【フルリモート】【Python】商品認識の精度向上とシステム実装リード案件

■案件サマリー
画像認識とLLMを組み合わせ、写真から商品を特定して価格を自動算出するAIシステムの開発・実運用化に携わる案件です。
現在稼働中のプロトタイプから本番運用レベルへの精度向上と、全体アーキテクチャの最適化をリードします。
画像解析モデル担当者や社内開発チームと協働し、複数のパイプライン要素を統合した仕組みづくりを主導します。

■業務内容
- 既存システムの定量分析を通じた課題の可視化と、パイプライン各段階（画像認識・LLM処理・データベース照合など）におけるエラーの詳細評価
- 改善方針の立案・提案と、実装内容・期待効果・リスク要因を整理した改善計画の策定
- システム全体の設計見直し、LLMに任せる領域とルールベース・DB照合で保証する領域の棲み分け、信頼度スコアに基づいた人手介入の仕組み構築
- 回答品質を検証するための評価基盤の整備、正解データを用いた自動評価パイプライン構築、本番環境での問題フィードバックループの運用
- 不正入力や意図しない動作に対する防御機構の導入とセキュリティ対策
- 開発責任者・事業部門との要件調整、チームメンバーへのタスク配分と技術サポート

■求めるスキル
【必須】
- LLM統合システムの開発実績2年以上、かつ実際に利用されている本運用プロダクト（検証・PoC段階ではないもの）の開発・運用経験が1件以上
- 複数処理の組み合わせ実装経験（エージェント・関数呼び出し・RAG・画像入力など、LangChain・LangGraphなど活用）
- LLM出力品質の評価メカニズムを自ら構築した経験（バッチ評価・LLM-as-a-Judge・RAGAS・Langfuseなど）
- Pythonでのコーディング経験とLLM API（OpenAI・Anthropic・Amazon Bedrock・Geminiなど）の実装経験

【歓迎】
- ユーザー対応システム（カスタマーサポートやAIチャットなど）の実運用経験
- 誤回答防止設計の経験（ガードレール・Human-in-the-Loop・プロンプトインジェクション対策など）
- マルチモーダル処理や類似画像検索連携を含むシステム開発経験
- AWS運用知識、英語でのコミュニケーション能力

■働き方
複数の社内エンジニアおよび海外出身のメンバーを含むチームでの協働。開発責任者との定期的な認識合わせを通じた方針決定。事業部門との要件調整会議への参加。