【Python(機械学習・AI系)】メーカー向けAI(LLM)連携機能の開発支援

仕事内容: 【案件概要】 某メーカーのSaaSチームにて、AI（LLM）連携機能の企画・実装・運用を推進する案件です。 LLMとのAPI連携機能の開発やプロンプト設計、AI応答品質改善、ストリーミング処理の実装を行います。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）環境やVector DB（Qdrant等）を活用した高精度検索基盤の構築・運用も担当します。 CSV/JSON等のデータ取り込み、Embedding生成、データ整備パイプラインの構築、Docker/Linux上でのAI基盤運用やGPU/CPUリソース管理も含まれます。 さらに、ServiceNowやTurbonomicとのAI連携によるアクション自動化やAPI連携、ガバナンス遵守のための運用ガイド整備も実施します。 【作業内容】 ・LLMとのAPI連携機能の開発 ・プロンプト設計、AI応答品質改善、ストリーミング処理の実装 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）環境の構築・運用 ・Vector DB（Qdrant等）を用いた高精度検索基盤の構築 ・CSV/JSON等のデータ取り込み、Embedding生成、データ整備パイプライン構築 ・Docker Compose/Linux上でのAI基盤運用、ログ収集、監視（Prometheus/Grafana）、GPU/CPUリソース管理 ・ServiceNow / TurbonomicとのAI連携（アクション自動化、API連携、CR作成支援） ・ガバナンス遵守のための設定値・手順書・運用ガイド整備

求める人材: 【必須スキル】 ・LLM基礎知識（token, embedding, RAGの基本理解） ・REST APIの利用経験 JSON/CSVデータ処理 ・Python基礎（requests, pandas 等） ・Linux基本操作 Docker基本操作（compose含む） ・外部SaaSとのAPI連携の基礎理解 ・ドキュメント作成（手順書 検証結果まとめ 設定値整理） ・コミュニケーション力 【歓迎スキル】 ・VectorDB（Qdrant, LanceDB, FAISS）の運用経験 ・RAGパイプラインの構築経験 ・Embeddingモデルの利用・評価 ・GPU環境でのモデル運用（PyTorch/CUDAの基礎） ・監視/メトリクス（Prometheus/Grafana） ログ集約（Loki/ELK） ・ServiceNow（テーブル構造 API） Turbonomic の知識 ・FastAPI 等を用いたAPIサーバー構築経験 ・データエンジニアリング（ETL データ品質管理） ・Terraform, Exastro, Ansibleの利用運用経験 ・Azure, AWS, GCP利用・運用経験 ・英語（問い合わせ対応やドキュメンテーションのメイン言語となるため）

月給70万円～75万円 給与: 月給700000〜750000円　※経験・スキル・案件に応じて決定

勤務時間・曜日: 【稼働日数】週５日

休暇・休日: 相談の上決定

その他: 雇用形態: 業務委託 給与・報酬: 700,000円 - 750,000円 月給

• 在宅OK
• 交通費支給