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生成AIの独自性強化に向け、品質・速度・コストの最適化を推進するAIエンジニアとして、
LLM連携、推論パイプラインの設計、PoCの実装などを担当いただきます。
下記の業務を担っていただく想定です。
・LLM連携（OpenAI/Anthropic等）、モデル選択、プロンプト最適化、評価
・ベクトル検索（Qdrant）、インデキシング、関連度改善
・推論パイプラインの設計、最適化（レイテンシ/コスト/再現性）
・品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装
・サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導、ソリューション提案、実現可能性評価
・データの取得、分析および加工（FAQ、マニュアル、会話ログ等）
※詳細は面談時にお伝えします。
【その他技術】
・フロントエンド：React/Next.js、Chrome Extension
・バックエンド：TypeScript/Hono/Drizzle、Python
・データベース：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB）
・AI：OpenAI/Anthropic API 等
【システム構成】
業務の自動化・効率化を実現するため、以下の主要機能をマイクロサービスとして実装しています。
・ナレッジベースの構築・検索
・業務ワークフロー管理・自動化
・マルチチャネル（チャット、音声、メール）対応
・オペレーター支援機能（AIによる応答生成・最適化）
・マルチテナント対応の認証・認可基盤
・テナントごとのデータ分離・セキュリティ制御
・パフォーマンス計測・最適化基盤
・データパイプライン・ETL基盤
・LLMに対する知見（transformerの原理の理解など）
・データ分析の実務経験
・Webアプリケーションの開発経験
・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用
・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験
・Pythonを用いた実務レベルの開発経験
・標準ライブラリを用いたアルゴリズム、データ構造の実装能力
・Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の経験
・HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解
・統計の理解、データ分析の経験
・機械学習、LLM、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験
・機械学習、LLMの分野のコンペで高い成績を修めた経験
・LLM領域への知的好奇心をお持ちの方
・コミュニケーション、連携を主体的に取れる方
1回
オンライン
Win/Mac どちらか
・基本/尚可スキルの経験有無について、◯×でご回答をお願いいたします。
（スキルシートにご記載がない経験についてはコメントでの補足をお願いします。）
・Githunの提出をお願いできますでしょうか。
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