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。 本ポジションでは、こうしたデータ資産を活用しながら、生成AIを用いた新機能の企画・設計・実装・改善を担っていただきます。 顧客課題やユーザーストーリーを起点に、RAG、検索、要約、対話、エージェントなどの機能をプロダクトへ落とし込み、仮説検証を素早く回しながら価値ある体験を形にしていく役割です。 技術検証のためのプロトタイプ作成にとどまらず、実際のユーザー利用を見据えた機能として磨き込み、事業・企画・UX/UI・分析・開発チームと連携しながら継続的に改善していきます。 ＜主な業務＞ ・生成AIを活用したプロダクト機能の企画・要件整理・技術設計 ・RAG、検索、要約、対話、エージェント等の機能実装と改善 ・プロトタイプの作成、ユーザー課題に基づく仮説検証、改善サイクルの推進 ・LLMツールやModel Context Protocol（MCP）等を活用した機能開発 ・評価観点の設計、簡易な評価フローの整備、品質改善への反映 ・サービス企画、UX/UI、分析、開発チームと協働し、ユーザーストーリーを機能仕様・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 ・記事1億本超に加え、企業・金融・マクロ統計データなど、自社ならではの大規模データを活用して生成AI機能の企画・実装に取り組めます。 ・各チームとの距離が近く、顧客課題の整理から機能化、改善まで一気通貫で関われます。 ・プロトタイプを素早く形にし、ユーザー価値を見ながら改善していく開発スタイルを実践できます。 ・機能単位で大きな裁量があり、設計から実装、検証、改善まで主体的にリードできます。 ・Claude CodeやCursorなどのAIツールも積極的に活用しながら、モダンな開発環境でプロダクト開発に取り組めます。 ★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(2,3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

・Python によるバックエンド / API 開発経験（FastAPI 等） ・LLMを活用した機能開発経験、または生成AI関連プロジェクトの実務経験 ・RAG またはエージェント機能の設計・実装経験 ・曖昧な要件を整理し、プロトタイプの企画・設計・実装・改善を回した経験 ・Git / GitHub を用いたチーム開発経験、Docker利用経験

・LangChain / LangGraph を用いた開発経験 ・検索基盤やデータベースの利用経験（SQL / Elasticsearch / OpenSearch 等） ・LLM機能の評価・改善経験 ・クラウドサービスの利用経験（AWS, Google Cloud, Azure など） ・プロダクトマネージャー、デザイナー、事業担当者との協業経験 ・生成AI機能を実サービスへ組み込んだ経験

・コンテンツと生成AIを掛け合わせて顧客価値を生むプロダクト開発に強い関心がある方 ・ユーザー課題を構造化し、仮説検証を自律的に回せる方 ・様々なステークホルダーの意図を踏まえつつ機能へ落とし込める方 ・新しいモデル、ライブラリ、開発ツールを継続的にキャッチアップし、チームへ還元できる方