画像認識×LLMを活用した商品特定・価格査定システムの精度改善・実運用化リード

概要詳細

■企業について

弊社は、最先端のAI・機械学習技術を軸に、データとテクノロジーの力で業務プロセスの変革を推進する企業です。画像認識やLLMを活用した自社プロダクトの開発・運用をはじめ、現場の課題を解決する実用的なAIソリューションの展開を行っております。グローバルな開発メンバーとともに、検証から実運用まで一気通貫で価値を届けることを理念に掲げ、継続的なプロダクト改善に取り組んでいます。

■募集背景

現在、画像認識とLLMを掛け合わせ、画像から商品を特定して適切な価格を自動算出するシステムの構築・実用化に強く力を入れております。
すでにプロトタイプとなるAIシステムを構築いたしましたが、実運用に耐えうる精度への引き上げや、処理全体のアーキテクチャ再設計が必要となっております。そのため、現状のボトルネックを定量的に評価・特定し、実運用化までをリードいただけるエンジニアを募集いたします。

■働き方

フルリモート

職務内容

■業務内容

画像から商品を特定し、適切な価格を自動算出するAIシステムを構築しましたが、実運用に耐えうる精度に達していないという課題があります。本案件では、現状のシステムにおける精度のボトルネックを定量的に評価・特定し、画像認識モデル担当や社内エンジニアと連携しながら、LLMとルールベース/DB照合を組み合わせた全体アーキテクチャの再設計・精度改善・実運用化をリードしていただきます。

商品特定〜価格照会〜返答までのパイプライン全体の設計・改善および実用化に向けたリード業務全般をお任せします。

1.現状システムの評価・課題特定
・各パイプライン（画像認識・LLM・照合処理など）におけるエラーの定量分析・可視化

2.改善施策の策定・提案
・根拠・期待効果・リスクを整理した改善ロードマップの策定、開発責任者への提案・合意形成

3.アーキテクチャ設計・実装・改善
・画像モデル担当（画像AIエンジニア）と連携した商品特定〜価格照会の全体フロー設計
・LLMに委ねる領域と、DB照合/ルールベースで担保する領域の境界設計・実装
・信頼度スコアに応じたHuman-in-the-Loop（オペレーターへのエスカレーション）の基準・仕組み設計

4.評価基盤の構築・運用
・正解データを用いた一括評価パイプラインの構築
・回答のばらつき（ロバスト性）検証、本番エラーのフィードバックループ構築

5.セキュリティ・ガードレール対策
・悪意あるプロンプト/入力に対するセーフガード・想定外動作の防止策の導入

6.ステークホルダー連携・チームリード
・事業部門との要件・仕様調整（開発責任者との事前すり合わせ含む）
・社員エンジニアへのタスク切り出し、実装指示、技術フォロー

■開発環境

言語：Python
フレームワーク / ライブラリ：LangChain, LangGraph, RAGAS, Langfuse
LLM API：OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Gemini
インフラ / クラウド：AWS

■求める人物像

課題を根拠とともに見極め、次の打ち手を自分から提案できる方
提案は開発責任者と認識をそろえてから進め、独断で方針を決めない方
事業部門の打ち合わせに出て調整しつつ、事業部門への共有は事前に開発責任者と確認できる方
派手な成果より、地道な検証と改善を積み重ねられる方

求められるスキル

■必須スキル

LLMを組み込んだシステムの開発実務2年以上。そのうち、利用者に継続して使われているシステム（PoC・検証ではないもの）を、ご自身で開発・運用したご経験が1件以上あること
複数の処理を組み合わせたLLMの仕組みの開発経験（エージェント、ツール呼び出し（Function Calling）、RAG、画像入力など。LangChain・LangGraph など）
LLMの回答を評価する仕組みを、ご自身で作ったご経験
（評価用データセットでの一括評価、LLM-as-a-Judge、RAGAS、Langfuse など）
Pythonでの実装経験、LLMのAPI
（OpenAI・Anthropic・Amazon Bedrock・Gemini など）を使った開発経験