【Python/AI】幾何エンジン構造化データを用いたAIパイプライン設計・実装案件

業務委託

~ 800,000円/月額

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案件詳細: 幾何エンジンが出力する構造化データを入力に、AI パイプライン(投影選択・寸法/注記提案・配置)本体を設計・実装し、それをサービスのバックエンド(API・ドメインロジック)として形にしていただきます。 LLMを活用した推論パイプラインの設計・開発・改善、検索、選択、提案、配置までの一連のフロー構築、プロンプトや構造化スキーマ設計、出力品質の評価設計および改善、バックエンドAPIおよびドメインロジックの実装、画像特徴量を用いた類似検索の改善を行います。
開発言語: Python PyTorch LangChain 生成AI AI Amazon Bedrock
必須スキル・経験: LLM を用いたアプリケーション開発の実務経験(RAG / エージェント / 構造化出力のいずれか) Python でのバックエンド / アプリ開発経験と、型を意識した設計 AI の出力品質を自分で評価・改善する設計力 API・ドメインロジックを構造化して実装できること
尚可スキル・経験: pydantic-ai / Amazon Bedrock / langfuse の利用経験評価データセットの構築・運用経験画像 embeddingの経験
職種・ポジション: アプリケーションエンジニア AIエンジニア LLMエンジニア MLエンジニアプロンプトエンジニア
業界: WEBサービス
募集背景: 2026年7月・8月より、AIパイプラインの設計・実装を担う人材を募集しております。
開発環境: 言語：Python 3.14 フレームワーク：pydantic、pydantic-ai プラットフォーム：Amazon Bedrock ツール：langfuse 補助：PyTorch、DINOv2
参画時期: 2026/07
勤務時間: 9:00～18:00
出社頻度: フルリモート
PC貸与: あり
服装規定: なし
案件公開日時: 2026/06/25 12:30:36

おすすめポイント

AI技術の進化は、様々な産業における業務効率化と新たな価値創造の鍵となります。本案件は、幾何エンジンから得られる構造化データを活用し、AIパイプラインを設計・実装することで、サービスのバックエンドを強化する重要な役割を担います。 LLMや画像特徴量の活用を通じて、革新的なソリューション開発に貢献できる機会です。

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