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・実装を担うポジションです。PoC環境を本番運用レベルへ拡張するフェーズであり、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、生成AI開発の中核に関われます。アーキテクチャ設計から本番実装まで一貫して携わりたいAIエンジニアに向いている案件です。 主な業務内容 ・RAGアーキテクチャの設計および実装を担当する ・ベクトルDBを用いた検索基盤の構築・チューニングを行う ・LLM（OpenAI / Claude / Gemini等）とのAPI連携および最適化を推進する ・ドキュメントデータの前処理・埋め込み生成およびChunk設計・Rerankを担う ・RAGパイプラインのパフォーマンス改善およびPoC結果の本番環境への実装を行う 開発環境・技術スタック ・言語：Python ・LLM：OpenAI / Claude / Gemini ・フレームワーク：LangChain / LlamaIndex（尚可） ・ベクトルDB：Pinecone / Weaviate / Milvus / pgvector ・検索：Elasticsearch ・インフラ：AWS / GCP / Azure（尚可） ・その他：Git / REST API このポジションの魅力 生成AIプロダクトの中核であるRAG基盤を、PoCから本番運用まで一貫して担える希少なポジションです。検索精度改善・プロンプト設計・LLM評価まで幅広く関与できるため、AIエンジニアとして最前線の実践知見を積み上げられます。フルリモートのため、場所を選ばず生成AI領域の開発に集中できる環境です。 〔他にもこんな案件があります〕 今回の案件以外にも、こんなプロジェクトのご支援実績があります。 ・大手製造業向けLLMを活用した社内ナレッジ検索・自動回答システムの構築支援（Python / LangChain / BigQuery） ・金融機関向け異常検知モデルの開発・MLOps基盤整備支援（Python / dbt / AWS） ・小売業向けレコメンドエンジン開発およびデータパイプライン構築（Python / BigQuery / dbt） ・ヘルスケア領域における予測モデル開発・BIダッシュボード整備支援（Python / GCP） ・SaaS企業のデータ基盤刷新におけるETL設計・MLOps環境構築支援（Python / Airflow） 〔フリーランスとして弊社で働くメリット〕 生成AI・LLM領域は技術の進化が速く、今日の正解が半年後には陳腐化しているという感覚を持ちながら開発しているエンジニアも多いと思います。フルリモートで自由に動ける分、キャリアの方向感を誰かと確認する機会がなく、気づけば一人で抱え込んでいる。弊社は、そこに本気で向き合う会社でありたいと思っています。エンジニアを踏み台にしてくれる会社なんて、ここだけだと言ってもらえるような存在を目指しています。 入社時と月次のコーチングでは、理想のキャリアと人生を言語化することから始めます。「RAG・LLM領域をさらに深掘りするか」「MLOpsやデータ基盤方向に広げるか」「将来的に生成AIの上流設計・コンサルティング領域を目指すか」、そういった問いに一人で答えを出す必要はありません。上流案件・AI領域への参画を見据えた教材・講座も整えており、今の案件で最前線の技術に触れながら、次のステージへの準備を着実に進められる環境があります。 会社に依存せず、自分の力で生き抜いていきたいと思っているエンジニアほど、弊社との相性がいいと感じています。フルリモートで自由に働きながら、キャリアの方向感だけは一緒に考えていく。