【案件概要】 銀行業務における問い合わせ対応やナレッジ検索の高度化を目的として、RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムを新規開発するプロジェクトです。 機械学習エンジニアとして、LLM活用基盤の構築、データ前処理、ベクトル検索環境構築、モデル評価およびチューニングを担当いただきます。 金融業界特有のドキュメント構造や専門用語に適した検索精度向上および回答生成の改善が求められる案件です。 【作業内容】 ・RAGシステム全体の設計・開発 ・銀行業務ドキュメントを対象としたデータ収集・前処理・クレンジング ・Embeddingモデルの選定・実装およびベクトルストア構築 ・LLMによる回答生成フローの設計・実装 ・プロンプト設計および精度検証・チューニング ・RAGパイプラインの性能改善(検索精度向上、レイテンシ削減) ・銀行担当者との要件調整および技術的な説明・改善提案
Python(機械学習・AI系)
20日
140-180時間
1回
2026年1月9日





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Midworks
運営会社:株式会社TWOSTONE&Sons
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