何をやっているか
社内ドキュメント／FAQ／マニュアルを横断検索し、LLMで回答生成するAIナレッジ検索の開発プロジェクトです。PoCは完了し、次フェーズとして本番運用レベル（性能・セキュリティ・監視・継続改善）へ拡張し、検索精度とレイテンシを両立するRAG基盤を中核メンバーとして推進いただける方を募集します。
【働く環境】
・スクラム開発（設計レビュー／コードレビュー前提）
・コミュニケーション：Slack、タスク管理：Jira、開発：GitHub（PRレビュー文化）
・Docker／Kubernetesを用いたクラウドネイティブ運用を推進（CI/CD整備も継続改善）
お願いしたいこと
生成AIプロダクト向けRAGシステムの設計・開発をお任せします。
【業務内容】
・RAGアーキテクチャの設計／実装（API・パイプライン含む）
・ベクトルDBを用いた検索基盤構築（hybrid検索、metadata設計、index設計）
・LLM（OpenAI／Claude／Gemini等）とのAPI連携最適化（コスト／レイテンシ／品質）
・ドキュメント前処理（正規化・分割・埋め込み生成）と更新パイプライン構築
・精度改善（Chunk設計／Prompt設計／Rerank／評価データ整備と検証）
・パフォーマンス改善（キャッシュ、並列化、ボトルネック解析）
・PoC結果の検証〜本番環境への実装（運用を見据えた設計レビュー／コードレビューあり）
【この募集の魅力】
・高トラフィック開発で培われた性能改善・運用の文化（レビュー／CI/CD／K8s）を土台に、生成AI中核のRAG基盤を本番レベルへ引き上げるフェーズに関われます
・LLM連携だけでなく、検索・データ前処理・評価・運用まで一気通貫で裁量を持って推進できます
・ベクトル検索＋既存検索（例：Elasticsearch）併用など、現実的な要件下での「使われるRAG」を作り込めます
【求める人物像】
・PoCで終わらせず、本番運用（監視／障害対応／コスト・レイテンシ管理）まで見据えてRAG基盤を設計できる方
・検索精度を評価設計→改善施策（Chunk/Rerank/Prompt等）→検証のサイクルで回せる方
・高トラフィック前提のバックエンド開発で、性能・信頼性を数値で捉えて改善できる方
働く環境・業務に使うツール
【業務で使うツール】
・開発：Python
・LLM：OpenAI／Claude／Gemini等のAPI
・検索：ベクトルDB（Pinecone／Weaviate／Milvus／pgvector等）、Elasticsearch
・インフラ：AWS／GCP／Azure、Docker／Kubernetes
・CI/CD：GitHub Actions
・コミュニケーション：Slack／タスク管理：Jira／開発：GitHub
【想定稼働時間】
週40時間（月160時間目安・平日日中9〜18時）
募集詳細情報
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