【LangChain】AIエージェント開発エンジニア（金融）案件・求人

金融AIエージェントのアーキテクチャ設計・技術選定 LLM／エージェント基盤の実装（ツール実行、RAG、マルチエージェント構成、評価パイプライン） 既存の取引システム・投資情報サービスとの接続設計・API設計 プロンプト設計、精度評価・改善サイクルの構築 出力制御・ガードレール・監査ログなど、金融領域固有の安全設計 プロダクトの企画段階からの参画、社内外関係者との仕様検討 PoC から本番サービス化までの推進

LLM／生成AIを組み込んだプロダクトまたは業務システムの開発経験（1年以上） Web API・バックエンドシステムの設計から実装までの経験（3年以上） ※Python / Go / Java / C# / TypeScript / Rust いずれか 機械学習・データ分析基盤の設計・運用経験（3年以上） Git / GitHub を用いた開発経験 リレーショナルデータベースを用いた開発経験 仕様が固まっていない状態から、自ら課題を定義して進められること

LLMエージェントのフレームワーク利用経験（LangChain、LangGraph、MCP 等） RAG・ベクトル検索の設計・チューニング経験 LLMOps／評価基盤（オフライン評価、A/Bテスト、ガードレール実装）の構築経験 証券・FX・暗号資産など金融システムの開発経験、または金融商品に関する知見 Docker / Kubernetes、メッセージキュー（Kafka 等）を用いた開発経験 AWS 等クラウド上でのシステム設計・構築経験 低レイテンシ／高信頼性が要求されるシステムの開発経験 論文・OSS などを通じた技術のキャッチアップ習慣

金融

プロダクトの企画段階からの参画、社内外関係者との仕様検討 PoC から本番サービス化までの推進

Git / GitHub リレーショナルデータベース Python / Go / Java / C# / TypeScript / Rust LLMエージェントのフレームワーク（LangChain、LangGraph、MCP 等） RAG・ベクトル検索 LLMOps／評価基盤 Docker / Kubernetes メッセージキュー（Kafka 等） AWS 等クラウド

140時間〜180時間

2027/01

フルリモート

2回

オンライン

なし

2026/09/30 18:45:33