AI Engineer

AIチャットボットの開発
例えば、ベクトルデータベース内の過去の問い合わせ履歴や社内ドキュメントを、RAGを活用して高精度な自動応答を実現する「ヘルプデスク用チャットボット」などを開発します。
FAQやナレッジベースを参照した質問応答に加え、タスク実行や感情分析機能の実装をすることで、特定業務や顧客対応を効率化することができます。

AIによる要約システム・コンテンツ生成の開発
外部APIを情報源にし、膨大なニュース記事の中から、自社または各種業界団体向けに関連する記事を抽出し、AIが分かりやすく要約した記事を提供する開発を行っています。

AIを活用した予測システムの開発
例えば、過去の売買データをもとに将来の価格を予測する「不動産価格予測AI」などがその一例です。
これまでルールベースで行っていた予測に、マシンラーニング（機械学習）を取り入れることで、最新の取引データを継続的にモデルへ反映し、より高い精度の予測を目指します。

生成AIの基礎知識
ベースモデル、ファインチューニング、アライメント、RAG、Function coalling、プロンプトエンジニアリングなど、AIの仕組みや開発のために必要な知識や理解

プログラミングスキル
Pythonなど、生成AIを活用したシステム開発に必要とされる言語での開発経験

フレームワークとライブラリの活用経験
　AIフレームワーク：LangChain、LlamaIndexなど
　ML/DLライブラリ：TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformersなど

APIの利用
OpenAI API、Anthropic API、Google Cloud AI Platform、Google Vertex AIなどの利用経験

以下実務経験
　✓ プロンプトエンジニアリングやモデルのファインチューニングの経験
　✓ 自然言語処理や機械学習モデルの開発およびトレーニングの経験
　✓ RAGを用いた社内ナレッジベースの構築
　✓ AIエージェントによる自動化システムの開発
　✓ Difyなどのライブラリやツールの活用経験

LLMOpsや運用設計の知識・経験
モデルの監視、自動評価、継続学習など、LLMを安定して運用するための設計・仕組みづくりに関する知見

大規模RAGシステムの設計・運用経験
LangChainやLlamaIndexを用いて、大規模な文書データを扱うRAG構成を設計・チューニングした経験

ベクトルデータベースの最適化・評価の知見
RAG実装の中でも、埋め込み精度や検索効率を改善するための工夫やベンチマークの経験

論文や技術トレンドのキャッチアップと実装経験
最新のAI関連技術を論文や海外の情報源から自発的に学び、PoCや実装に落とし込んだ経験

チームでのアジャイル開発経験・技術的リード経験
プロジェクトを円滑に進めるための開発プロセスへの理解や、技術的な意思決定・後輩育成に関わった経験