AWS 生成AIソリューションアーキテクト
コンサルティング環境で、AWS 上に本番品質の RAG、エージェント型システム、データ取り込みシステムを設計します。 規制対象データ向けの安全なアーキテクチャを主導し、顧客や上級ステークホルダーに技術的な判断を説明します。
仕事内容
- Amazon Bedrock の基盤モデルを選定し、選定理由を説明する
- 根拠があり引用付きの回答を提供する RAG システムを構築する
- 短期記憶と長期記憶を備えたエージェント型システムを設計する
- 人によるレビューのワークフローと承認制御を実装する
- 数百万件の異なる形式のドキュメントを処理する取り込みパイプラインを担う
- 表や画像を含む PDF、CSV ファイル、その他の半構造化・非構造化データを処理する
- 抽出、解析、前処理、チャンク分割、メタデータ、埋め込みの方式を定義する
- 構造化情報と非構造化情報を横断するセマンティックレイヤーを作成する
- GenAI および RAG のユースケース向けに多様なデータ構造をモデル化し接続する
- EKS、Kubernetes、コンテナプラットフォームを設計し、EKS または ECS の選択理由を説明する
- Terraform ベースのインフラを本番リリースまで提供する
- AWS のネットワーク、可観測性、ログ記録、本番環境を設計する
- IAM、暗号化、VPC、シークレット、ガードレール、プロンプトインジェクション対策、PII マスキング、CloudTrail または CloudWatch を用いて、機密データや規制対象データ向けの安全な GenAI アーキテクチャを構築する
- Python で本番品質の GenAI およびデータパイプラインコンポーネントを構築・デバッグする
- ADR と技術設計資料でアーキテクチャ上の判断を文書化する
- 顧客のレビュー委員会や上級技術ステークホルダーにアーキテクチャの選択を提示し、説明する
応募要件
- 基盤モデルの選定と根拠を含む、Amazon Bedrock の実務経験
- Amazon Bedrock AgentCore の本番デプロイ経験
- ベクトル検索とセマンティック検索に Amazon OpenSearch を使用した経験
- ドキュメントとデータの保存に Amazon S3 を使用した経験
- 引用付きの回答を返す根拠ベースの RAG システムを設計・実装した経験
- エージェント型アーキテクチャと、エージェントの短期・長期記憶に関する経験
- 人によるレビューのワークフローと承認パターンを実装した経験
- 数百万件の異なる形式のドキュメントを処理する取り込みパイプラインを担った経験
- 表や画像を含む PDF、CSV、その他の非構造化・半構造化データを扱った経験
- ドキュメントの抽出、解析、前処理、チャンク分割、メタデータ、埋め込み手法に関する深い知識
- 専任のデータエンジニアリングチームなしで、取り込みおよびデータパイプラインを担える能力
- 構造化データと非構造化データを横断するセマンティックレイヤーのアーキテクチャ経験
- GenAI および RAG アプリケーション向けに多様なデータ構造をモデル化・統合できる能力
- EKS、Kubernetes、コンテナアーキテクチャの経験
- EKS と ECS のアーキテクチャ上の選択を説明し、根拠を示せる能力
- 本番デプロイまでの Terraform および Infrastructure as Code の豊富な経験
- AWS のネットワーク、監視、ログ記録、本番インフラの経験
- 最小権限 IAM、KMS、TLS と暗号化、プライベート VPC ネットワーク、Secrets Manager、Bedrock Guardrails、プロンプトインジェクション対策、PII の検出とマスキング、CloudTrail または CloudWatch を含む、AWS セキュリティアーキテクチャの深い知識
- 規制対象または機密データの環境向けに GenAI システムを設計した経験
- 本番用 GenAI とデータパイプラインの開発・トラブルシューティングにおける Python の高いスキル
- Architecture Decision Record と技術アーキテクチャ文書を作成した経験
- 顧客のレビュー委員会や上級技術ステークホルダーにアーキテクチャ上の判断を提示し、説明できる能力
福利厚生
- 正社員雇用
- 完全リモート勤務
- 時給 60.00～90.00 米ドル
