当社は経済メディアとして、紙としての「新聞」から日本でもいち早く「デジタル」に舵を切って事業を推進してきました。そしてデジタルならではのスピード感や表現力を駆使し、世界有数のオンラインサブスクリプション事業へと成長を遂げてきています。 現在は、メディア事業を中核とした1000万ID規模の独自の会員データを軸に、教育サービス、イベント事業など幅広くビジネスパーソンの意思決定を支えるサービスを提供するプラットフォーム企業への発展を目指しています。 ■業務内容 プラットフォーム推進室では、デジタルサービスの読者の行動ログや記事データなど、1日あたり450GB以上のデータをリアルタイムに蓄積・分析するデータ基盤を内製で開発しています。Google Analytics や Adobe Analytics ではなく独自の計測ツールを内製し、また、データ基盤を活用した次世代マーケティングオートメーションツール（MA）を内製、推進しています。 プラットフォーム推進室 データインテリジェンスグループ（DIG）は、「データの民主化」 をミッションに掲げる事業横断組織です。メディア、教育サービス、イベントなど複数事業のデータを統合的に扱い、データ基盤、MAツール、データスキル教育の提供を通じて、日経全社におけるデータ活用の高度化と定着を推進しています。 本ポジションのミッションは、日経のデータ分析環境を次のフェーズへと進化させ、誰もが高い信頼性と効率性をもってデータから価値を引き出せる環境を実現することです。 <具体的な業務> ○ 持続可能なデータ活用を実現する仕組みづくり - 記事、読者行動、購読、マーケティング施策など、利用シーンの違いによって分断されがちなデータについて、共通の提供ルール、命名規則、更新方針、品質基準を定義・整備 ○ 各事業のアジリティや柔軟性を損なうことなく、日経全体のCDP（Customer Data Platform）として全体最適かつ持続可能なデータ基盤および運用ルールの設計・改善 ○ Single Source of Truthの確立 - 全社で利用される主要指標の定義整理・ドキュメント化を通じた標準化の推進 - 定義変更時の影響整理および関係者との合意形成を行いながら、誰が利用しても同じ意味で解釈される状態の維持 ○ データ品質・信頼性の担保 - 分析用データに対する品質チェック、異常値の検知 - 数字に関する問い合わせ対応や原因調査を通じた信頼性向上 ○ AI / 機械学習活用を見据えた分析基盤の高度化 - AI/LLM活用を前提としたデータ設計・モデリングの改善 - 新たな分析手法やデータ活用のPoCを通じた次世代のデータ活用の検討、推進 ○ 部門横断での協働と知識の共通資産化 - 編集・事業・マーケティング・エンジニアリング部門と連携し、分析要件を整理 - 部門ごとに属人化しがちな指標定義や施策知識を、全社で再利用可能な形へ整理 業務内容は固定されたものではなく、データ活用ニーズの変化やAI技術の進展に応じて柔軟に進化していきます。 ■チームの概要 データインテリジェンスグループはデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、データガバナンスの4つのチームで構成される、20代~30代中心の20名のグループです。 アナリティクスエンジニアの方にはデータエンジニアのチームに所属しつつ、チーム横断的に活動していただきます。 ■技術スタック データ処理・分析基盤 - DWH / データストア : BigQuery, MySQL, Elasticsearch - データ処理・ワークフロー : Airflow, Lambda, Cloud Run Functions - データモデリング / 変換 : Dataform 分析・可視化 - Redash, Superset, Kibana - JupyterHub, VertexAI インフラ - AWS (ECS, SQS, Kinesis, Lambda, S3 etc) - Google Cloud(Cloud Composer, Pub/Sub, Dataflow, Datastream etc) - Fastly Compute 開発・運用 - 言語 : Python, Go, Rust, TypeScript - 構成管理 : GitHub, HCP Terraform - チケット管理 : Notion, GitHub Projects - ドキュメント : Notion, Qiita Team, Google Drive ■開発環境 構成管理 : GitHub, GitHub Actions, Terraform Cloud チケット管理 : GitHub Projects, Notion ドキュメント : Notion, Qiita Team, Google Drive AIツール : Claude Code, Cursor, Gemini, Azure OpenAI, GitHub Copilot, Microsoft Copilot, CodeRabbit ■仕事の魅力 ○ データ活用の面白さ - 記事や購読情報などのメディア企業特有のデータから価値を作り出す挑戦など、当社だからこそ積める経験が多くあります。まだ、メディアのデータにとどまらず、広告・イベント・法人向けサービスなど多様なデータを統合的に扱える環境です。 ○ 裁量とチャレンジ - 要件定義、技術選定などプロジェクト進行における裁量が大きく主体的に働くことが可能です。 ○ AI活用の最前線 - データ基盤を活かし、AI/機械学習による新しい価値提供に挑戦可能です。社の方針としてAIを積極活用します。 ○ 成長の機会 - データマネジメント、プロダクトマネジメント、データエンジニアなど、複数のキャリアパスが存在しています。ぜひ、理想のキャリアを築いてください。 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(2,3回)＋適性検査＋技術課題 ・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）プラットフォーム推進室における業務（変更の範囲）会社の定める業務

・データウェアハウス(BigQuery等)におけるSQLを用いたデータマートの設計・構築・運用の経験 ・複数部門と協働し、データや指標に関する要件整理・合意形成を行った経験 ・データ定義や仕様、ルールをドキュメントとして整理・共有した経験 ・AI/LLMを活用したデータ基盤の改善や業務効率化に対する実務経験、または強い関心

・複数事業で活用される横断的CDPでの業務経験 ・データマネジメントの業務経験 ・プロジェクトマネジメントの経験

・データ活用に関する興味と関心がある方 ・技術とビジネスの両面を理解し、組織横断で調整・推進できる方 ・新しい技術や仕組みを積極的に学び、提案できる方 ・困難な課題に対して粘り強く取り組み、最後までやりきれる方