【Python/インフラ】AI基盤エンジニア案件

某メーカーのSaaSチームにて、AI（LLM）連携機能の企画・実装・運用の推進。LLMとのAPI連携機能の開発、プロンプト設計、AI応答品質改善、ストリーミング処理の実装、RAG環境の構築・運用、Vector DBを用いた高精度検索基盤の構築、CSV/JSON等のデータ取り込み、Embedding生成、データ整備パイプラインの構築、Docker Compose/Linux 上でのAI基盤運用、ログ収集、監視、GPU/CPUリソース管理、ServiceNow / Turbonomic とのAI連携（アクション自動化、API連携、CR作成支援）、ガバナンス遵守のための設定値／手順書／運用ガイドの整備。

LLM基礎知識（token, embedding, RAGの基本理解）、REST APIの利用経験、JSON/CSVデータ処理、Python基礎（requests, pandas 等）、Linux基本操作、Docker基本操作（compose含む）、外部SaaSとのAPI連携の基礎理解、ドキュメント作成（手順書、検証結果まとめ、設定値整理）、コミュニケーション力

VectorDB（Qdrant, LanceDB, FAISS）の運用経験、RAGパイプラインの構築経験、Embeddingモデルの利用・評価、GPU環境でのモデル運用（PyTorch/CUDAの基礎）、監視/メトリクス（Prometheus/Grafana）、ログ集約（Loki/ELK）、ServiceNow（テーブル構造、API）、Turbonomic の知識、FastAPI 等を用いたAPIサーバー構築経験、データエンジニアリング（ETL、データ品質管理）、Terraform, Exastro, Ansibleの利用運用経験、Azure, AWS, GCP利用・運用経験、英語（問い合わせ対応やドキュメンテーションのメイン言語となるため）

製造・メーカー

Docker Compose/Linux

160時間

2026/01

8:30～17:30

フルリモート

1回

オンライン

2025/11/27 17:40:49