仕事内容:
◇◇ 技術環境 ◇◇
生成AIと社内データを組み合わせたWebアプリケーションを対象に、LLM機能、検索処理、API・バックエンドを開発します。RAGやベクトルデータベースなどの経験がある場合は、ナレッジ検索機能の設計・構築で活用できます。
- 言語：Python - AI：生成AI、LLM
- LLM API：OpenAI API、Azure OpenAI Serviceなど
- 検索：RAG、ベクトルデータベース
- 連携：REST API、既存業務システム
- データ：SQL、データベース
- 開発管理：Git
- LangChain、LlamaIndex、Dify、Flowiseなどの経験を歓迎
◇◇ 担当工程 ◇◇
- 社内向けWebアプリケーションへ生成AI機能を実装
- PythonでAIアプリケーション・バックエンド・バッチ処理を開発
- RAGを利用して社内文書を検索するナレッジ検索機能を設計・実装
- ベクトルデータベースを利用した検索基盤を構築
- LLM APIと社内データ・既存業務システムを連携
- プロンプトを設計し、出力結果を検証してレスポンス品質を改善
- PoCで検証したAI機能を本番環境へ実装
- コードレビューや技術選定、開発ドキュメント作成にも対応
アピールポイント:
■ この案件の魅力
- Python・LLM API・RAG・ベクトル検索など生成AIアプリケーションを構成する技術を扱います
- 検索機能だけでなく、API・バックエンドや既存業務システムとの連携も担当範囲です
- LangChain、LlamaIndexや各種ベクトルDBなどの経験がある場合は既存スキルを活用できます
求める人材:
◆◆ 必須スキル ◆◆
- 【Web／業務システム】2年以上の開発実務経験
- 【Python】アプリケーション開発で利用した経験
- 【API】REST APIによるシステム連携経験
- 【Database】SQL・データベースについての基本知識
- 【Git】チームでの開発経験
- 【Generative AI】生成AI・LLMを利用するアプリケーション開発についての実務理解
◆◆ 歓迎スキル ◆◆
- 【RAG】検索拡張生成の設計・開発経験
- 【LLM API】OpenAI API、Azure OpenAI Service、Gemini APIなどの利用経験
- 【Framework】LangChain、LlamaIndexの利用経験
- 【LLM Platform】Dify、Flowiseなどの利用経験
- 【Vector DB】Pinecone、Weaviate、Milvus、pgvectorなどの利用経験
- 【Cloud】AWS、Azure、Google Cloud環境での開発経験
- 【Container】Docker、Kubernetesの利用経験
- 【Frontend】React、TypeScriptなどの開発経験
- 【Production】生成AIサービスのPoCから本番導入まで携わった経験
勤務時間・曜日:
勤務時間：平日、日中稼働できる方（コアタイムあり）
休暇・休日:
土日祝休み
給与:
想定月給：45万円～55万円程度
その他:
・日本在住の方
・一人月で稼働可能な方
・45歳未満の方
・リモート勤務も可能！
雇用形態: 業務委託
