お任せしたいこと

［役割］
Pythonエンジニアとして、AI分析向けのデータ収集・加工・提供を行う分析基盤の開発・運用を担当。機械学習モデルの学習・推論を支える堅牢でスケーラブルなデータ環境を構築する。
［役割に対して求める成果］
安定したデータパイプラインの構築と運用自動化
機械学習チームが迅速に利用できるデータAPIの提供
データ整合性と処理速度の最適化

具体的な業務内容

FastAPIを用いたデータAPIの設計・実装
AirflowによるETLジョブの設計・スケジューリング
AWS（Glue, Lambda, S3, Redshift）を利用したデータ基盤構築
Pandas, PySparkを用いたデータクレンジング・集計処理
モデル学習用データの前処理・特徴量生成の自動化
ログ監視・バッチ処理パフォーマンスの最適化

必須スキル・経験

Pythonを用いたWebアプリまたはデータ処理開発経験3年以上
FastAPI, Flask, Djangoなどのフレームワーク利用経験
ETLやデータパイプライン開発の経験
AWS, GCP等のクラウド環境での構築・運用経験
SQLによるデータ抽出・最適化スキル

歓迎スキル・経験

機械学習・AIプロジェクトでのデータ整備経験
AirflowやLuigiなどのジョブ管理ツールの経験
Docker／Kubernetes環境での運用経験
BigQuery, Snowflake等のクラウドDWH利用経験

開発環境

言語：Python 3.x
フレームワーク：FastAPI, Flask
データ処理：Pandas, PySpark, SQLAlchemy
データ基盤：AWS（Glue, S3, Lambda, Redshift, CloudWatch）
ETL／スケジューラ：Airflow
CI/CD：GitHub Actions, Terraform
コラボ：Slack, Jira, Confluence, GitHub, Zoom

開発チームについて

データエンジニア3名／AIエンジニア2名／インフラ2名／PM1名
スクラム型の開発体制で短期改善を重ねるアジャイル運営
週次で進捗共有・技術検討・改善レビューを実施

求める人物像

データ品質や再現性を意識した開発ができる方
分析チームと連携し課題解決を推進できる方
技術的な課題を主体的に改善提案できる方

仕事の魅力

AI・データ分析を支える基盤づくりの中核を担える
Python×AWS×Airflowなど最新データ技術を活用できる
上流から運用まで一貫して携われる裁量の大きい環境

リモート環境

[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。