【Python/AIエージェント】自律型エージェント基盤の設計開発案件

最先端のLLMマルチエージェントシステム構築に携われる案件です。Planning / Tool Calling / Memoryを活用した自律型エージェントワークフローの設計・実装、LLM / VLMの比較評価、選定、およびLoRA等を用いたFine-tuningパイプラインの構築、Prompt VersioningやVector Storeを活用したLLM MLOpsの推進、AIエージェントの出力に対する評価基盤（A/Bテスト、Human-in-the-Loop等）の設計・運用を行います。 LLMプロダクトの本番環境における運用実務経験、Tool Calling / Planning等を用いたエージェントコンポーネントの設計・実装経験、PythonまたはTypeScriptを用いた、テストやCI/CDを伴うソフトウェア開発スキル、KPI（Latency/Quality/Cost）に基づくデータドリブンなモデル選定能力が必須です。 LLM特有のMLOps（Vector Store, Prompt Versioning等）の構築運用経験、音声処理技術（STT/TTS/VAD）やマルチモーダルシステムに関する専門知識、対話システムの評価設計や安全性（レッドチーミング等）に関する実務経験があれば尚可です。

Python, TypeScript, LLM, VLM, RAG, LoRA, Vector Store, GCP, AWS, Docker, Kubernetes, LLMプロダクトの本番環境における運用実務経験, Tool Calling / Planning等を用いたエージェントコンポーネントの設計・実装経験, PythonまたはTypeScriptを用いた、テストやCI/CDを伴うソフトウェア開発スキル, KPI（Latency/Quality/Cost）に基づくデータドリブンなモデル選定能力

LLM特有のMLOps（Vector Store, Prompt Versioning等）の構築運用経験 音声処理技術（STT/TTS/VAD）やマルチモーダルシステムに関する専門知識 対話システムの評価設計や安全性（レッドチーミング等）に関する実務経験

WEBサービス

増員

GCP, AWS, Docker, Kubernetes

2026/09

平日日中帯

フルリモート

1回

オンライン

あり

なし

2026/05/14 14:25:26