【生成AIクラウドアーキテクト】AWS・Snowflakeによる生成AI基盤／RAG・AIエージェント・MCP連携をリード（プライム案件）

よくいただくご質問はFAQに載せているので、ご確認ください⇒こちら
最新のJMAS社員の紹介記事や、社内イベント、研修等はこちらをご確認ください⇒note・ talentbook

仕事内容

当社はプライム案件を中心に、顧客のデータ活用を支援する事業を展開しています。今回募集するポジションでは、AWSやSnowflakeの生成AI機能を活用し、既存のLLM（大規模言語モデル）を利用して、MCP（Model Context Protocol）やAIエージェント、プロンプト設計を駆使しながら、顧客の業務に最適化された生成AI活用基盤を構築・運用する役割を担います。
具体的には：
・AWSやSnowflakeを活用した生成AI基盤の設計・構築
・提供されているLLMを利用し、プロンプト設計・AIエージェント構築による業務効率化支援
・MCPを活用した外部システム連携やワークフロー自動化
・顧客要件ヒアリングから設計、開発、運用・保守まで一貫対応
・PoC（概念実証）や新規サービス企画の推進

このポジションの魅力

・生成AI領域のコアエンジニアとして、AI基盤の“設計思想”から関われる
-RAG、AIエージェント、MCP などの最新アーキテクチャを自ら設計できる
・JMAS独自のセキュアAIプラットフォーム（J‑SAP）のアーキテクチャをリードできる
-セキュリティ・ガバナンス・監査ログまで含めたエンタープライズAI基盤
・プライム案件で顧客課題に直結
-AI企画～PoC～本番化～内製化支援まで一気通貫
-顧客のビジネス変革に AI で直接貢献できる
・生成AIプロジェクト 30件以上の実績に基づく強力な支援体制
-社内コンサルタント・データ基盤チームと連携

この仕事で得られるもの

・生成AIのエンタープライズ実装に必要なすべてのスキル
-モデル選択、プロンプト設計、評価指標、RAG、エージェント
-MCP連携の業務自動化アーキテクチャ
・AWS × Snowflake × 生成AI の統合アーキテクチャの実戦経験
-Snowflake Cortex、Streamlit、Bedrock、QuickSightなど最新技術を網羅
・顧客DXを牽引するコンサルティング力
-AI活用ロードマップ策定

求める人物像

・生成AIの可能性に強く興味があり、技術検証〜本番化までやり切れる方
・AIエージェント／RAG／MCPなどの新領域にも積極的に挑戦したい方
・顧客課題の深掘りを好み、技術で本質的な解決を行いたい方
・対話・協調を重んじ、プライム案件で顧客と並走できる方

必須条件

・AWSの設計・構築経験（AI活用系・データ基盤系いずれかでも可）
・Python または SQL を用いた開発経験（データ処理・自動化など）
・生成AIへの強い興味・学習意欲、および自走した自己研鑽の実施
-例）個人的なプロンプト設計の試行、Web API を触った経験、AIニュースの継続的インプット、Udemy/YouTube などでの学習など
-実務での生成AI開発経験 は不問
・外部API連携の実装経験（AI連携経験は必須ではない）

歓迎条件

・RAG構築（Kendra／Cortex Search等）または自然言語検索の理解
・AIエージェント構築経験／ワークフロー自動化（MCP経験あれば尚可）
・Snowflake・AWSを活用したデータ基盤設計の経験

募集背景

AWS・Snowflake・LLMを組み合わせた生成AI活用プロジェクトが急増しており、
特に、RAG・AIエージェント・業務自動化（MCP連携）へのニーズが拡大。
JMASでは、独自のセキュアAIプラットフォーム（J‑SAP）を軸に企業の生成AI導入を推進しており、生成AIエンジニアの増強が急務となっています。

構築事例

・AWS × RAG（Kendra）による社内ナレッジ活用AI
-文書変換／索引構築／同義語辞書調整
-精度検証〜本番化
・AIエージェントによる業務自動化
-判断・実行フローの自動化
・J‑SAPによる企業向け生成AI基盤構築
-権限管理／監査ログ／ガバナンスまで統合
-チャット、RAG、エージェント、画像生成、要約、翻訳 etc.

応募部署

テクノロジー推進本部
アドバンストテクノロジー部
クラウドソリューショングループ

選考フロー

書類選考、ＷＥＢ適性試験（※）、面接（2回） 
（※）一次面接前日までにＷＥＢ適性試験を受験頂きます（自宅受験）