Kubernetesの案件

大規模言語モデル（LLM）を軸にしたエージェント・フレームワークを用い、社内外の業務プロセスを自動化・最適化する AI システムを企画・実装。日本のテックリードと海外メンバーで構成されたグローバルスクラムの中心として、PoC から本番運用までをリード。

Python または?TypeScript を用いた Web／API サービス開発経験　3?年以上 OpenAI・Anthropic?Claude・Google?Gemini などの LLM?API を用いた実装経験 エージェント・オーケストレーション ライブラリの利用経験 　?LangChain／LangGraph／AutoGen／CrewAI のいずれか（PoC レベルで可） クラウド環境の構築・運用スキル（AWS／GCP／Azure のいずれか、Docker 基礎含む） Git ワークフロー & CI/CD（GitHub?Actions／GitLab?CI 等）および AI コーディングアシスタント（Copilot・Cursor・Devin 等）の活用経験 日本語での技術ドキュメント作成・ディスカッション能力

英語での技術ドキュメント作成・ディスカッション能力 RAG パイプラインの設計・運用経験（Vector?DB、Embedding 再ランク等） LLM 評価・監視フレームワーク（LangSmith／PromptFlow／Guardrails など）の利用経験 モデルチューニング（LoRA／QLoRA、RLHF／RLAIF 等）の実装経験 GPU クラスター最適化（Kubernetes + NVIDIA GPU?Operator 等） セキュリティ・ガバナンス（PII マスキング、AI 利用ポリシー策定） プロダクトマネジメント／スクラムマスター 経験 多言語対応エージェント の開発経験 生成?AI OSS へのコントリビュート または関連論文の執筆・発表実績

Docker／Kubernetes、GitHub?Actions による CI/CD

144時間 ~ 176時間

2025/09

9:30～18:30

フルリモート

1回

オンライン

未設定

未設定

2025/08/14 11:00:27

AI技術は、業務プロセスの自動化や最適化を可能にし、企業の競争力強化に不可欠です。 本案件では、最新のAI技術を活用し、業務効率化と高度なシステム構築に貢献できます。 グローバルな開発チームとの連携を通じて、国際的な開発経験を積むことができるでしょう。