【AIバックエンドEng】RAGシステム設計〜実装まで担う中核ポジション

【事業内容】
弊社は、SES事業を主軸として展開しており経験豊富なITエンジニアと技術を求める企業様のマッチングを創出しております。受諾開発事業や、DX・営業コンサルティング事業も行っております。

■依頼の背景
大手企業向けに社内ナレッジ検索システムのPoC開発が完了し、現在は本番運用フェーズへの移行を推進しています。生成AI活用の需要拡大を背景に、検索精度・スケーラビリティ・安定性を担保したRAG基盤の構築が急務となっており、即戦力エンジニアの参画を求めています。

■依頼内容
RAGアーキテクチャの設計・実装を主導する
ベクトルDBを用いた検索基盤を構築・チューニングする
OpenAI / Claude / Gemini等のLLM APIと連携・最適化する
ドキュメントデータの前処理・チャンク設計・埋め込み生成を行う
プロンプト設計・Rerankなど検索精度改善施策を推進する
PoCの検証結果を本番環境へ実装・移行する
RAGパイプライン全体のパフォーマンス改善・監視体制を整備する

■必要経験（Must）
Pythonによるバックエンド開発経験（2年以上）
生成AI / LLMを活用したプロダクト・システムの開発経験
RAGアーキテクチャの設計・実装経験（PoC以上の規模）
REST API設計・開発経験
Gitを用いたチーム開発経験

■歓迎経験（Want）
LangChain / LlamaIndex等のLLMフレームワーク利用経験
ベクトルDB（Pinecone / Weaviate / Milvus / pgvector等）の実務経験
Elasticsearchなど全文検索エンジンの導入・運用経験
AWS / GCP / Azureでの本番環境構築経験
LLM評価・プロンプトエンジニアリングの実務経験

■職場環境・企業風土:
部署間の壁がなく、成長機会が豊富な環境です。知見の共有や技術布教が日常的に行われています。