Python／次世代AIエージェントの研究開発案件・求人
80 ~ 100万円/月額想定年収:960 ~ 1200万円
work_outline職務内容
概要： 日本最大手の通信キャリアが進める、次世代AIエージェントの研究開発プロジェクト。 既存AIが得意とする「行動（What）」の処理に留まらず、その背景にある「動機、理由（Why）」を理解するAIの実現を目指します。 本プロジェクトでは、行動経済学や心理学の理論をシステムへ組み込むことで、ユーザーの発話から「深層心理（Why）」を読み解くエンジンを開発。 個々の価値観に寄り添い、納得感のある提案が可能な自律型エージェントの構築に取り組みます。 内容： 1. 対話データの構造化ロジック開発 ユーザーの発話から「行動」と「理由」を同時に抜き出すアルゴリズムの開発を担当。 PythonやLLMを活用し、会話の文脈（コンテキスト）を正確に理解、抽出するロジックの実装を行います。 2. 心理モデルに基づく対話フロー構築 「コスト重視」「安心重視」といったユーザー心理に合わせ、動的に対話を変化させるロジックを構築。 LangGraph等を活用することで、複雑な会話状態の適切な管理、制御を実現します。 3. RAGシステム構築とデータ整備 AIの回答精度向上を目指し、AWS上でのRAGシステムの構築、運用を実施。 併せて、対話ログや専門知識データのクレンジングおよびベクターストアへの投入作業も担当します。 4. 複数領域で使える共通基盤の設計 金融、キャリア、医療など、幅広い分野で「価値観データ」を相互活用できる共通基盤を構築。 将来的な拡張を見据え、柔軟かつスケーラブルなアーキテクチャの設計、実装を行います。 Python
done_all必須スキル
・Pythonを用いたバックエンド開発経験（LangChain、LangGraphなどのLLM開発ライブラリ活用経験を含む）：3年以上 ・LLM（OpenAI/Bedrock等）を用いたアプリケーション開発およびプロンプトエンジニアリング（設計、最適化）の実装経験 ・AWS環境を用いたシステム構築・運用経験（特にLambda, S3, API Gateway等を用いたサーバーレス構成） ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの理解と構築、運用経験 ・仕様固定を待つのではなく、R&D視点で自律的に仮説検証サイクルを回せるアジャイルマインド
・エージェントシステム（ReAct, A2A, MCP等）や対話システムの設計、実装経験 ・自然言語処理（NLP）全般の知識（トークナイザー、意味解析、文脈理解など） ・データ処理・ETL関連の経験（Webスクレイピング、データクレンジング、AWS Glue等の活用） ・AWSのデータベース、分析サービス（Aurora, Neptune等）に関する知識 ・CI/CDパイプラインの構築、運用理解 ・技術検証やPoC（Proof of Concept）開発の経験
support_agent担当エージェントの言葉
案件の特徴:安定稼働,長期プロジェクト,高単価,大規模,BtoB,私服OK,ベテラン歓迎,若手歓迎
情報提供元: ギークスジョブ(GEECHS JOB)
18日前
SNSアカウントでログイン