お任せしたいこと
［役割］
バックエンド/データエンジニアとして、Pythonを用いた「配送ルート自動最適化システム」における、データ前処理ロジックの構築、最適化アルゴリズムの組み込み、およびWeb APIの開発を担当していただきます。
［役割に対して求める成果］
詳細設計に基づき、pandasや最適化ライブラリを活用して大量の空間移動データを効率的に処理し、例外処理を徹底した高パフォーマンスなAPIを構築すること。

具体的な業務内容
Python（FastAPI）を用いた、配送最適化計算を実行・返却するREST APIの設計および実装
Pydanticを用いたリクエスト/レスポンスの厳密な型定義および入力値のバリデーション実装
pandasやNumPyなどのライブラリを活用した、移動実績データ（GPSログ等）の加工・前処理スクリプトの開発
SQLAlchemy（ORM）を用いた、PostgreSQLデータベースへのアクセス処理・マイグレーション
Pytestを用いた、データ処理モジュールおよびAPIエンドポイントの自動単体テスト作成
Dockerを用いたコンテナ開発環境の運用、およびGitHub上でのプルリクエストベースのコードレビュー対応

必須スキル・経験
Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの開発実務経験3年以上
FastAPI、Django、FlaskいずれかのWebフレームワークを用いた実務経験1年以上
pandas、NumPyなど、Pythonを用いたデータ処理ライブラリの実務での利用経験
Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験（docker-composeを自在に扱えるレベル）
Git / GitHubを用いたチーム開発（ブランチ管理、コードレビュー等）の実務経験

歓迎スキル・経験
位置情報データ（GeoJSON、GISデータ等）を扱ったシステムの開発経験
SQLAlchemyやPrismaなどのORMを用いた効率的なデータクエリの実装経験
AWS（Lambda / ECS）などのパブリッククラウド環境に関する基礎知識
GitHub Actionsを利用したCI/CDパイプラインの運用経験

開発環境
言語・FW：Python, FastAPI, SQLAlchemy
インフラ・DB：AWS, PostgreSQL, Docker
管理ツール：GitHub, Slack, Jira
技術スタック：pandas, NumPy, Pytest, Poetry, Swagger

開発チームについて
テックリード1名、シニアエンジニア2名、データサイエンティスト1名の計5名構成です。
仕様書やSwaggerの定義がきれいなため、ロジックのコーディング作業そのものに集中できる環境です。

求める人物像
コーディング規約（PEP 8など）を意識し、誰が見ても読みやすいコードを書くよう努められる方
進捗状況や仕様の不明点を小まめにチャット（Slack）で共有し、チームと連携して動ける方

仕事の魅力
Pythonの強力なデータ処理能力を活かし、現実世界の非効率（配送遅延や燃料無駄）を解決するディープな開発が経験できます。
データ処理ロジックのコーディングを通じて、アルゴリズムやDB最適化のスキルが磨かれます。

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。