職種
AI・LLMエンジニア年収
500万円 〜利用技術
- Python
- LLM
- RAG
こだわり条件
- 一部リモート可
- SIer・SES歓迎
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-11-26最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っている
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Vertex AI, CodeRabbit, OpenAI API
生成AI活用状況の詳細
・GitHub Copilotはコード補完だけでなく、エージェント機能を活用したプロトタイプ生成・テストコード作成・設計ドラフトの作成などにも利用し、開発スピードと品質を向上させています。CodeRabbitはコードレビューの効率化と品質維持に利用しています。
・ChatGPT／OpenAI API／Anthropic API／Vertex AI Gemini は、プロトタイプ開発、RAG構築に向けた埋め込み比較、API応答の検証、テストデータ生成、モデル選定のシミュレーションなど、エンジニアの実装業務で幅広く活用しています。
・ChatGPT／OpenAI API／Anthropic API／Vertex AI Gemini は、プロトタイプ開発、RAG構築に向けた埋め込み比較、API応答の検証、テストデータ生成、モデル選定のシミュレーションなど、エンジニアの実装業務で幅広く活用しています。
仕事内容
■ レトリバについて
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レトリバは、東京大学の学生を中心に創業されたPreferred Infrastructure（PFI）の製品事業部がスピンアウトする形で2016年に設立されました。
PFI時代を含め20年に渡り自然言語処理×機械学習の技術研鑽を行い、現在は検索×データ整備領域に力を入れ、企業の戦略的AI活用を支援しています。
「レトリバ」という社名は、英語の「Retrieval（
開発環境
求人の特徴
こだわり条件
- 一部リモート可
- SIer・SES歓迎
利用技術
- Python
- LLM
- RAG
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- グローバルな環境への適応
- 関係者・関係部署とのやりとり
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 柔軟な思考や対応
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- モバイル
- アプリケーション開発
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 自然言語処理
- 研究開発
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 海外・グローバル
- アジャイル開発
- マネジメント
- OSS活動
- コンピュータサイエンスの学習
- 社会的な影響力や意義
- ゲーム