PostgreSQLを活かせるAIエンジニア（5件）

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：5件

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  • Python/生成AIサービスにおけるRAG生成、パフォーマンス改善
  • 1,000,000 ～ 1,100,000 円 /月額
  • 御茶ノ水駅
  • 作業内容
    Python/生成AIサービスにおけるRAG生成、パフォーマンス改善 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 [関連ワード]フリーランス、案件、エンジニア、プログラマー、業務委託
  • 必須スキル
    ・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
  • 尚可スキル
    ・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
  • 契約期間
    初月単月（以降複数月更新）
  • 面談回数
    1回
株式会社identity
更新日：2026年8月2日
案件ID：666747

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