▼仕事内容 本ポジションは、AIエージェント開発の技術的な中核を担うテックリードとして、LLM（大規模言語モデル）を活用した次世代のAIエージェントやAI駆動開発（AI-Native）のプロジェクトを牽引していただきます。 単なるAIモデルの活用にとどまらず、エージェントが「正確な知識（データ）」を参照し、外部システムと連携しながら「自律的にタスクを実行」するためのアーキテクチャ設計から実装までをリードしていただきます。 ▼具体的には ・AIエージェントのアーキテクチャ設計・実装 　└クライアント課題に基づく、LangChain, LlamaIndex, AutoGen等を用いたエージェント（ReAct, Plan-and-Solve等）の技術選定と設計 　└エージェントの思考プロセス（プロンプトチェーン、推論ループ）の開発 ・RAG（検索拡張生成）システム全体の設計・構築 　└VectorDB（Milvus, Weaviate, Pinecone等）の選定・構築 　└クライアントの多様なデータソース（DB, ドキュメント, API）を活用した、RAG用データ収集・前処理パイプラインの設計・構築 ・Function Calling（ツール連携）基盤の開発 　└エージェントが利用する外部APIや社内システム連携の設計・実装 ・AIアプリケーション基盤の構築 　└エージェントを実行するためのバックエンドAPI開発（Python/FastAPI, Node.js等） 　└クラウド（GCP/AWS/Azure）上でのスケーラブルな実行環境の構築 ・技術リードとチーム連携 　└国内外の開発チームと連携し、技術選定やアーキテクチャレビューの主導 　└LLM活用の最新技術（RAG, Fine-tuning, MLOps）のキャッチアップと導入 ▼開発環境 　【AI / LLM】LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI 等 　　　　　　OpenAI API, Vertex AI, AWS Bedrock, Azure OpenAI Service 　　　　　　VectorDB: Milvus, Weaviate, Pinecone, Chroma, Qdrant 等 　【言語】Python (FastAPI, Django), Node.js (TypeScript), Go, Java, Ruby 等 　【クラウド】GCP, AWS, Azure 　【インフラ・コンテナ】Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions (CI/CD) 　【データパイプライン】Airflow, Dagster, dbt, Fivetran 等 　【データ基盤（連携先）】BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, Kafka, PubSub 等 　【開発支援・管理】GitHub, GitLab, JIRA, Slack, Cursor, GitHub Copilot 等 ▼魅力ポイント ・AIエージェント開発の最前線でキャリアを形成：生成AI、RAG、自律型エージェントなど最先端技術に実務で深く関与できます。 ・データとバックエンドの強みを最大限に活かせる：あなたのデータパイプライン構築スキルやバックエンド開発スキルは、AIエージェントの「回答精度」や「安定稼働」に直結する最も重要な強みとなります。 ・企画〜技術選定〜実装まで一貫して関与：実装だけでなく、クライアントの課題解決に直結するアーキテクチャ設計や技術提案の機会も多数あります。 ・リモートワーク・フレックス対応：柔軟な働き方を前提とした制度設計 ・グローバル環境での技術成長：海外チームとの協働、英語支援制度あり ▼必須要件 ・Pythonによるバックエンド開発、またはデータパイプラインの開発経験 ・OpenAI API, Gemini, Anthropic API等のLLM APIを活用したアプリケーション開発経験 ・LangChain, LlamaIndex等のLLMアプリケーションフレームワークの利用経験 ・RAGシステム全体の設計・構築経験 　└多様なデータソース（DB, ドキュメント, API等）からのデータ収集・前処理パイプラインの構築実務経験 　└VectorDB（Milvus, Weaviate, Chroma等）の選定・構築および運用経験 ・GCP / AWS / Azure いずれかのクラウド環境でのシステム構築経験 ・クライアントや他チームと協働し、要件定義〜設計〜開発をリードした経験 ・モダンな技術に対する自走的なキャッチアップと学習意欲