【フルリモート／週5／Python】大規模データ解析・AIプロダクト向け高速データ処理基盤開発

お任せしたいこと
［役割］
膨大なデータを扱うAIナレッジマネジメントプラットフォームにおいて、Pythonを用いたデータ処理パイプラインの設計・開発を担当していただきます。
［役割に対して求める成果］
多種多様なフォーマットの大量データを高速かつ正確に抽出・加工（ETL）し、AI推論エンジンが即座に利用できるクリーンなデータ基盤を構築すること。

具体的な業務内容
Python 3.12 / FastAPI を用いた、非同期データ処理APIの設計および実装
Pandas / Polars を駆使した、大量テキストデータや構造化データの高速な加工・検証処理の構築
Celery / Redis を用いた、バックグラウンドでの大規模な非同期分散ジョブ処理の最適化
検索精度向上のためのベクトルデータベース（Chroma / Pinecone）への高効率なデータ格納ロジックの実装
pytestを用いた、データ整合性を担保するための厳格な自動テストの構築

必須スキル・経験
Pythonを用いたバックエンド開発またはデータエンジニアリングの実務経験（3年以上）
FastAPI または Django を用いたWebアプリケーションの開発経験
非同期処理（asyncio）やマルチプロセス・マルチスレッドに関する基礎知識
RDB（PostgreSQL / MySQL）における、クエリ最適化やインデックス設計の経験

歓迎スキル・経験
Polars や NumPy を用いた、メモリ効率と実行速度を意識したデータ処理の実装経験
LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを用いた、LLM組み込みシステムの開発経験
Docker / AWS（ECS, Batch, Lambda）を用いたクラウドネイティブな環境での運用知見
ワークフロー管理ツール（Airflow / Prefect）を用いたデータパイプラインの構築経験

開発環境
言語: Python 3.12
フレームワーク: FastAPI, Pydantic v2
データ処理: Polars, Pandas, Celery
DB: PostgreSQL, Redis, Pinecone
インフラ: AWS (ECS, Fargate)
ツール: GitHub, Slack, Docker, Datadog

開発チームについて
外部ライブラリのソースコードを読み込んでパフォーマンスチューニングを行うなど、技術志向の強いメンバーが集まっています。
コードレビューでは、Pydanticを用いた厳格な型安全性の担保や、メモリ効率（ジェネレータの活用など）について活発に議論しています。
フルリモート前提の非同期コミュニケーションが確立されており、無駄な会議が少なく、ドキュメントをベースに黙々と開発に集中できる環境です。

仕事の魅力
最新のPython 3.x系エコシステムをフルに活用し、型安全で非常に高速なバックエンド開発を突き詰めることができます。
AIプロダクトのコアとなる「データ処理基盤」を担うため、自分の書いたコードの処理速度向上が、そのままプロダクトの価値向上に直結する手応えがあります。
フルリモート・フルフレックスの自律的な環境で、自身の最も生産性の高いリズムを維持しながらコーディングに没頭できます。

働き方
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。