【株式会社CAT.AI】AIアプリケーションエンジニア

― オンプレミス環境でLLM・RAG・Difyを稼働させるAIアプライアンス基盤の構築を担うポジション ― 企業が生成AIを安全かつ安定して活用するための、オンプレミス型AIアプリケーション基盤の設計・構築・導入を担当していただきます。 GPUサーバーなどのハードウェアと、KubernetesやDockerを用いたコンテナ基盤、LLM推論環境、RAG、Dify、ベクトルデータベースなどを組み合わせ、AIアプライアンスとしてお客様へ提供できる環境を構築します。 お客様の要件に応じたシステム構成の検討から、性能・動作検証、導入、運用設計、障害対応まで一連の工程に携わります。また、案件で得られた知見を標準構成や構築手順として整備し、製品・サービスとしての品質と導入効率の向上にも取り組んでいただきます。 主な業務は以下のとおりです。 Kubernetes、Dockerを用いたコンテナ基盤の構築 LLM推論環境、RAG、Difyなどの導入・設定 GPU、サーバー、ストレージなどを含むシステム構成の検討 性能・動作検証およびお客様環境への導入 監視、ログ管理などの運用設計 障害の切り分け、原因調査、改善 標準構成、構築・運用手順の整備 AIアプリケーション開発が中心ではありませんが、経験に応じてDifyアプリの作成やRAGの精度改善にも携わっていただきます。 ★CAT.AIでは、AIエージェントや生成AI、カスタマーサポートDXに関する最新情報やナレッジを「CAT.AI Blog」で発信しています。 当社がどのような課題に向き合い、どのような価値を提供しているのかを感じていただける内容です。ぜひご覧ください。 ▶ CAT.AI Blogはこちら（https://cat-ai.co.jp/blog/） ■ 選考フロー 例）カジュアル面談 ⇒ 一次面接 ⇒ 最終面接 ※最終面接の前に適性確認テストがございます。 ※上記は変更となる可能性もございます。

■Linuxサーバーの構築・運用経験 ■Kubernetes、Dockerを用いた基盤の構築・運用経験 ■LLMやRAGなど、生成AIシステムの基本的な構成に関する知識 ■ログやシステム構成から、技術的な問題を切り分けられるスキル ■新しい技術を自ら調査・検証し、構築方法を確立できるスキル

■オンプレミス環境やアプライアンス製品の設計・構築経験 ■LLM推論基盤やGPUサーバーの構築経験 ■RAG、ベクトルデータベースの構築経験 ■Difyの環境構築・運用経験 ■Helm、Ansible、Terraformなどを用いた構築自動化の経験 ■DifyやPythonを用いたAIアプリケーションの開発経験 ■お客様への技術説明や導入支援の経験

■AIアプリケーションを支える基盤技術に関心がある方 ■ハードウェアからAI関連モジュールまで、基盤全体を俯瞰できる方 ■性能、安定性、セキュリティ、運用性を意識して基盤を設計できる方 ■未経験の技術でも、自ら調査・検証しながら取り組める方 ■問題の原因を整理し、解決まで粘り強く進められる方 ■構築で得た知見を標準構成や手順として仕組み化できる方 ■関係者と連携し、主体的に案件を進められる方