【フルリモート／週5／Python】AI・EdTech自動採点エンジン＆学習データ分析基盤開発

お任せしたいこと
［役割］
Python (3.12+) / FastAPI を用いた、オンライン学習プラットフォーム向けAI自動採点・学習データ解析エンジンのバックエンド開発
［役割に対して求める成果］
Polars や DuckDB による大容量学習ログデータの高速パース処理と Celery / Redis を用いた分散非同期処理の最適化により、大量の試験採点リクエスト時の応答時間を従来比 60% 削減し、リアルタイム結果返却を達成

具体的な業務内容
Python 3.12+ / FastAPI を用いた、自動採点APIおよび学習傾向分析バックエンドの開発
Polars, DuckDB, NumPy を活用した、生徒の解答ログ・解答時間の高速分析パイプライン構築
Celery / Redis / AWS Batch を用いた、大容量手書き・テキスト解析タスクの非同期分散処理基盤の実装
PostgreSQL (Vector) を用いた、類似問題検索および個別最適な学習ロードマップ生成ロジックの開発
Pytest / Hypothesis による採点ロジックおよび境界値の自動検証テスト構築

必須スキル・経験
Python を用いた Web API またはデータ解析・数値計算エンジンの開発・運用経験（4年以上）
Polars, NumPy, Pandas 等を用いたデータ処理・高速化の実装実績（1年以上）
Celery, Redis 等を用いた非同期タスクキュー・分散処理システムの構築経験
Docker や CI/CD を用いたマイクロサービス開発および自動テストの実践経験

歓迎スキル・経験
EdTech、教育、LLM・自然言語処理、AI関連サービス領域での開発実績
Vector Database（pgvector, Qdrant 等）を用いた検索エンジンの開発経験
FastAPI を用いた高並行 API のパフォーマンスチューニング知見
AWS (ECS Fargate, Batch, ElastiCache) の構築・運用経験

開発環境
言語/フレームワーク: Python 3.12+, FastAPI, Polars, DuckDB, NumPy
データ/キャッシュ: PostgreSQL (pgvector), Redis, Amazon S3
テスト/ツール: Pytest, Ruff, Poetry, Docker, LocalStack
クラウド/CI: AWS (ECS, Batch, ElastiCache), GitHub Actions
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。