お任せしたいこと

［役割］
Pythonエンジニアとして、業務データ処理基盤の設計・実装・運用を担当。FastAPIを用いたAPI開発から、AirflowによるETLパイプライン構築まで幅広く携わり、安定したデータ連携・分析基盤を構築していただきます。
［役割に対して求める成果］
信頼性の高いデータ処理フローとAPI基盤の構築
大規模データを効率良く扱うための最適化・自動化
アプリケーションチームとの連携による品質向上

具体的な業務内容

FastAPIを用いたデータ連携APIの設計・実装
Airflowを中心としたETLワークフロー構築
Python（Pandas／NumPy）によるデータ変換・集計処理
AWS（Lambda, ECS, S3, RDS, Athena）環境の構築・運用
データモデル設計（PostgreSQL, Redshift, DynamoDB）
pytestを用いたテスト整備・自動化
CI/CD（GitHub Actions）によるデプロイパイプライン構築

必須スキル・経験

PythonでのWebアプリまたはAPI開発経験3年以上
FastAPI／Flask／Djangoいずれかの実務経験
SQLの利用経験（JOIN／集計／チューニング）
AWSまたはGCPなどクラウド環境での開発・運用経験
ETL／データ処理基盤の実務経験

歓迎スキル・経験

Airflow, Luigi等ワークフロー管理ツールの利用経験
PySpark／Athena／BigQueryを用いた大規模データ処理経験
Terraform／AWS CDKなどIaC経験
機械学習基盤（SageMaker, MLflow）運用の知見
GraphQL API開発経験

開発環境

言語：Python 3.11
フレームワーク：FastAPI, Flask, Pandas, Airflow
DB：PostgreSQL, Redshift, DynamoDB
インフラ：AWS（Lambda, ECS, S3, RDS, Step Functions, CloudWatch）
IaC：Terraform, AWS CDK
CI/CD：GitHub Actions
監視：Datadog, Grafana
コラボ：Slack, Notion, Jira, GitHub, Zoom

開発チームについて

バックエンド4名／データエンジニア2名／SRE1名／PM1名体制
スクラム開発採用（2週間スプリント）
API〜データ処理〜分析まで横断的な体制で開発

求める人物像

データ処理とAPI設計の両軸でスキルを伸ばしたい方
実務の課題を技術的に解決するアプローチが得意な方
自動化・効率化に強い関心がある方

仕事の魅力

Python×FastAPI×Airflowでモダンなデータ基盤を構築できる
ETL〜API〜クラウド運用まで幅広いスキルを習得可能
フルリモートで裁量を持って技術選定・改善に携われる

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。