掲載日 ・ 2026/04/28
株式会社日本経済新聞社
株式会社日本経済新聞社:■AIエンジニア、MLエンジニア
750~1,100万円
東京都
日本経済新聞社
新聞・出版
アーキテクト
700万~
会社名
株式会社日本経済新聞社
会社概要
新聞を中核とする事業持ち株会社。
雑誌、書籍、電子メディア、データベースサービス、速報、電波、映像、経済・文化事業などを展開。「日経電子版」をはじめとするデジタル領域、グローバル展開にも力を入れています。2015年には英国の有力経済紙フィナンシャル・タイムズを発行するフィナンシャル・タイムズ・グループを買収。
急激にデジタルシフトしている世の中でもニュースや解説・コラム、様々なデータを通じて、読者に役立つデジタルサービスの強化に力を入れています。
ポジション
■AIエンジニア、MLエンジニア
仕事内容
当社はテックカンパニーを目指しており、紙のメディアにはないデジタルならではの価値を提供する様々な施策を検討、実施しています。
日経電子版は、2010年の創刊以来、新聞業界のデジタルシフトをリードし、Webサイトやアプリを通じて経済ニュースを中心にビジネスや生活に役立つ情報を提供しています。紙の新聞の形式でニュースを閲覧できる「紙面ビューアー」や、好みに応じた情報をお届けするパーソナライズ機能など、内製開発を進めることでスピード感を持って多様なニーズに応え、現在約97万人の方々に有料会員としてご利用いただいています。
さらなる成長を目指すために、新しい技術を取り入れたApple Vision Pro向けアプリや生成AIを活用したサービス、新たなメディアサービスの開発など、エンジニアの挑戦は続きます。本ポジションでは、生成AIを活用した電子版や周辺サービス向けの機能開発、記事のレコメンデーションなど機械学習・AIを用いた開発に取り組んでいただきます。
日経電子版では数百万件におよぶ記事データや何十億件にものぼるログデータなど、独自に保有しているデータが大量にあります。これらのデータを生成AIや機械学習・自然言語処理などによって活用し、他社にはできないサービス開発に取り組みます。
また、優秀なデータサイエンス人材が所属しており、部署を越えて定期的に情報交換や勉強会も実施しています。
例えば、データサイエンスコンペティションの「Kaggle」で優秀な結果を残した「Kaggle Master」が複数人おり、自然言語処理学会などへの論文投稿も積極的に行っています。こうした社内人材と連携しながら、機械学習・AIに対する開発力を高め、事業成長につなげていきたいと考えています。
■経験できるキャリアについて
自社サービスを提供しており、機械学習モデルの開発以外にもサービス企画や機械学習開発環境の改善など状況とご興味に応じて幅広い経験をつめる機会があります。有料会員97万人超、登録会員数500万人超の多くのユーザーからのアクセスに伴う大規模なログデータがあるため、大規模ログデータ分析と機械学習応用の経験が得られます。また、日経電子版の記事データを扱った自然言語処理に取り組む機会や、実サービス上で改善を実施するためデータサイエンスの経験を積むこともできます。
■チームについて
チームは進行中のプロジェクトや得意領域によって決まりますが、日経電子版のプロダクト開発やデータ関連チームに所属していただきます。日経電子版だけでなく、社内のデータサイエンティストやエンジニアとの情報共有・交流の枠組みもあり、チームを超えて知識を高めていくことができます。
【具体的な業務】
・生成AIを活用した機能開発および周辺システム・インフラの構築
・記事などコンテンツの推薦システムのモデル検討、開発・運用・改善
・効果的にKPIを改善するためのデータ分析、推薦ロジックの考案、検証と導入
・スキルと希望に応じて、以下のような業務
・機械学習のスキルを活かした日経電子版のUX向上の企画
・MLOpsの設計、構築
■技術スタック
https://hack.nikkei.com/tech-stack/
求める経験・スキル
必須スキル
・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上)
・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築
・機械学習モデルを利用したAPIの実装
・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装
・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験
・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験
・レコメンドシステム
・自然言語処理
・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験
・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること
・統計的検定とその活用についての基礎的な知識
歓迎スキル
・大規模プロダクトの開発・運用経験
・機械学習案件のプロジェクトマネジメント経験
・LLM を活用した本番サービス向けパイプラインの構築や運用