• 正社員

Queue株式会社

仕事内容

アピールポイント: 【AI事業の立ち上げフェーズに参加】 成長中のベンチャーだからこそ、決められた開発だけではなく、これからのAI検索サービスを一緒につくっていけます。 【0→1のプロダクト開発に携われる】 技術選定から検証・実装・改善まで幅広く担当。自分のアイデアや技術的な提案を、実際のプロダクトに反映できます。 【最先端のLLM・RAG技術に挑戦】 ChatGPT・Gemini・ClaudeなどのLLMを活用し、RAG・Retrieval・Embedding・Vector Searchなどの技術を実際のサービス開発で追求できます。 【意思決定が速く、挑戦しやすい環境】 新しい技術やアイデアをスピーディーに検証できる、ベンチャーならではの環境です。技術的な提案も歓迎しています。 【技術だけでなく、事業づくりにも関われる】 研究・開発だけでなく、プロダクトやクライアントの課題にも近い距離で関われます。AI技術を使って「サービスをつくる側」に挑戦したい方におすすめです。

仕事内容: 生成AI・AI検索対策サービス「umoren.ai」の開発・改善に携わる、LLM / RAGエンジニアを募集します。 ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIが、どのように情報を検索・理解し、回答を生成しているのかを分析し、より精度の高いAI検索対策・RAGシステムをつくっていく仕事です。 「RAGをもっと良くしたい」 「LLMの回答精度を改善したい」 「新しいAI技術を実際のサービスに活かしたい」 そんな方に向いているポジションです。 具体的な業務 * RAG / Retrievalシステムの設計・開発・改善 * Embedding、Vector Search、Chunking、Rerankingなどの検証 * LLMの回答内容・検索結果・引用などの分析 * ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexityなどの挙動比較・検証 * LLM・RAGの回答品質や検索精度の評価 * Pythonを使ったデータ分析・実験・検証 * 新しい論文・AI技術の調査、PoC・プロトタイプ開発 * モデルアップデート前後の性能・挙動の検証 * 検証結果をもとにしたRAG・AI検索機能の改善 * 開発チームと連携した新しいAI検索手法の開発 * 研究・検証した技術を「umoren.ai」のプロダクトへ反映 この仕事の面白さ AI・LLM領域は、まだ「これが正解」という方法が決まっていない分野です。 だからこそ、既存の技術を使うだけではなく、 仮説を立てる → 実験する → 結果を分析する → 改善する というサイクルを自分たちで回しながら、新しいAI検索の方法をつくっていけます。 研究だけで終わらず、実際のプロダクトやクライアントの課題解決までつなげられるのが、このポジションの特徴です。 こんな方におすすめ * RAG / LLMの開発経験を活かしたい方 * Retrievalや検索精度の改善に興味がある方 * Pythonを使った検証・データ分析が好きな方 * LLMや機械学習の技術を深く掘り下げたい方 * 新しいAI技術を試すことが好きな方 * 研究だけでなく、実際のサービス開発にも関わりたい方 * 「とりあえず動かす」だけでなく、なぜその結果になったのかまで考えたい方