バックエンドエンジニア｜Python / GCP・RAG実装で化学メーカーのAI基盤構築

当案件は、化学メーカー様のデータとAIの活用基盤をゼロから構築、刷新するAI駆動型の大規模プロジェクトです。

非構造データからの情報抽出からRAG（検索拡張生成）の実装まで、次世代のビジネス戦略を支えるコア機能の開発を担当いただきます。

Claude CodeやGCP、pgvector等の最先端技術をフル活用し、裁量を持って設計から実装まで主導できる環境が整っています。

実践的なAI基盤の構築を通じて、急速に需要が高まるAIバックエンドエンジニアとしての圧倒的な市場価値向上を実現できます。

なお、具体的には下記を想定しております。

・PDF・画像などの非構造データからの商品情報の抽出および構造化データの整備

・FastAPIを用いたクリーンアーキテクチャによるバックエンドAPIの開発

・pgvectorおよびOpenAI Embedding APIを活用した類似商品検索・RAG用ベクトル検索の実装

・3層データモデル（Series → Product → SKU）に基づくPostgreSQLのテーブル設計・実装

・抽出データのCloud SQL格納およびBigQueryへのデータ同期（データパイプライン構築）

・チーム内のコード品質を担保するためのコードレビュー業務

※フルリモート可