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/ ■業務内容 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（B2B 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。 これらのデータを基軸にAIエージェントをプロダクトへ実装し、顧客企業の意思決定のスピード / 精度を引き上げる取り組みを加速しています。本ポジションは、その中核を担う開発エンジニアです。 ＜主な業務＞ ・プロダクトに搭載するAIエージェントの設計・実装・社内運用・本番化 ・プロダクト要件に基づくエージェント / ツールの性能最適化と、継続的な改善 ・Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発 ・評価指標設計・評価基盤の構築 ・サービス企画・UX / UI・プロダクトチームと協働し、ユーザーストーリーを基に技術仕様や実装計画へ落とし込み ■利用技術 ・クラウド / 実行基盤：AWS, Google Cloud, Docker ・言語：Python, SQL, Query DSL（Elasticsearch / OpenSearch） ・ライブラリ：LangChain / LangGraph, Transformers, PyTorch, spaCy, NumPy, FastAPI ・監視・品質：Datadog ・CI/CD・IaC：GitHub / GitHub Actions, Terraform ・プロジェクト管理：GitHub ・生成AI活用： 　・業務利用：ChatGPT, Gemini など 　・コーディング：Cursor, Claude Code, Github Copilot 　・その他、新しいAIツールも逐次検証・導入を進めています。 ■チームの概要 ・チームは20〜30代のメンバーが中心で、業務委託を含めエンジニア5名程度の少数精鋭のチームで開発を進めています。 ・フロントエンド、サーバーサイド、API、UI/UX、インフラ、データドリブン、課金など、さまざまな技術開発要素があります。 ・社員主導で開発を進めながら、適宜外部のパートナー様とも連携しています。 ■仕事の魅力 ・当社で取り扱う記事本数は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扱うことができます。データ整理・加工技術にも継続投資しています。 ・機能の開発には大きな裁量が任されます。機能単位で設計から実装、評価、改善まで主導することができます。 ・事業側との距離が近く、顧客価値の検討、実装、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。 ・技術カンファレンスや学会への参加やテックブログの執筆など、積極的な対外発信活動・技術情報収集を推奨しています。 ★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/ ・会社紹介資料　https://speakerdeck.com/nikkei_engineer_recruiting/nikkei-engineer-recruiting21 ・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

・機械学習エンジニアとしての実務経験 2年以上 ・LLM関連プロジェクトの実務経験 1年以上（RAG / エージェント / プロンプト設計のいずれか） ・API設計・実装経験（FastAPI 等） ・要求仕様の言語化、問題設定〜検証計画立案の経験 ・Git / GitHub を用いたチーム開発経験、Docker利用経験

・LangGraph等を用いたエージェントの状態管理・ツール連携の実務経験 ・Vector DB・RAG設計の実務経験（indexing、chunking、再ランキング） ・データベース／検索基盤の利用経験（SQL / Elasticsearch のいずれか） ・製品の本番環境の開発経験 ・AIエージェントのトレーシング・評価の経験 ・クラウドサービスの利用経験（AWS, Google Cloud, Azureなど） ・機械学習 / 自然言語処理の理論・実装に関する広範な知識 ・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

・生成AIで顧客価値と事業成果を生むことに強い関心がある方 ・困難な仕事を最後までやりきる意思を持った方 ・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のある方 ・職種横断でコミュニケーションを取ることが得意・または好きな方 ・競合製品やモデル、ライブラリなどの動向を継続的にキャッチアップし、チームへ還元できる方