New【Python】LLM設計・開発エンジニア（RAG / Agent / LLM評価）の求人・案件

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案件概要

職種
案件内容

LLM（大規模言語モデル）を活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードするポジション。
RAG（Retrieval Augmented Generation）やエージェント設計、LLM評価・品質改善、監視・運用、セキュリティ対策まで含め、PoCに留まらず本番運用可能なLLMシステムの構築・継続改善を担当。
品質・コスト・安全性のバランスを考慮しながら、実運用レベルのLLM活用を推進する。

主な業務：
・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義～設計～開発～運用
・RAG設計（データ前処理、chunk設計、embedding、検索、再ランキング、回答生成）
・Agent設計（ツール設計、状態管理、ガードレール、フォールバック）
・LLM品質改善（プロンプト最適化、LoRA / ファインチューニング、合成データ生成）
・LLM評価基盤構築（自動評価、Human-in-the-loop、回帰テスト）
・監視・運用（ログ、コスト、レイテンシ、エラー分析）
・セキュリティ・安全性設計（PII、権限管理、プロンプトインジェクション対策）
・チーム開発（コードレビュー、設計、ドキュメント整備）
必須スキル
・LLMを用いたプロダクトの設計～本番運用までの実務経験
・RAGまたはAgentの設計・実装経験（両方あると尚良）
・Pythonでの設計・開発経験（FastAPI等）
・Git / CI/CD 環境でのチーム開発経験
・DB / 検索基盤の設計経験（PostgreSQL / Elasticsearch / Vector DB 等）
・LLM品質評価・改善経験（評価指標設計、回帰試験、A/Bテスト等）
・AWS / GCP等のクラウド環境での開発・運用経験
・ログ監視、メトリクス管理、コスト最適化の知見
・LLM API（OpenAI / Azure OpenAI / OSSモデル等）の利用経験
・要件定義～仕様設計への落とし込み能力
・品質 × 速度 × コスト × 安全性のトレードオフ設計力
尚可スキル
・LLM学習（LoRA / QLoRA / Instruction tuning / DPO / RLHF）
・OSSモデル運用（vLLM / TGI / llama.cpp 等）
・MLOps（MLflow / W&B / Kubeflow 等）
・セキュリティ設計（PIIマスキング、権限設計、監査ログ）
・生成AIの法務・コンプライアンス対応経験
・NLP / 情報検索の基礎知識（BM25 / DPR / ColBERT 等）
言語
環境・ツール
稼働率 60～100%
面談回数 1回
稼働日数 週5日
募集人数 2人

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