【フルリモート／週5／Python】エンタメテック：YouTube動画の視聴データを用いたトレンド解析・自動タグ付けシステム開発

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、YouTube Data APIから取得する膨大な動画メタデータやコメント、視聴統計データを集約・解析する、エンタメ企業向けデータ分析プラットフォーム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］ Python（FastAPI）を用いた高速なAPI構築と、pandas/Polarsを活用した効率的なデータパイプラインにより、最新の動画トレンドをリアルタイムに抽出し、AIによる動画の自動タグ付け処理をバグなく実装すること。 具体的な業務内容 Python（FastAPI）を用いた、YouTube動画データ収集・解析用Web APIの新規設計および実装 YouTube Data APIを活用した、特定のチャンネルや急上昇動画のメタデータ（視聴数、コメント、高評価等）の自動取得バッチ開発 pandas / Polars を用いた、大量の非構造化データ（テキスト、数値）のクレンジング・特徴量抽出処理 自然言語処理ライブラリ（GiNZA / 外部LLM API等）を組み込んだ、コメントの感情分析および自動キーワード抽出ロジックの実装 Pytestを用いたバックエンドロジックの単体・結合テストコードの作成と品質管理 Dockerを用いたコンテナ環境の構築、およびAWS（ECS/Fargate）へのデプロイ支援 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いずれかのフレームワークを用いた商用プロダクトの開発経験1年以上 pandas、NumPy、Polars等のライブラリを用いたデータ加工、またはバッチ処理の実務経験 RDBMS（PostgreSQL/MySQL等）の基本的な知識、およびSQLを用いたデータ操作スキル GitHubを用いたプルリクエストベースのチーム開発フローの習熟 歓迎スキル・経験 YouTube Data API、またはその他SNSの外部APIを用いた開発・運用経験 Docker / Kubernetesを用いたコンテナ開発環境の構築および運用の知見 AWS（ECS, Fargate, RDS, Lambda）などのクラウドインフラに関する基礎知識 自然言語処理（NLP）や、OpenAI等のLLM APIを組み込んだプロダクトの開発経験 Apache Airflowなどを用いたデータパイプライン（ETL）の構築経験 開発環境 言語・FW：Python 3.11+, FastAPI インフラ・DB：AWS, PostgreSQL, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：Polars, pandas, Pytest, Poetry, YouTube Data API 開発チームについて テックリード1名、データエンジニア2名、Pythonエンジニア2名の計5名構成です。 動画マーケティングやエンタメ領域のデータを扱っており、最新のデータ処理技術（Polars等）を積極的に実務に投入する、非常にモダンで技術意欲の高いチームです。 求める人物像 データ処理の効率化（メモリや処理速度の最適化）に関心があり、綺麗なロジックを書くことにこだわりを持てる方 外部APIの仕様変更などに対しても、ドキュメントを読み解きながら柔軟かつ迅速に対応できる方 仕事の魅力 エンタメ×データ分析という非常に面白いドメインで、Pythonの強力なデータ処理能力を活かした開発ができます。 YouTubeという身近なプラットフォームの裏側にあるデータを扱い、最先端のトレンド解析システム作りに深く関与できます。 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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