■業務内容について 当社はテックカンパニーを目指しており、紙のメディアにはないデジタルならではの価値を提供する様々な施策を検討、実施しています。 日経電子版は、2010年の創刊以来、新聞業界のデジタルシフトをリードし、Webサイトやアプリを通じて経済ニュースを中心にビジネスや生活に役立つ情報を提供しています。紙の新聞の形式でニュースを閲覧できる「紙面ビューアー」や、好みに応じた情報をお届けするパーソナライズ機能など、内製開発を進めることでスピード感を持って多様なニーズに応え、現在約97万人の方々に有料会員としてご利用いただいています。 さらなる成長を目指すために、新しい技術を取り入れたApple Vision Pro向けアプリや生成AIを活用したサービス、新たなメディアサービスの開発など、エンジニアの挑戦は続きます。本ポジションでは、記事のレコメンデーション、記事の自動誤り訂正など機械学習・AIを用いた機能開発に取り組んでいただきます。 日経社内には、データサイエンスコンペティションの「Kaggle」で優秀な結果を残した「Kaggle Master」が複数人おり、学会への論文投稿も積極的に行っています。こうした社内人材と連携しながら、機械学習・AI技術を活用した機能を開発し、事業成長につなげていきたいと考えています。 日経電子版の開発において機械学習を用いた施策・機能を企画・開発する業務や、機械学習によるアウトプットを最大化するMLOpsを構築する業務などに取り組んでいただきます。 ■経験できるキャリアについて 自社サービスを提供しており、機械学習モデルの開発以外にもサービス企画や機械学習開発環境の改善など状況とご興味に応じて幅広い経験をつめる機会があります。有料会員80万人超、登録会員数500万人超の多くのユーザーからのアクセスに伴う大規模なログデータがあるため、大規模ログデータ分析と機械学習応用の経験が得られます。また、日経電子版の記事データを扱った自然言語処理に取り組む機会や、実サービス上で改善を実施するためデータサイエンスの経験を積むこともできます。 ■チームについて チームは進行中のプロジェクトや得意領域によって決まりますが、日経電子版のプロダクト開発やデータ関連チームに所属していただきます。日経電子版だけでなく、日経社内のデータサイエンティストやエンジニアとの情報共有・交流の枠組みもあり、チームを超えて知識を高めていくことができます。 【具体的な業務】 ・記事などコンテンツの推薦システム全般の開発・運用・改善 ・効果的にKPIを改善するためのデータ分析、推薦ロジックの考案、検証と導入 ・スキルと希望に応じて、以下のような業務 　・機械学習のスキルを活かした日経電子版のUX向上の企画 　・MLOpsの設計、構築 ■技術スタック https://hack.nikkei.com/tech-stack/

ご自身の経験に基づいて積極的に業務推進できる方を対象としています。 ・機械学習を用いた以下のいずれかの業務経験 　・レコメンデーション 　・検索 　・自然言語処理 ・機械学習を用いたサービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験 　・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

・MLOpsを構築、運用した経験 ・大規模プロダクトの開発・運用経験 ・機械学習案件のプロジェクトマネジメント経験

・機械学習、事業の両面で自発的に課題を発見し周囲を巻き込みプロジェクトを推進できる方 ・機械学習領域だけでなく、サービスへの導入や開発環境の改善などにも取り組んでいただける方 ・モダンなアーキテクチャ、開発プロセスに興味、意欲のある方