音楽トレンド検知システムのデータベース設計者を募集します

【依頼内容】 YouTubeでカバー動画を投稿する個人プロジェクトのため、「次にカバーすべき楽曲」を早期に発見する仕組みを作っています。そのデータベース設計について、ご相談に乗っていただける方を探しています。 ■やりたいこと SpotifyやYouTubeなど複数のサービスから楽曲データを毎日取得し、データベースに蓄積していきたいと考えています。蓄積したデータをもとに「最近伸びている曲」「まだカバー動画が少ない曲」を見つけ出し、自分がカバーする候補としてレコメンドさせたいです。 ■現在の状況 ・Firebase（Cloud Functions）で初期実装を進めています ・Spotify APIやYouTube Data APIなど、必要なAPIの利用経験はあります ・ただし、データを「貯めて分析する」部分の設計が固まっておらず、ここを相談したいです ■相談したいこと 1. データベースの選び方 時系列データの蓄積に向いているのはBigQuery、Firestore、DuckDB、Supabaseなど、どれが良いか比較してアドバイスをいただきたいです 2. テーブル設計 楽曲のマスター情報、毎日の観測データ、集計結果などをどう分けて持つべきか 3. 新しい楽曲の発見方法 「昨日まで誰も知らなかったけど今日ランキングに出てきた曲」を自動で見つけて追跡対象に加える仕組みを、どう設計するか。これが一番難しいと感じている部分です 4. APIの叩き方の工夫 レート制限に引っかからないよう、取得頻度をどう調整するか 5. 特徴量の考え方 最終的には「YouTubeチャンネル登録者の増加」を目的変数にしたいので、そのためにどんなデータを集めておくと良いか ■応募者へのお願い 依頼者である私自身もChatGPTやClaudeを日常的に使っています。そのため、生成AIにそのまま聞けば出てくるような一般的な回答ではなく、実際にデータベース設計やデータ取得パイプラインを組んだ経験に基づく、具体的なアドバイスをいただけると嬉しいです。 そういった理由から、可能であれば**理工学部出身の方**、もしくはデータエンジニアリングやMLOpsの実務経験をお持ちの方からのご応募を歓迎します（必須ではありません）。 なお、生成AIを使った納品物でも構いませんが、その場合も上記の理由から、AIの出力をそのまま貼り付けるのではなく、ご自身の知見で内容を吟味・補強したものをいただきたいです。 ■納品物のイメージ ・データベース設計書（ER図つき） ・データ取得の流れがわかるアーキテクチャ図 ・「なぜその技術を選んだのか」がわかる比較表 ・新規楽曲を発見するロジックの擬似コードかフローチャート ※コーディングは私自身で行いますので、設計ドキュメントのみの納品で大丈夫です。 ■予算 3,000円 ■納期 ご相談の上で決めさせてください。 ご興味のある方は、まずお気軽にメッセージをいただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。