【Databricks/RAG】既存検索システムの精度改善PoC案件・求人

既存RAG検索システムおよびDB上のデータの調査、AzureDatabricksの環境設定および利用機能・制約の確認、データの取り込み、Bronze/Silver層の構築、ETL・データパイプラインの実装、LLMが参照しやすいデータとするための構造化・表記揺れ対応・必要に応じたベクトル化などの検討・実装、RAG検索の精度検証および検証結果に基づくデータ加工・プロンプト・LLMパラメータの調整、検証結果・課題・改善方針を整理し、本開発への移行判断に必要な資料を作成、チーム内で担当領域を分担し、調査・実装・検証を連携して進めていただく想定。

担当領域において、一人称で調査・設計・実装・検証を進められること 既存システムやデータの構造を理解し、課題を整理した経験 仮説を立てて検証を行い、結果に基づいて改善策を検討した経験 調査結果や技術的な課題を、関係者に分かりやすく説明・共有できること 【技術リード】 Databricksを用いたデータ基盤の設計・構築経験 リレーションを踏まえたデータ設計・データモデリング経験 PoCの検証方針・評価観点を定め、技術課題や優先順位を判断した経験 【データエンジニア】 SQLを用いたデータ調査・抽出・加工経験 Python/PySparkを用いたデータ処理の実装経験 ETLまたはデータパイプラインの設計・開発経験 RDBのテーブル構造・リレーションに関する理解 DatabricksでのBronze/Silver層の構築に対応できる知識・経験 【AIエンジニア】 RAGを用いた検索システムの開発または改善経験 LLM APIを利用した開発経験 Embeddingやベクトル検索に関する知識・実装経験 検索結果や回答内容を評価し、データ加工やプロンプト調整によって精度改善を行った経験

AzureDatabricksの環境設定や利用機能・制約の調査経験 postgreSQLを用いた開発・データ調査経験 AzureOpenAlやAzureAlSearchの利用経験 AI/RAG向けのデータ構造化、表記揺れ対応などの経験 グラフ化・オントロジー化に関する知識または検証経験 短期間のPoCで、検証結果を基に本開発への提案や判断材料の整理を行った経験 自身の担当領域に加え、データ基盤とAI/RAGの両領域に関する知識・経験

WEBサービス

既存のRAG検索システムおよびDB上のデータの調査、AzureDatabricksの環境設定および利用機能・制約の確認、データの取り込み、Bronze/Silver層の構築、ETL・データパイプラインの実装、LLMが参照しやすいデータとするための構造化・表記揺れ対応・必要に応じたベクトル化などの検討・実装、RAG検索の精度検証および検証結果に基づくデータ加工・プロンプト・LLMパラメータの調整、検証結果・課題・改善方針を整理し、本開発への移行判断に必要な資料を作成、チーム内で担当領域を分担し、調査・実装・検証を連携して進めていただく想定。

AzureDatabricks, PostgreSQL, AzureOpenAI, AzureAI Search

2026/10

フルリモート

あり

なし

2026/10/02 08:35:33