□ ポジション概要
Globalize AIは、企業固有の社内データ(財務・人事・IR・事業資料等)と外部データを統合し、戦略策定〜実行支援までを担う生成AIプロダクトです。
本ポジションでは、RAGを中核とした生成AI基盤の設計・実装・高度化を担い、顧客ごとに異なる非構造・半構造データを活用した「戦略特化型AI」の品質・再現性・拡張性を技術面から支えていただきます。
□ 具体的な業務内容
1. RAG基盤の設計・実装
-社内データ(Excel / PPT / PDF / Word / CSV 等)および外部データソースを対象としたRAGアーキテクチャ設計
-Embedding設計、Chunking戦略、メタデータ設計、検索戦略(Vector / Hybrid Search)の最適化
-LLM(ChatGPT等)と連携した高精度な回答生成パイプライン構築
2. 戦略・財務ユースケースに特化したRAG高度化
-事業戦略、海外展開、M&A、財務シミュレーション等のコンサルティング文脈に耐えるRAG設計
-長文・複合資料(100枚超スライド、複数年度財務データ等)を前提とした推論精度向上
-「出典根拠性」「再現性」「説明可能性」を意識したRAG改善
3. 顧客PoC・本番導入における技術リード
-顧客ごとのデータ特性に応じたRAG構成の設計・調整
-コンサルタント/PMと連携したPoC推進、技術観点での論点整理
-本番運用を見据えたスケーラビリティ・セキュリティ設計
4. RAG×AIエージェントの拡張
-複数モジュール・エージェントが連携する構成におけるRAG活用
-戦略立案→評価→実行ロードマップまでを支える情報取得・推論フローの設計
□ 必須要件(Must)
-RAGを用いた生成AIアプリケーションの設計・実装経験
-Pythonを用いたバックエンド開発経験
-Vector DB(Pinecone / Weaviate / Milvus / FAISS 等)の利用経験
-LLM API(OpenAI等)を用いた実務開発経験
-非構造データ(PDF、PPT、Excel等)の前処理・構造化経験
□ 歓迎要件(Nice to have)
-LangChain / LlamaIndex 等のRAGフレームワーク利用経験
-Hybrid Search(Vector+Keyword)の設計・運用経験
-財務・戦略・コンサル領域のドメイン知識
-エンタープライズ向けAIプロダクトの開発・運用経験
-セキュリティ/データガバナンスを考慮したAI設計経験
-AIエージェント設計、マルチステップ推論の実装経験
□ 求める人物像
-「精度が出ない理由」を構造的に分解し、RAG設計に落とし込める方
-モデル任せではなく、データ設計・検索設計で価値を出す志向を持つ方
-コンサルタント・事業側と協働しながら、ビジネス成果に責任を持てる方
-未整理・未構造なデータを扱うことを楽しめる方