【作業内容】 ・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 等でエージェントを構築 ・RAG & ナレッジ統合 Vector、DB(Weaviate/Pinecone など)を使ったデータ統合と検索精度最適化 ・MLOps / DevOps Docker/Kubernetes、GitHub Actions による CI/CD、自動テスト・モニタリング基盤の整備 ・グローバル開発連携 日本側 TechLead × 海外エンジニアのハイブリッドスクラムで開発推進 ※AI/LLMエージェント開発の実務経験がなくても問題ありません。 Web/アプリ開発などのシステム開発経験をお持ちで、生成AI に強い興味があり、自主学習・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。 ※必須要件は満たしてあること。


必須
  • Web/API サービス開発経験 3年以上
  • OpenAI・Anthropic Claude・Google Gemini などの LLM API を用いた実装経験
  • エージェント・オーケストレーション ライブラリの利用経験 LangChain/LangGraph/AutoGen/CrewAI のいずれか(PoC レベルで可)
  • クラウド環境の構築・運用スキル(AWS/GCP/Azure のいずれか、Docker 基礎含む)
  • Git ワークフロー & 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・ディスカッション能力
歓迎
  • 英語での技術ドキュメント作成・ディスカッション能力
  • RAG パイプラインの設計・運用経験(Vector DB、Embedding 再ランク等)
  • LLM 評価・監視フレームワーク(LangSmith/PromptFlow/Guardrails など)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)
  • 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)
  • プロダクトマネジメント/スクラムマスター 経験
  • 多言語対応エージェント の開発経験
  • 生成 AI OSS へのコントリビュート または関連論文の執筆・発表実績

面談回数

オンライン 1回


場所

東京都 基本リモート(適宜対応)


リモート

あり


時間

09:30 〜 18:30


精算

その他


単価

120 〜 130万円


商流

支払いサイト

面談設定

備考

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