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。 データエンジニアのミッションは、誰もがデータを見て業務を推進するデータドリブン化を促進すること。加えて精緻・高速・アクセシブルかつ安定したデータ流通の仕組み、データ基盤のセルフサービス化を実現することです。 ビジネス展開にあわせ、今後さらに増えるデータ量や利用ニーズに応えるアーキテクチャを構築する仲間を求めています。当社はエンジニアの裁量が大きい点が魅力の一つ。ぜひこれまで培ってきた経験や実力を当社で存分に発揮していただければと思います。 ■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ているため、フロントエンドからバックエンド、インフラまで幅広い経験ができます。 さらに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を内製、推進しています。 ＜具体的な業務＞ ・データ連携システムの開発、運用保守 ・データ基盤戦略の検討、推進 ・データ品質向上のための仕組みの実装 ・データマネジメント ・ビッグデータを扱う新技術選定、評価や構築 ・データ活用促進のためのツールの開発、導入 ■技術スタック 言語：Node.js, Python, Go, Rust, Java, TypeScript インフラ：AWS (ECS, SQS, Kinesis, Lambda, S3 etc), Google Cloud(Cloud Composer, Cloud PubSub, Dataflow, Data Stream, Dataform etc), Fastly Compute データベース：Redshift, BigQuery, MySQL, Elasticsearch, SingleStore 分析ツール： Redash, Kibana, Jupyterhub, Superset ■開発環境 ・構成管理: GitHub,GitHub Actions, Terraform Cloud ・チケット管理: Notion, Backlog, Github Projects ・ドキュメント: Notion, Qiita Team, Google Drive ■仕事の魅力、成長の機会 ＜大規模データを取り扱うダイナミックな仕事＞ 大量のアクセスログや記事データを含む、450GB(day)以上のデータが蓄積される大規模なデータ分析基盤の運用を担うことができます。 当社のデジタルサービスは、日本・世界の情報インフラを支える、公共性の高いプロダクトです。より多くのユーザーに価値のある情報やサービスを届けるインパクトの大きい経験を得ることができます。 ＜技術選定は個々のエンジニアが決定＞ 技術選択は個々のエンジニアが行います。大きな裁量権のもと業務を進めることが可能です。 ＜データドリブン文化を促進するフェーズの大きなやりがい＞ 現在、データエンジニアチームでは、データドリブン文化の醸成に励んでいます。 提供しているデータを使って分析やビジネスに活用してもらえた時、大量のトラフィックから生成されるデータを開発したシステムが安定して捌けた時、データライフサイクルを見直すことで数百万から数千万単位でのコスト削減を実現した時など、大きなやりがいと組織へ貢献した実感を得ることができます。 ＜枠にとらわれない経験ができる＞ データエンジニアという枠にとらわれず、フロントエンドからインフラ、データ分析まで幅広く経験することが可能です。また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も多くあります。 ＜最新技術も積極採用中！＞ 開発では、新規技術を積極的に採用していく風土があります。 最新技術のキャッチアップのため、書籍購入制度や各種外部研修への参加、外部エキスパート招聘などでエンジニアの成長に積極的に投資しています。例年、海外の技術カンファレンスにも積極的に参加中。利用できそうな技術があれば積極的に検証し、結果次第ですぐプロダクトに反映することもあります。 また、社内イベント（自社テックカンファレンスや技術勉強会）や、チーム定例ミーティングなどで、幅広い世代、バッググラウンドのメンバーと情報交換ができます。 ＜幅広いキャリアパス＞ データエンジニアリングに特化して専門性を高める道、データアナリスト/サイエンティストなどデータを分析を極める道、プロダクトマネジメントに進む道など、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）。

・Go, Python 等の何らかのプログラミング言語を利用した開発経験 ・AWSまたはGoogle Cloud 環境での開発経験 ・Redshift, BigQuery, PostgreSQL, MySQLなど、データベースおよびデータウェアハウス関連の運用経験

・大規模データ処理基盤の運用 ・データ収集基盤の構築経験 ・バッチ及びストリーミング処理の実装・運用経験 ・Airflow、dbt、Dataform 等のオーケストレーションツールの実装・運用経験 ・Terraform等、Infrastructure as Codeの実装経験 ・MAツール、可視化BIツール等の導入・利用経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・SQS, Kinesis, Cloud Pub/Subなどメッセージキュー関連の理解

・データ活用に関する興味と関心がある方 ・異なるバックグラウンドのメンバーと円滑にコミュニケーションできる方 ・積極的に新しい技術を習得し、技術選定や社内への提案ができる方 ・自分が関わるシステムにオーナーシップを持てる方