生成AIエンジニア募集：LLM・RAG・Agent必須

■ 募集背景 生成AI・AI-Agentを活用した業務効率化・プロダクト開発の強化に伴い、LLM／RAG／Agent領域を中心としたAI開発エンジニアを募集します。 ■ 業務内容 LLMを活用したアプリケーション開発 RAG構成の設計・実装 AI-Agent設計・開発（業務自動化／マルチステップ推論） Local LLM環境の構築 Agentic Codingによる設計〜テスト自動化 CI/CDパイプラインへの組み込み ■ 必須スキル・知識 1. 生成AI基礎理解 以下4領域の理解： LLM RAG AI-Agent MCP（Model Context Protocol） 2. LLM領域 ■ 主要モデルの理解（いずれか複数） OpenAI（ChatGPT） Google（Gemini） Alibaba（Qwen） DeepSeek Anthropic（Claude / Claude Code） ■ 理解すべき概念 パラメータサイズ（例：1B＝10億） 量子化（Quantization） SLM（Small Language Model） 推論コスト・精度バランス 3. クラウドLLM活用経験（いずれか） Azure OpenAI Service Amazon Bedrock Google Gemini Meta AI 4. Local LLM構築経験 GPUメモリ要件の理解 量子化モデルの活用 Mac（Unified Memory）やAMD環境での推論理解 ■ 利用ツール LM Studio Ollama vLLM 5. AI-Agent開発 ■ フレームワーク理解 LangGraph Dify AWS / Google / Azure Agent系Framework ■ Agent活用ツール GitHub Copilot Gemini CLI Claude Code ■ MCP理解 MCP（Model Context Protocol）の概念理解 代表的MCPサーバーの把握 n8n の活用理解 6. RAG構築経験 ベクトル検索の理解 ハイブリッド検索 Azure AI Searchの活用 Local構成例： Dify + Ollama + Qwen ※近年は単純RAGよりもAgent統合型構成が主流。 7. 開発エンジニアリング力 Vibe Codingの理解 Markdown変換／ドキュメント自動生成 Agentic Coding（設計〜E2Eテスト） Docker Git CI/CDパイプライン構築 ■ 歓迎スキル Python / TypeScript開発経験 GPUサーバー構築経験 MLOps設計 マルチAgent設計経験 LLMを用いたPoC開発経験複数件 ■ 求める人物像 新技術を自走してキャッチアップできる方 仕様が曖昧な中でも設計できる方 「AIを使う側」ではなく「AIを設計する側」に立てる方 ■ 期間 即日～長期 ■単価　スキル見合い ■勤務地　常駐（一部リモートあり）