【フルリモート／週5／Python】小売・EC向けAI需要予測SaaSのバックエンド・データ基盤開発

【フルリモート／週5／Python】小売・EC向けAI需要予測SaaSのバックエンド・データ基盤開発 ### お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、小売店やEC事業者の膨大な販売データを機械学習モデルで分析し、最適な発注量や価格を算出する需要予測SaaSのAPIおよびデータ処理基盤の開発をお任せします。 ［役割に対して求める成果］テラバイト級のトランザクションデータや外部データ（天候・カレンダー情報等）を安定かつ高速に処理するデータパイプラインの構築と、機械学習モデルの推論結果をフロントエンドへ低遅延で返す堅牢なAPIの実現。 ### 具体的な業務内容 ・Python（FastAPIまたはDjango）を用いたRESTful APIの詳細設計、実装、テスト ・大規模データを扱うバッチ処理やETLパイプライン（Apache Airflow, dbt等）の設計および実装 ・データサイエンティストと連携した機械学習モデルのプロダクション導入（MLOps基盤の構築） ・RDBMS（PostgreSQL）およびデータウェアハウス（BigQueryまたはSnowflake）を用いた効率的なクエリ設計とチューニング ・Pytest等を用いた自動テストの実装および、GitHub ActionsによるCI/CDパイプラインの保守・運用 ### 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の開発経験（3年以上） ・FastAPI、Django、Flask等のフレームワークを用いたバックエンド開発の実務経験（2年以上） ・RDBMSを用いたデータベース設計およびSQLパフォーマンスチューニングの経験 ・Git/GitHubを用いたチーム開発およびPull Requestベースのコードレビュー経験 ### 歓迎スキル・経験 ・大量データの分散処理（PySparkなど）やETLパイプラインの構築・運用経験 ・AWSやGCPなどパブリッククラウド環境でのアーキテクチャ設計・運用経験 ・機械学習モデルの実稼働環境へのデプロイ経験やMLOpsに関する知見 ・DockerやKubernetesを用いたコンテナ環境での開発経験 ・データウェアハウス（BigQuery, Snowflake等）を利用した開発経験 ### 開発環境 言語・フレームワーク：Python 3.11+, FastAPI, SQLAlchemy, Pytest, Pandas インフラ・データ基盤：GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud Storage), PostgreSQL, Apache Airflow, Docker ツール：GitHub, GitHub Actions, Jira, Slack, Notion ### 開発チームについて プロダクトマネージャー1名、テックリード1名、バックエンドエンジニア4名（今回募集枠含む）、フロントエンドエンジニア3名、データサイエンティスト3名の体制です。アルゴリズムの精度向上だけでなく、それをいかにスケーラブルで安定したシステムとしてユーザーに届けるか、データサイエンスチームとバックエンドチームが密に連携して開発を進めています。 ### 求める人物像 ・大規模データ処理やパフォーマンスチューニングといった技術的難易度の高い課題に挑戦したい方 ・データサイエンティストなど他職種をリスペクトし、チーム全体でプロダクトの価値を最大化できる方 ・フルリモート環境下において、自発的かつ円滑にテキストや通話でコミュニケーションが取れる方 ### 仕事の魅力 食品ロス（廃棄）の削減や在庫欠品による機会損失といった、小売・流通業界が抱える長年の課題をデータサイエンスの力で解決する、社会的インパクトの大きなプロダクトです。Pythonを用いたモダンなAPI開発に加え、大規模なデータエンジニアリングやMLOpsの知見など、AI・データ時代において非常に市場価値の高いバックエンド開発スキルを磨くことができます。 ### 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。

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