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。

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

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

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

140時間 ~ 180時間

2025/09

9:30-18:30

フルリモート

1回

オンライン

未設定

未設定

2025/08/06 10:00:30

AI技術は、業務プロセスの自動化や最適化を可能にし、企業の競争力強化に不可欠です。 本案件は、大規模言語モデルを駆使し、最先端のAIシステム開発に携わるチャンスです。 グローバルな開発チームとの協働を通じて、国際的な視野と高度な技術力を身につけられるでしょう。