【一部出社あり／週5／Python】Agritech・精密農業ドローン画像＆気象データ統合シミュレーション解析基盤開発

お任せしたいこと
［役割］
Python (3.12+) を用いた、アグリテック企業向け精密農業（Smart Agriculture）プラットフォームにおける、ドローンマルチスペクトル画像および気象データに基づく収穫期・病害虫発生予測シミュレーションエンジンの開発
［役割に対して求める成果］
Ray や Dask によるマルチノード分散並列計算の最適化および GDAL / Rasterio によるGIS（地理情報システム）データの高速ラスタ処理により、広大な農地（数千ヘクタール規模）の時系列衛星・ドローン解析時間を従来比 70% 削減し、営農支援アラートのリアルタイム配信を達成

具体的な業務内容
Python 3.12+ / FastAPI を用いた、農地解析シミュレーションエンジンおよびバックエンドAPIの開発
Rasterio, GDAL, GeoPandas を活用した、ドローン空撮画像（NDVI植生指数）および気象観測データのメッシュ解析・前処理パイプライン構築
Ray / Dask / Celery を用いた、大規模な環境シミュレーションおよび作物成長予測アルゴリズムの分散並行計算処理の実装
PostgreSQL (PostGIS) / TimescaleDB を活用した、空間・時系列データの高速クエリ設計およびインデックス最適化
Pytest / Hypothesis による地理空間データ境界値および予測ロジックの自動精度検証テスト構築

必須スキル・経験
Python を用いた Web API またはデータ解析・数値計算システムの開発・運用経験（4年以上）
NumPy, GeoPandas, Rasterio 等を用いたデータ処理・地理情報（GIS）解析の実装実績
Dask, Ray, Celery 等を用いた分散処理・並列計算システムの構築経験
Docker および RDBMS（PostgreSQL等）を用いたバックエンド設計・運用実績

歓迎スキル・経験
Agritech（スマート農業）、気象、環境シミュレーション、リモートセンシング領域での開発実績
PostGIS や TimescaleDB 等の空間・時系列データベースの最適化経験
OpenCV や PyTorch 等を用いた画像処理・特徴量抽出ロジックの組み込み知見
AWS (Batch, ECS, S3) を活用したデータ解析インフラの構築経験

開発環境
言語/環境: Python 3.12+, FastAPI, GeoPandas, Rasterio, Ray, Dask
データ/DB: PostgreSQL (PostGIS), TimescaleDB, Amazon S3
テスト/ツール: Pytest, Ruff, Poetry, Docker, QGIS
クラウド/CI: AWS (ECS, Batch), GitHub Actions
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub

働き方
リモート環境
[一部出社あり] 基本リモートワークですが、実証実験農地でのドローンセンシングデータ取り込み検証や、現地フィールドテスト結果のレビューミーティングのため、週2〜3日程度都内オフィスまたは開発拠点へご出社いただく必要があります。