業務内容

独自AI（LLM）モデルの追加学習・ファインチューニング、およびドメイン特化型ナレッジグラフ（Knowledge Graph / GraphRAG）の構築を中核とし、エンタープライズの根幹業務を変革する高度なAIソリューションを設計・開発する仕事です。業務課題の特定からPoC検証、大規模システムへの本番実装、運用最適化までを一気通貫で推進します。

単なる汎用APIの呼び出しにとどまらず、企業の独自データや暗黙知を構造化したナレッジグラフの設計、複雑なビジネス推論を可能にするマルチホップ推論パイプラインの構築、自社専用の特化型SLM/LLMの学習・最適化までを主導します。セキュリティとスケーラビリティを担保したエンタープライズ水準のAI基盤を創出します。

  • ドメイン固有ナレッジグラフ（オントロジー設計・知識抽出・エンティティリンク）の設計および構築
  • 独自LLM・SLMの追加事前学習（Continual Pre-training）、LoRA/QLoRA等のファインチューニング、評価基盤の構築
  • GraphRAGアーキテクチャを用いた高度な意味検索・推論エンジンの開発
  • 複雑な業務フローを自律的に遂行するマルチエージェントシステムのオーケストレーション（LangGraph等）
  • 社内基幹システム、DB、コミュニケーションツール（Slack/Teams等）と連携するAPI基盤の設計・実装
  • 評価データセットに基づく回答精度・ハルシネーション抑制・安全性の継続的検証フレームワークの設計
  • エンタープライズ水準のセキュリティ要件（機密保護、アクセス権限管理、監査ログ）に準拠したAIアーキテクチャ設計

応募要件

必須スキル

  • Python等を用いたWebバックエンドまたはデータ処理基盤の開発実務経験（3年以上）
  • LLM（OpenAI API、OSSモデル等）やRAGアーキテクチャを活用したシステム設計・開発の実務経験
  • ベクトルデータベース（Qdrant、Pinecone、pgvector等）またはグラフデータベース（Neo4j等）を用いた開発知見
  • クライアントや社内ステークホルダーから複雑な業務課題をヒアリングし、技術仕様へ落とし込めるコミュニケーション力

歓迎スキル

  • 独自LLMの学習・ファインチューニング、量子化（AWQ/GGUF）、高速推論基盤（vLLM等）の構築経験
  • ナレッジグラフ構築、オントロジー設計、エンティティ抽出の実装経験
  • 複雑なタスクを自律遂行するマルチエージェントフレームワーク（LangGraph、AutoGen、CrewAI等）の活用経験
  • RAG TriadやRagas等の評価フレームワークを用いた精度検証・プロンプト最適化の経験
  • 金融・医療・製造などエンタープライズ領域におけるデータガバナンス・セキュリティ設計の経験

応募時に伺いたいこと

これまで手掛けられたLLMソリューション、独自モデルのファインチューニング、ナレッジグラフ・RAG構築などの実績について、直面した技術的課題とそれをどう解決したかをお聞かせください。

待遇

  • 完全リモートワーク
  • フレックスタイム制（コアタイムなし）
  • 完全週休2日制
  • 各種社会保険完備