【AIアーキテクトポジション】｜最上流の技術選定から携わる／最新LLMの実践投入

■システム要件定義・アーキテクチャ設計 ・お客様の業務課題をヒアリングし、As-Is / To-Beを構造化して整理、顧客の業務プロセス/課題を理解し、業務要件からシステム要件（機能・非機能）への落とし込み ・システム全体のアーキテクチャ設計、およびデータパイプライン（データフロー）の設計 ・クラウドインフラ（AWS/GCP/Azure）およびバックエンド・フロントエンドの基本設計（API設計、イベント駆動アーキテクチャー、マイクロサービスなど） ・非機能要件（セキュリティ、パフォーマンス、拡張性、安定性、認証認可、データ保護、AI固有リスク管理など）の要件整理、設計 ・ユースケース分析・制約条件・前提事項の明示と関係者合意形成 ■AI・ML設計と技術選定 ・プロジェクト要件に応じた最適なAIモデル（LLM、機械学習モデル等）および商用API/OSSの目利き・選定 ・AIフレームワーク（LangChain, LlamaIndex / AutoGen等）の選定とシステム組み込み方針の策定 ・RAGアーキテクチャ、AIエージェント設計、マルチモーダル活用の設計 ・プロンプトエンジニアリング、RAG構成、精度評価指標の設計・ハルシネーション対策、ファインチューニングなどの精度改善/評価方針の策定 ・推論パイプライン設計、コスト最適化（GPU/API/OnPre構築費用含むトレードオフ評価）設計 ・MLOps設計（モデルバージョン管理、再学習トリガー、ドリフト検知） ■ステークホルダー・マネジメント（技術コンサルティング） ・PMや顧客（経営層・ビジネス部門）に対する、技術選定の理由/アーキテクチャの解説、意思決定支援 ・技術的トレードオフ（コスト、精度、パフォーマンス等）の提示とビジネス判断の支援 ・AI開発における顧客の「期待値コントロール」（できること・できないことの明確化） ・リスク/制約事項の平易な伝達と要件合意ファシリテーション ■開発チームとの連携 ・設計したアーキテクチャに基づく、開発チーム（エンジニア）への落とし込みと技術的サポート ・AI開発標準/設計テンプレートの策定と社内展開 ・設計レビュー/コードレビュー方針の策定と実施 ・ミドル〜ジュニアエンジニアへの技術指導/メンタリング