どんな仕事か: ・LLMワークフロー・ツールの実装：LangGraph を用いたマルチステップエージェントワークフローの設計・開発・改善、MCP（Model Context Protocol）等によるツール開発
・RAGシステムの構築・改善：全文検索／ベクトル検索エンジン（Elasticsearch / OpenSearch 等）を用いた検索の実装、リランキング、クエリ書き換え、引用管理による精度改善
・本番アーキテクチャの設計：企画要件から本番構成を自分で設計する。リアルタイム応答に加え、定期実行・非同期バッチによる生成基盤など、ユーザー入力をトリガーとしない処理形態も対象。複数案のトレードオフ評価とスケール試算を行い、設計判断を文書化して合意を形成する
・品質保証・評価：評価用データセットの設計、精度指標（適合率・再現率・引用一致率等）の定義、プロンプトテスト・回帰テストの自動化
・実行環境との接合：サーバーレス／コンテナ等の実行環境がもつ制約（コールドスタート・タイムアウト・同時実行上限・メモリ）を踏まえたパフォーマンス設計、クラウドサービスとの統合

■利用技術
・言語：Python 3.10+
・フレームワーク：FastAPI, LangChain, LangGraph
・LLM：Azure OpenAI, Google Vertex AI
・検索：Elasticsearch（KNN + 全文検索）, Google Cloud Discovery Engine
・インフラ：AWS Lambda, GCP（Vertex AI, Cloud Discovery Engine）
IaC Terraform
・ログ・監視：Datadog（メトリクス・ログ・APM）, OpenSearch（ログ分析）
・品質管理：ruff, mypy, pytest（inline snapshot、LLMプロンプトテスト）
・コーディングエージェント：Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex
・バージョン管理 Git（サブモジュール構成）
求められるスキルは: 必須・LLMエージェント / ツール開発経験（LangChain / LangGraph, MCP など）
・RAGシステムの実務開発経験（チャンク設計・検索・リランキング・引用管理などで回答精度を改善した経験）
・Python によるバックエンド・API 開発経験（FastAPI 等。テスト設計・自動化を含む）
・プロトタイプを本番品質へ引き上げた経験（本番運用制約を踏まえた設計、要件分解から検証までを自走）

歓迎・非同期処理・リアルタイム通信の設計・実装経験（SSE / WebSocket, SQS 等による非同期ジョブ・バッチ処理）
・LLM評価指標の設計経験（適合率・再現率・引用一致率等の定義、評価パイプラインの構築）
・クラウド・IaC・監視ツールの実務経験（AWS / GCP, Terraform, Datadog 等）
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
勤務時間は: 9:30～18:00（休憩1時間）
給与はどのくらい貰えるか: 650万円～ 999万円
待遇・福利厚生は: - 各種手当：時間外手当、住居費補助、子手当、教育手当
- 退職金・企業年金：退職一時金、確定給付企業年金、確定拠出年金
- 財産形成／融資：財形貯蓄制度、住宅融資制度、グループ保険制度
- 健康管理：診療所
休日休暇は: - 年間120日（完全週休2日制）
- 年次有給休暇：毎年4月に20日付与。入社時は入社月に応じて2日から最大20日を付与
- ほかに結婚休暇、産前産後休暇、配偶者出産休暇、介護休暇など

LLMアプリケーションエンジニア（法人向けデジタル情報サービス）

SE（Web・オープン系）