大手企業向け AI ナレッジ検索システムの RAG 基盤を、PoC から本番運用レベルへ引き上げるフェーズを担うポジションです。LLM 連携・検索精度改善・データパイプライン構築まで、生成 AI 開発の中核に関われる案件です。フルリモートで即日参画可能な長期プロジェクトです。 💼 今回の案件 ━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 主な業務内容 ・RAG アーキテクチャの設計および実装 ・ベクトル DB を用いた検索基盤の構築・チューニング ・LLM（OpenAI / Claude / Gemini 等）との API 連携・最適化 ・ドキュメントデータの前処理・埋め込み生成パイプライン構築 ・検索精度改善（プロンプト設計 / Chunk 設計 / Rerank 等） ・PoC 検証結果の整理および本番環境への実装・パフォーマンス改善 ◆ 開発環境・技術スタック ・言語：Python ・フレームワーク：LangChain / LlamaIndex ・LLM：OpenAI API / Claude / Gemini ・ベクトル DB：Pinecone / Weaviate / Milvus / pgvector ・検索エンジン：Elasticsearch ・インフラ：AWS / GCP / Azure ・ツール：GitHub ◆ このポジションの魅力 PoC 止まりではなく、本番運用を見据えたアーキテクチャ設計から携われる点がこの案件の最大の特徴です。RAG の精度改善・LLM 評価・プロンプトエンジニアリングまで幅広く経験できるため、生成 AI エンジニアとしての専門性を一気に高められるポジションです。フルリモートで腰を落ち着けて取り組める環境です。 📂 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。 ・Python × OpenAI API を用いた社内チャットボット開発・LLM 応答品質改善（LangChain / Pinecone） ・MLOps 基盤構築・モデル学習パイプラインの整備（Vertex AI / Airflow / dbt） ・BigQuery × dbt を用いたデータ基盤構築・分析ダッシュボード開発 ・生成 AI を活用したドキュメント自動要約・分類システムの設計・実装（LlamaIndex / AWS） ・LLM 評価基盤の構築・プロンプトエンジニアリング支援（Ragas / Elasticsearch） 🤝 一緒に働くメリット ━━━━━━━━━━━━━━━ 生成 AI・LLM 領域は今、エンジニアとしてのキャリアを大きく加速させるチャンスが集中している分野です。RAG の実装経験があるだけでなく、本番運用まで見据えた設計を手がけたエンジニアの市場価値は、今後さらに高まっていきます。Flexibility では、この波に乗りたいエンジニアのキャリア拡張を、具体的な案件と学習環境の両面から支えています。 上流案件や AI 領域への参画を見据えた教材・講座を用意しており、LLM 評価・プロンプトエンジニアリング・MLOps といった隣接領域への理解を深める環境が整っています。「RAG だけでなく、AI プロダクト全体の設計をリードできるエンジニアになりたい」という方向性があるなら、その地図を一緒に描くことができます。自社プロダクト開発への参画を通じて、受託・支援案件では得にくい視点を養う機会もあります。 フリーランス・業務委託として最前線の AI 案件に携わりながら、プロパーとして次のステージを視野に入れ始めている方にも、ここは選択肢になれると思っています。まずはカジュアルにお話しするところからはじめましょう。