【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。
※?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。
【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 Tech?Lead × 海外エンジニアのハイブリッドスクラムで開発推進
【必須スキル】
・Python または?TypeScript を用いた 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
※上記それぞれのご経験へのコメントとご経験の有無(◯×)記載のご協力をお願いいたします。(記載がない場合、お見送りとさせていただきます。 )
【尚可スキル】
・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
【単金】～130万円(スキル見合い)
【場所】基本リモート
【時間】9:30～18:30
【期間】9月～
【精算】各月の弊社営業日数により変動(中間割り(各月変動))
【人数】1名
【面談】WEB1回
==精算幅について==
18日:144h±18h
19日:152h±19h
20日:160h±20h
21日:168h±21h
22日:176h±22h
===========