【フルリモート／週5／Python】医療画像AI診断ナビゲーション基盤の開発案件

お任せしたいこと
［役割］
Python (FastAPI / PyTorch) を用いた、医療機関向けリアルタイム画像AI解析・診断アシストプラットフォームのバックエンドおよび推論パイプライン開発
［役割に対して求める成果］
DICOM（医療用画像）データの非同期解析・推論処理の高速化による、画像アップロードからAI解析結果表示までのリードタイム短縮（2秒以内）と、HL7 / FHIR 規格に準拠した電子カルテ連携基盤の確立

具体的な業務内容
Python 3.12+ / FastAPI を用いた、DICOM画像ストリーミングおよびAI解析結果出力APIの設計・開発
PyTorch / ONNX Runtime を用いた学習済みモデルの推論エンドポイント最適化および TensorRT による軽量化
Celery / Redis / RabbitMQ を用いた重い画像処理ジョブの分散非同期キューイング処理構築
医療情報標準規格（HL7 FHIR）に準拠したデータ統合層の構築および、医療データ保護ガイドラインを満たす暗号化・認証実装
pydantic / pytest を用いた厳密な型・バリデーションチェックおよびテスト自動化

必須スキル・経験
Python を用いたバックエンド API または画像処理・AIシステムの開発運用経験（4年以上）
DICOM, OpenCV, Pillow 等を用いた画像処理プログラミングの実務経験（1年以上）
Redis / Celery 等を用いた非同期バックグラウンド処理の設計・運用経験
Docker / Linux 環境でのアプリケーションコンテナ化・最適化実績

歓迎スキル・経験
医療ドメイン（HL7, FHIR, 電子カルテ連携, 医療機器規制等）に関する知識・開発実績
PyTorch / ONNX / TensorRT 等を用いたモデル軽量化・推論高速化の知見
AWS (Bedrock, SageMaker, HealthLake) 等のクラウドヘルスケア機能の利用経験

開発環境
言語/環境: Python 3.12+, FastAPI, PyTorch, ONNX Runtime, Celery
データ/規格: PostgreSQL, Redis, DICOM, HL7 FHIR
インフラ/ツール: AWS, Docker, GitHub Actions, Pytest
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub

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。