どんな仕事か: 【ミッション】

・顧客データ（DB／SaaS／ファイル）を活用し、業務で使えるAIエージェント／RAGシステムを設計・実装する

・自社提供サービス「AI Ready Platform」および「Generative AI Agents導入支援」の技術中核として推進

・チャット／検索／API連携／業務フローの自動化を一気通貫で設計し、顧客の業務効率と意思決定の高度化を実現する

【職務内容】

1. RAG基盤の設計・実装

・顧客のドキュメント／DB／SaaSデータを理解し、どのデータを取り込み・どのように前処理するかをエンジニア視点で整理

・embeddingモデル選定、チャンク方式、メタデータ設計を含むRAGパイプラインの全体設計

・ベクトルDB（Oracle AI Vector Search等）へのデータ投入・検索ロジックの実装

2. Generative AI Agentsの開発

・OpenAI／OCI Generative AI／Cohere 等を利用したAIエージェント（ツール連携）の設計・実装

・DB照会、SaaS連携、業務ロジックなどFunction Calling を使った自動化処理の実装

・Oracle Autonomous AI Database や業務アプリケーション連携を含むAIエージェントの動作フロー／状態管理の設計

3. AI品質評価・改善

・Retrieval精度（Precision／Recall／F1）の測定

・embedding・検索パラメータ・prompt の改善サイクル

・評価結果を踏まえた構成改善（データ前処理／重み付け／再ランキング）

4. 顧客支援（PoC～本番導入）

・AIユースケースの具体化支援（顧客ヒアリング～整理）

・PoC計画の立案、実装、精度検証、レポート作成

・本番移行に向けた運用設計の技術支援

・AIエンジニアおよびデータアーキテクトと連携し、プロジェクト全体の技術整合性を担保する役割

【本求人の魅力ポイント】

・AIエージェント／RAGの設計～実装を一貫して担当

・最新AI基盤（Generative AI Agents／Vector DB）に取り組める

・フルリモート中心・裁量大の環
求められるスキルは: 必須【必須経験・スキル】

・Python を用いたAI／LLM開発経験（部分的・自作レベルでも可）

・RAG／embedding／ベクトル検索に関する実装経験（プロトタイプでもOK）

・REST APIの利用・連携開発経験

・AIやデータ活用プロジェクトに関わりたい意欲

・実装主体で動くことに抵抗がなく、試しながら改善していくことが得意な方

※OCI/Oracle DBの経験は必須ではありません

【歓迎経験・スキル】

・OCI Generative AI / Generative AI Agents

・Oracle Database / Autonomous Databese

・LangChain / LlamaIndex などのRAGフレームワーク

・SaaS（Salesforce／kintone）データ連携

・Azure OpenAI／Google Vertex／AWS Bedrock経験

・Docker／Kubernetes／MLOps

【求める人物像】

・新しい技術（LLM／RAG／Agents）に自ら試しながら取り組める方

・仕様が曖昧でも、必要な情報を集めて動くプロトタイプを作りながら前に進められる方

・AI品質（検索精度／生成品質）に粘り強く向き合える方

・データアーキテクト・アプリエンジニアと協調し、システム全体を俯瞰できる方

・小規模チームで裁量を持ち、役割を広い範囲で担いたい方

・顧客と対話しながら、AIの活用シーンを共に作り上げるスタイルを好む方

【働き方】

・基本フルリモート（全国可）

・必要に応じて出社・顧客訪問の可能性あり（数日/月）

・Slack＋オンライン会議などで非同期的に進める部分も多く、自律的にタスクを進められる方が活躍しやすい
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
給与はどのくらい貰えるか: 600～1200万円

AIエンジニア（RAG／Generative AI Agents）／地方在住、フルリモートOK

機械学習エンジニア