【AIエンジニア】最先端LLM技術を大企業に実装案件・求人

業務委託

~ 850,000円/月額※平均単価を表示実際はスキルによります

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案件詳細: 戦略顧客に対するLLM／生成AI活用の技術リード。顧客課題の特定・技術スコープ設計・アーキテクチャ設計から、プロトタイプ構築・本番環境展開までのエンドツーエンド実装を担当。RAG・エージェント設計・ワークフロー自動化の構築、プロンプト設計・評価設計・品質改善サイクルの確立、顧客経営層への技術説明および導入支援も行う。成功パターンのテンプレート化・再利用可能なアセット化も担当。
開発言語: Python Ruby Ruby on Rails FastAPI Kubernetes AWS Azure GCP Datadog pandas Docker GitHub Actions LangChain 生成AI 機械学習 AI DevOps RAG OpenAI LlamaIndex Qdrant ファインチューニングベクトルデータベース
必須スキル・経験: LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等を用いたRAGシステムの実装経験 Python（FastAPI）/ React 等を用いたAIアプリのプロトタイピング実務経験 OpenAI SDK / Agents SDK を用いたLLMアプリ開発の実務経験 PgVector / Pinecone / Qdrant 等のVector DB実務利用経験 SQL/NoSQL DBの実務経験 + Pandas等を用いたデータパイプライン構築経験 GitHub Actions / Azure DevOps 等を用いたCI/CD・自動化の利用経験人手評価×LLM自動評価を組み合わせた評価パイプラインの構築経験 MCPサーバの実装経験 REST APIの設計・構築経験本番環境向けの自動評価システムの知識顧客向けAIアプリ開発における要件定義の実務経験 CxOクラスとの直接対話・事業課題定義・解決リードの経験日本語ビジネスレベル以上
尚可スキル・経験: モデルファインチューニング経験（SFT / LoRA / QLoRA） CI/CDパイプライン整備・運用自動化経験 Prometheus / Grafana / Datadog 等を用いた監視・Observability基盤構築経験 Kubernetes / Docker を用いたスケーラブルなデプロイ経験 RAGにおける検索精度向上（retrieval・ランキング・クエリ最適化）の知識 Guardrails（安全性・倫理・コンプライアンス）設計・実装経験精度不良の原因特定〜改善サイクルのリード経験 AWS / Azure / GCP いずれかへの本番環境デプロイ経験英語コミュニケーション能力
職種・ポジション: AIエンジニアシステムエンジニア(SE)フルスタックエンジニア LLMエンジニア
業界: WEBサービス
募集背景: 増員
開発環境: Python（FastAPI）/ React / LangChain / LangGraph / LlamaIndex / OpenAI SDK / Agents SDK / PgVector / Pinecone / Qdrant / SQL・NoSQL / Pandas / GitHub Actions / Azure DevOps / MCP / REST API
精算基準時間: 64時間〜
参画時期: 2026/09
勤務時間: フレックス
出社頻度: フルリモート
面談回数: 2回
商談方法: オンライン
PC貸与: なし
服装規定: なし
案件公開日時: 2026/04/27 12:20:33