【生成AI・LLMエンジニア】全国の案件に参画可能！東証プライム上場／福利厚生充実

LLM・生成AI・AIエージェントを活用し、お客様企業の業務変革や新規サービス・プロダクト開発を支援します。 「生成AIを活用したいが、どこから着手すべきか分からない」「社内にあるナレッジを活かしたい」「PoCから実運用へ進めたい」 といったお客様の課題に対し、構想策定、ユースケース検討、技術検証、アプリケーション開発、導入・活用支援まで一貫して伴走します。 単にLLMを組み込むのではなく、お客様の業務で継続的に活用され、具体的な成果を生み出す仕組みをつくることがミッションです。 【想定業務】 ・RAGにおける検索方式、チャンク設計、Embedding、リランキングなどの設計・改善 ・LLM／RAG／AIエージェントの評価指標・評価データセットの設計、精度検証 ・プロンプト、検索精度、回答品質、処理速度、利用コストの継続的な改善 ・AIエージェントのワークフロー設計、外部システム・API・業務ツールとの連携 ・セキュリティ、アクセス制御、ガードレールを考慮した生成AIシステムの設計 ・本番環境におけるログ・利用状況の分析、監視、運用改善 これまでの経験や今後の志向に応じて、アーキテクチャ設計、RAG・AIエージェント開発、アプリケーション開発、顧客提案、プロジェクト推進などの役割をお任せします ■プロジェクト事例 クラウドAIサービスを活用したお客様企業の社内DX推進 https://www.pasona.co.jp/clients/service/xtech/solution/azure-openai-service/ ■開発手法 プロジェクトの特性に応じて、スクラムをはじめとするアジャイル開発、またはアジャイルとウォーターフォールを組み合わせた開発を行います。 GitHub Copilot、Claude CodeなどのAI開発支援ツールも積極的に活用し、設計・実装・検証の生産性を高めながら、お客様への価値提供をスピーディーに進めます。 【開発環境】 ・言語：Python、TypeScript、JavaScript ・フレームワーク：FastAPI、Django、React、Next.js、PyTorch、scikit-learn ・生成AI／AI：Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Vertex AI、LangChain、LlamaIndex ・クラウド：AWS、Microsoft Azure、Google Cloud ・データベース：PostgreSQL、MySQL、各種ベクトルデータベース ・開発環境：Docker、GitHub、GitHub Actions ・AI開発支援：GitHub Copilot、Claude Code ・コミュニケーション：Microsoft Teams、Backlog など ▼入社後の教育体制、案件アサイン 入社時、まずはその方の得意・やりたい技術等の面談をさせていただき、どんな案件参加を頂くか決定していきます。 年次に関係なく意欲や希望を考慮し、「成長に繋がるか」という視点も大切にしています。 ▼評価・キャリア支援 部門の各マネージャーと月1回程度の定期面談／振り返り等フォローアップする他、状況に応じ担当以外のマネージャーと対話なども行い、多角的な目標設定を行っています。 また、エンジニア専門のキャリア支援チームを設置。個々のキャリアを応援する体制があります。 ■従事すべき業務の変更の範囲 【雇入れ直後】求人票に記載の業務【変更の範囲】会社の定める業務全般 ■就業場所の変更の範囲 【雇入れ直後】求人票に記載の勤務地【変更の範囲】会社の定める場所

・Pythonでの開発経験（目安：5年以上） ・大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション・システムの設計、開発、または設計・開発を伴う導入支援の実務経験 上記に加え、以下いずれかのご経験をお持ちの方 　- RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したアプリケーションの設計・開発経験 　- LLM活用を目的としたデータ前処理・整備の経験