Delivery Engineer(POV要件定義・成功基準策定)/東京/在宅勤務/英語・セキュリティ製品支援
、RAG、Agentic AI の基礎知識 業務エリア: 東京(基本在宅、客先訪問あり) 業種: 情報・通信・メディア 案件ID:410067...
、RAG、Agentic AI の基礎知識 業務エリア: 東京(基本在宅、客先訪問あり) 業種: 情報・通信・メディア 案件ID:410067...
テムを設計・開発 【この仕事の魅力】 ・業務理解から設計まで一貫して関われる ・RPA、AI連携、RAGなど先端領域の実務経験が積める ・改善・機能追加を通じて、成長実感を得やすい 友達に追加して、「質問したいこと」や「応募したいこと」を自...アプリケーションの機能開発、改善対応 ・AIを活用した分岐判断、業務指示の自動化 ・Webシステム開発、API連携 ・RAG活用、モジュール共通化 ・PoC開発、機能追加対応 ※スキルレベルに応じ、指導...
課題の整理 ◆AI活用可否の判断を含めた技術選定、構想設計 ◆自社パッケージにおけるAI機能の設計・開発リード ◆AI駆動開発、生成AI、RAG、データ基盤活用に関する方針検討 ◆Snowflake、BigQueryなど...、Azure、GCP ・LLM/生成AI:LangChain、Claude など ・RAG:Pinecone、Weaviate、Chroma など ・データ基盤:Snowflake、BigQuery ・ベクトルDB:Pinecone...
ム開発でのコミュニケーションを大切にできる方 【歓迎条件(Want)】 ・技術選定やアーキテクチャ設計からプロダクトの立ち上げ(0→1)に関わった経験 ・LLM、RAG、エージェント等のAPIを利用した開発実装・個人開発経験 ・「この作業、もっと自動化できるんじゃないか?」と開...
ダクト全体のアーキテクチャを自ら描き、技術選定から実装まで主導できる裁量の大きいポジションです。 ■必須条件 ◇AIプロダクト設計/実装 ・LLMを用いたAIプロダクト(チャット、エージェント、RAG/AI検索等)のアーキテクチャ設計・実装経験 ・LLM API...
番運用基盤構築と自動化(MLOps) ◎生成AI・LLMを用いたAIエージェント開発支援 ◎LLM API・ベクトルDB・推論基盤の最適化(RAG構成、モデル更新自動化 等) ■当社について: 当社はこれまで、人の力で日本の製造業とともに歩み、現場...
会・訪問・Web商談 ・マーケ/IS連携による高確度リード対応 ・無料お試しプランへの合意形成 ・Qast AI(RAG活用)の価値訴求 ▼無料お試し期間の伴走サポート ・利用開始支援 ・想定ユースケースのすり合わせ ・ユー...
engineering, retrieval-augmented generation (RAG) architectures, fine-tuning techniques, and AI deployment patterns - Advanced...
用したバックエンド開発(主要業務) ・Power Platformと連携するAPI(Azure Functions/Logic Apps)の設計・開発 ・Azure OpenAI Serviceを用いたAIエージェントの高度な機能(RAG、カス...
番運用基盤構築と自動化(MLOps) ◎生成AI・LLMを用いたAIエージェント開発支援 ◎LLM API・ベクトルDB・推論基盤の最適化(RAG構成、モデル更新自動化 等) ■当社について: 当社はこれまで、人の力で日本の製造業とともに歩み、現場...