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

2025/08/15 12:00:29

AI技術は、業務効率化や新たな価値創造の鍵として、様々な業界で注目されています。 本案件は、大規模言語モデル（LLM）を駆使し、業務プロセスの自動化と最適化を実現する最先端のプロジェクトです。 グローバルな開発チームの一員として、AI技術の進化に貢献できる貴重な機会となるでしょう。