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#長期案件

案件詳細

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: VectorDB(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。

必須要件

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

尚可要件

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

開発環境

言語/FW: Python, TypeScript (Node.js), FastAPI エージェント: LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI データ基盤: Weaviate, Pinecone, Milvus クラウド: AWS (Bedrock, Lambda, ECS, SageMaker) / GCP (Vertex AI) / Azure (OpenAI) コーディング支援: GitHub Copilot, Cursor, Devin コラボレーション: Slack, Microsoft Teams, Google Meet 管理・ナレッジ: GitHub, Jira, Confluence, Notion

精算基準時間

160時間 ~ 180時間

参画時期

2025/09

勤務時間

9:30-18:30

出社頻度

フルリモート

面談回数

1回

商談方法

オンライン

PC貸与

未設定

服装規定

未設定

最終更新日時

2025/08/04 10:00:24

この案件のおすすめポイント

AI技術の進化は、業務プロセスの自動化と効率化を加速させており、企業競争力の向上に不可欠です。 本案件では、最新のAI技術を活用し、グローバルチームと連携しながら、革新的なAIシステムを開発できます。 テックリードとして、PoCから本番運用までの一連のプロセスを主導し、AI技術の最前線で活躍できる貴重な機会です。

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