上場マーケティング支援企業でのAI Engineer (RAG Specialist)の求人

業務内容
・RAGシステムの設計・構築
検索拡張生成 (RAG) アーキテクチャの設計・実装
ベクトルデータベースの構築・最適化
文書の前処理・チャンキング戦略の策定・実装
・RAGシステムの運用・保守
本番環境でのRAGシステムの監視・運用
パフォーマンス分析・ボトルネック特定・改善
システムの安定性確保・障害対応
・精度改善・最適化
検索精度・生成品質の評価・分析
プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング
評価指標の設計・実装
・開発業務
RAG関連機能の新規開発・機能拡張
APIの設計・実装
フロントエンド・バックエンド開発 (必要に応じて)
・技術検証・研究開発
最新のRAG技術・手法の調査・検証
POC (概念実証) の実装・評価
技術選定・アーキテクチャ決定への参画

必須条件
・コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験
・RAGシステムの設計・構築・運用経験
検索拡張生成 (RAG) アーキテクチャの実装
ベクトルデータベース (FAISS、Elasticsearch、Pineconeなど) の構築・最適化
文書の前処理やチャンキング戦略の策定・実装
・本番環境でのシステム監視・運用・障害対応経験
パフォーマンス分析やボトルネック特定・改善を含むシステムの安定運用
・検索精度・生成品質の評価・改善経験
プロンプトエンジニアリングやモデルのファインチューニング
評価指標の設計・実装
・API設計・実装経験 (RESTful APIなど)
・Pythonを用いた開発経験 (機械学習・NLPライブラリの利用経験が望ましい)
・クラウド環境 (AWS、GCPなど) での開発・運用経験
・チーム開発経験およびコミュニケーション能力
・日本語 (ビジネスレベル) : 日本語での面接が可能なレベル

歓迎条件
・フロントエンド・バックエンド開発経験 (React、Vue.js、Node.js、Flask、FastAPIなど)
・機械学習モデルのチューニング・評価経験 (特に大規模言語モデル)
・CI/CDパイプライン構築経験 (GitHub Actions、Jenkinsなど)
・コンテナ技術 (Docker、Kubernetesなど) の利用経験
・最新のRAG関連技術や論文のキャッチアップ経験
・POC開発経験
・データエンジニアリングの基礎知識 (ETL、データパイプライン設計など)
・英語の技術文書読解力