■法人向けデジタル情報サービス　データサイエンティスト（アナリティクス）の求人

日本経済新聞社は新聞事業を中心に、電子メディアやデータベースなど様々な分野で情報サービスを提供する企業です。我々の強みである多様なビジネス情報を活用し、お客様の課題を解決する法人向けデジタル情報サービスの開発・展開を積極的に進めています。近年では、日経リスク＆コンプライアンス（取引先スクリーニングツール）、NIKKEI The KNOWLEDGE（ナレッジマネジメント）、NIKKEI KAI（プロフェッショナル向け生成AIサービス）などの新規サービスを立ち上げてきました。 ・情報サービスユニットの事業紹介サイト　https://nkbb.nikkei.co.jp/about/ ■募集背景 当社は、日々生み出す膨大な記事、企業、数値情報などの一次情報を強みに、法人顧客向けデジタル情報サービス（BtoB SaaS）を展開してきました。記事本数は1億本以上あり、自然言語の他にも、企業・証券データ、マクロ・金融統計、地域情報などの大規模データを取り扱っています。 近年では、これらの情報サービスの利用動向を分析し、プロダクトの価値を引き上げる分析官の存在が必要不可欠となっています。新サービスのローンチや、データドリブンにサービス開発を進めていくための分析需要の高まりなど、分析官のニーズが更に高まっているため、データサイエンティスト（アナリティクス）を募集します。 ■業務内容 BtoB向けデジタル情報サービスのデータ分析、分析結果に基づく施策提案や施策の評価等のデータ活用プロジェクトにおける分析業務を担っていただきます。 各サービスから発生する大規模な利用データや、保有するテキスト・数値系のコンテンツに向き合いながら、PM・企画・エンジニア・デザイナー等とのコミュニケーション (スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど) を含む分析実務を通じて事業価値の向上に貢献していただくお仕事です。 ＜具体的な業務＞ ・各事業のKPI策定やデータ利活用に関する支援およびKPIモニタリングのためのBIダッシュボード作成 ・事業課題に対する分析計画の立案 ・施策立案のためのデータの集計・可視化・分析（要因分析・潜在顧客・セグメント分析・クラスタ分析など） ・施策の評価支援（A/Bテストなど効果検証周辺の設計・実施） ・データマネジメント・データスチュワード業務（メタデータ管理、クエリ管理などの推進） ・統計学・計量経済学・機械学習等の高度な専門性を用いたサービス改善に資する分析 ※上記に加え、シニアレベルの場合は以下業務も担っていただきます。 ・チームメンバーのマネジメントおよびタスクのアサイン・管理・レビュー ■利用技術 ・クラウド / 実行基盤：Google Cloud (BigQuery, Dataform), Redash, Docker ・言語：Python, SQL ・ライブラリ：NumPy, Pandas, Polars, statsmodels, linearmodels, Matplotlib, Seaborn, PyMC, Scikit-learn, LightGBM ・構成管理：GitHub ・生成AIの活用について 　・活用中の技術やツール：Github Copilot / Cursor 等 　・プロダクトに対してAI導入も推進中です。 　・その他、新しいAIツールも迅速に導入を進めています。 ※このポジションに関連性の高いものを列挙していますが、これら全ての利用経験が必須ではなく、またこれ以外のツールも必要に応じて柔軟に利用可能です。 ■仕事の魅力 ・事業側との距離が近く、企画段階からの施策の検討、計測、振り返り改善まで一気通貫で関与することができ、意思決定へのインパクトを実感できます。 ・個人のスキルやモチベーションを最大限に発揮できる、20代後半から30代前半が主体の躍動感あるチームのもと、最新のテクノロジーを駆使した分析にチャレンジできます。 ・当社の法人向け情報サービス事業は現在、事業モデルを変革する時期にあります。データ分析を通じて変革を自らリードする機会を得られます。 ・外部イベントでの登壇、学会発表等の対外的な発信や社内に限らない他社との勉強会実施なども部署として推進しています。 ★こちらもぜひご覧ください！ ・採用サイト「日本経済新聞社 デジタル人材採用」　https://hack.nikkei.com/ ・テックブログ　https://hack.nikkei.com/blog/ 　弊社エンジニアが開発組織やエンジニアリングについてお届けしています。 ・Xアカウント「NIKKEI Developers」https://x.com/nikkeideveloper 　日経の技術についてつぶやいています。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【応募資格】 ・社会人として勤務経験がある方が対象です。 ・日本語ビジネス会話レベル以上を必須とします。 ・以前に当社を受験したことがある方も応募できます。 【選考方法】 下記を予定しています。状況に応じて変更となる場合があります。 ・書類選考 ・現場面接(2回)＋適性検査 ・人事面接：事前に所定のエントリーシートを提出いただきます。 ・最終面接：事前にリファレンスチェック(※)を実施します。面接は弊社（大手町）にて対面で実施します。 ・オファー面談 ※「back check」を使用します。現職もしくは前職の業務で関わりがあった方から、候補者様に関する情報をアンケート形式で回答いただきます。 【その他】 ・株式や投機性の高い金融商品の取引には制限があります（就業規則で規定）。 ・業務内容の変更の範囲：（雇入れ直後）情報サービスユニットにおける業務（変更の範囲）会社の定める業務

・事業マインドを持って様々なプロダクトに寄り添いながら、分析を通してビジネス課題解決を行いたい方 ・プロダクトに関わる様々なメンバーとコミュニケーションを取ることが得意または好きな方 ・データサイエンス領域における技術知識を継続して習得する意欲の高い方

・データサイエンティスト・データアナリストとしての実務経験2年以上 ・Pythonでの分析・開発経験および進捗管理 ・SQLによるデータ抽出および集計スキル ・ステークホルダーと合意形成を図るコミュニケーション力と、分析結果をわかりやすく伝えるドキュメンテーションおよびプレゼンテーション能力 ・Git/GitHubを用いたチーム開発経験 (上記に加え、シニアレベルの場合) ・データサイエンティスト・データアナリストとしての実務経験 4年以上 ・データ分析チームのマネジメント経験 1年以上

・A/Bテストや観察データ分析など効果検証業務に従事した経験 ・データ基盤の構築・管理 (データマネジメント) の経験 ・BIツールを用いたダッシュボード構築の経験 ・Kaggleなどのデータサイエンスコンペティションに挑戦した経験 ・統計検定1級・準1級相当の専門的な統計学、または計量経済学・因果推論・ベイズ統計学などの知識 ・技術カンファレンスや学会への登壇・発表、テックブログの執筆などの対外発信活動 ・経済・財務・金融データに関するドメイン知識

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※AIにより自動生成するもので、選考結果を保証するものではありません。
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