生成AI（LLM）の実用化において現在最も注目を集める技術「RAG（検索拡張生成）」を駆使し、企業独自のAIシステムを構築するAIエンジニアを募集します！ ただAIのAPIを叩くだけの時代は終わりました。社内文書や独自データベースをベクトル化し、LLMと連携させることで「ハルシネーション（嘘）」を防ぎ、実業務で使えるAIアプリケーションを開発していただきます。 【具体的なプロジェクト事例】 ・大手企業向け：社内ナレッジ検索・Q&Aシステムの構築 社内に眠る膨大なPDFやマニュアルをベクトルデータベース（Pinecone等）に格納し、LangChain/LlamaIndexを用いて精度の高いRAGパイプラインを構築します。 ・SaaS企業向け：AIチャットボット・自律型エージェント開発 ユーザーの質問意図をLLMで解釈し、外部APIを自動で呼び出して課題解決を行うAIエージェントの開発（Python / FastAPIを使用）。 ・プロンプトエンジニアリング・評価基盤の構築 回答精度の向上（チャンク分割の最適化や検索アルゴリズムの調整）や、継続的にAIモデルを評価する仕組みづくり。 【開発環境・技術要素】 ・言語：Python, TypeScript, Go 等 ・AI/LLM関連：OpenAI API, Claude, LangChain, LlamaIndex ・データベース：Pinecone, Qdrant, Chroma などのベクトルデータベース ・クラウド：AWS, GCP, Azure 【必須スキル・経験（MUST）】 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ・Python等を用いたバックエンド・API開発の実務経験 ・データ基盤の構築、またはデータ分析業務の経験 ★「これから生成AIやRAGの技術を本格的に身につけたい」という強い意欲がある方！ 【歓迎スキル（WANT）】 ・LangChainやLlamaIndex等を利用したAIアプリケーションの開発経験 ・RAGシステムにおけるデータ前処理（チャンク化等）やベクトル検索の知見 ・機械学習モデル（NLP等）の実装・運用経験 ・PoC（概念実証）から本番環境へのシステム化をリードした経験 【こんな方が活躍できます！】 ・ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIを日常的に触っており、「もっと実用的なシステムを作りたい」とウズウズしている方 ・「APIを呼ぶだけ」の開発から一歩踏み込み、アーキテクチャ設計から携わりたい方 ・新しい技術（最新のLLMモデルやフレームワーク）のアップデートを追うのが好きな方 【あなたの「1年後」「3年後」のリアル】 RAGの実装経験を持つエンジニアは、現在の市場で圧倒的に不足しており、非常に価値が高い存在です。L&D部との面談を通じ、バックエンドエンジニアから「AIアーキテクト」や「LLMアプリケーション開発のスペシャリスト」へと、市場価値を爆発的に高めるキャリアを引き上げます。 「まずは少しだけ話を聞いてみたい」「自分のこれまでの経験がAI領域で活かせるか相談したい」といったカジュアル面談も大歓迎です！ぜひお気軽に「話を聞きに行きたい」ボタンからエントリーしてください！ 【代表 河畑より】 私がFLARETECHを運営する上で大事にしているのは、「社員一人ひとりが主役になり、それぞれの個性が輝く会社にする」という想いです。それが、IT企業4社、IT業界7年の経験を経て出た結論です。 社員全員が自己実現をする場として受託開発やSES事業を行っております。 FLARETECHで会社の成長を牽引するコアメンバーとして、圧倒的な経験を積みましょう！ また、FLARETECHのことをより知っていただけるYouTube動画もございますので、ぜひご覧ください。 https://www.youtube.com/channel/UCbLZK0VW8Kf0PtzuoPn5vXg