日本経済新聞社(エンジニア、UIUXデザイナー) 全ての求人一覧□BtoBサービス の求人一覧
日本経済新聞社(エンジニア、UIUXデザイナー) 全ての求人一覧

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■AIエージェントエンジニア(法人向けデジタル情報サービス)

法人向けAIエージェントサービスの開発を担うエンジニアを募集!
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/ ・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
■AIエージェントエンジニア(法人向けデジタル情報サービス)

■セールスエンジニア(法人向けデジタル情報サービス)

企業データとAIを統合し、法人向け生成AI「NIKKEI KAI」を企業現場に展開するエンジニアを募集!
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。 ・情報サービスユニットの事業紹介サイト https://nkbb.nikkei.co.jp/about/ ■仕事概要 セールスエンジニアは、営業と並走しながら顧客への提案から導入調整までを主導し、当社プロダクトを確実に成果へとつなげる技術職です。営業が契約条件や価格交渉を担う一方で、セールスエンジニアは技術的観点から導入を成功に導き、顧客が安心して活用できる環境を整えます。アプリケーション開発そのものを主業務とするポジションではありませんが、仕様を深く理解し、顧客や支援会社とのQA対応・検証を通じて導入を成立させる役割を担います。 本ポジションでは、日本経済新聞社が提供する法人向け生成AIサービス「NIKKEI KAI」を主な対象とし、企業の経営企画部門・事業部門・情報システム部門などへの導入支援を担当します。 「NIKKEI KAI」はSaaSとしての利用に加え、企業が保有するデータや既存システムと連携しながら業務環境へ組み込まれることを前提としたプロダクトです。営業およびパートナー企業と連携しながら、顧客環境において「NIKKEI KAI」を実運用として成立させることが求められます。 ・「NIKKEI KAI」の紹介サイト https://nkbb.nikkei.co.jp/kai/ ■業務内容 導入フェーズから運用フェーズまで営業・企画・開発など社内の関係者と連携し、顧客への提案やサービスの導入を成功に導きます。 顧客要望を単に受け取るのではなく、業務課題を整理・構造化したうえで、KAIおよび関連システムの活用方法を設計します。顧客データや既存環境との統合を含め、実際の業務で価値を発揮できる状態へ導くことが役割です。 <主な業務> ・顧客・支援会社からの技術的な問い合わせ対応 ・仕様に基づいた検証および導入支援、トラブルシューティング ・営業と連携したデモ準備・実行、オンボーディング支援 ・既存仕様で対応できない要望の要件整理と開発への橋渡し ・運用フェーズにおける改善提案およびフォローアップ ・顧客との対話で得られた知見を社内で共有し、プロダクト改善へ反映します ■募集背景 生成AIが企業活動の中心へと移行する中、プロダクトが「動く」だけでは価値を生まない時代になりました。顧客の現場で成果を出すための“導入の品質”こそが、当社の競争力を左右しています。 本ポジションは新設職種となりますが、すでに企画・営業・開発メンバーが導入支援に関わる取り組みを進めています。今回の募集では、それらの知見を基盤としながらセールスエンジニアとしての役割を明確化し、将来的には導入支援機能を担うチームの中核を担っていただくことを期待しています。 ■利用技術/開発環境 ・クラウド: AWS/Azure/GCP ・外部システムとの連携: MCP/API/SDK の利用 ■仕事の魅力/働き方 <成長の機会> ・生成AIやデータ基盤など、先端技術を扱う導入現場で理論と実践の双方を磨くことができます。 ・技術を“使う側”と“作る側”の両方の視点を行き来しながら、データ・クラウド・AIを横断的に理解できるスキルを身につけられます。 ・顧客の業務課題を抽象化・構造化し、技術的な解決策へと落とし込む力を実践的に養える環境です。 <チーム体制> ・営業・開発・UX がクロスファンクショナルに連携するチームで、技術とビジネスの双方を理解するメンバーが協力し、顧客価値を最大化することを目指しています。 <働き方> ・顧客折衝・現場検証・社内調整など、多面的な業務を組み合わせるハイブリッドな働き方です。 ・営業同行や技術検証、オンライン/オフラインでのコミュニケーションを並行して行います。 ★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/ ・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
■セールスエンジニア(法人向けデジタル情報サービス)

■データサイエンティスト(アナリティクス)(法人向けデジタル情報サービス)

Webプロダクトと経済データを分析し、情報サービス事業を進化させるデータサイエンティストを募集!
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/ ■募集背景 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(BtoB 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。 近年では、これらの情報サービスの利用動向を分析し、プロダクトの価値を引き上げる分析官の存在が必要不可欠となっています。新サービスのローンチや、データドリブンにサービス開発を進めていくための分析需要の高まりなど、分析官のニーズが更に高まっているため、データサイエンティスト(アナリティクス)を募集します。 ■業務内容 BtoB向けデジタル情報サービスのデータ分析、分析結果に基づく施策提案や施策の評価等のデータ活用プロジェクトにおける分析業務を担っていただきます。 各サービスから発生する大規模な利用データや、保有するテキスト・数値系のコンテンツに向き合いながら、PM・企画・エンジニア・デザイナー等とのコミュニケーション (スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど) を含む分析実務を通じて事業価値の向上に貢献していただくお仕事です。 <具体的な業務> ・各事業のKPI策定やデータ利活用に関する支援およびKPIモニタリングのためのBIダッシュボード作成 ・事業課題に対する分析計画の立案 ・施策立案のためのデータの集計・可視化・分析(要因分析・潜在顧客・セグメント分析・クラスタ分析など) ・施策の評価支援(A/Bテストなど効果検証周辺の設計・実施) ・データマネジメント・データスチュワード業務(メタデータ管理、クエリ管理などの推進) ・統計学・計量経済学・機械学習等の高度な専門性を用いたサービス改善に資する分析 ※上記に加え、シニアレベルの場合は以下業務も担っていただきます。 ・チームメンバーのマネジメントおよびタスクのアサイン・管理・レビュー ■利用技術 ・クラウド / 実行基盤:Google Cloud (BigQuery, Dataform), Redash, Docker ・言語:Python, SQL ・ライブラリ:NumPy, Pandas, Polars, statsmodels, linearmodels, Matplotlib, Seaborn, PyMC, Scikit-learn, LightGBM ・構成管理:GitHub ・生成AIの活用について  ・活用中の技術やツール:Github Copilot / Cursor 等  ・プロダクトに対してAI導入も推進中です。  ・その他、新しいAIツールも迅速に導入を進めています。 ※このポジションに関連性の高いものを列挙していますが、これら全ての利用経験が必須ではなく、またこれ以外のツールも必要に応じて柔軟に利用可能です。 ■仕事の魅力 ・事業側との距離が近く、企画段階からの施策の検討、計測、振り返り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。 ・個人のスキルやモチベーションを最大限に発揮できる、20代後半から30代前半が主体の躍動感あるチームのもと、最新のテクノロジーを駆使した分析にチャレンジできます。 ・当社の法人向け情報サービス事業は現在、事業モデルを変革する時期にあります。データ分析を通じて変革を自らリードする機会を得られます。 ・外部イベントでの登壇、学会発表等の対外的な発信や社内に限らない他社との勉強会実施なども部署として推進しています。 ★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/ ・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
■データサイエンティスト(アナリティクス)(法人向けデジタル情報サービス)

■検索基盤エンジニア(法人向けデジタル情報サービス)

法人向け情報サービスの多様なビジネスコンテンツの検索を支える、検索基盤エンジニアを募集!
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 当社では、デジタル情報サービス事業で活用するための多様なビジネスコンテンツを集約した大規模なコンテンツ検索基盤(コンテンツプラットフォーム)の内製開発を進めています。 現在、検索エンジニアやバックエンドエンジニアを中心としたチームを増強し、日々生み出される膨大な記事、企業、数値情報などのコンテンツと向き合いながら、各サービスのニーズに迅速に対応し、コンテンツプラットフォームの成長を通じて事業の価値の向上に貢献しています。 今回、事業及び扱うコンテンツの拡大を見据え「コンテンツプラットフォーム」の開発・運用を担う方を募集します。  ■業務詳細 当社が展開する日経テレコン等の各種デジタル情報サービスで利用する、膨大な記事、企業、数値情報などのコンテンツが集約されたコンテンツ検索基盤(コンテンツプラットフォーム)に関わる開発と維持運用に携わっていただきます。 ・コンテンツを各サービスから利用するためのAPI開発・運用 ・各種データソースから受信したコンテンツの元データを検索エンジンに収録できるフォーマットに変換するETL基盤の開発・運用 ・大規模な検索トラフィックに耐えるアーキテクチャー設計 ・検索エンジンの精度及びパフォーマンスチューニング、モニタリング、アラート対応 ・生成AIおよびLLMを活用したセマンティック検索・ベクトル検索の設計開発 ・データウェアハウス、ストレージの設計開発 <チームメンバーによる発表です!ぜひご覧ください> ・日経のデータベース事業とElasticsearch https://speakerdeck.com/hinatades/elasticsearch-community-in-tokyo-2025 ・意思決定を支える検索体験を目指してやってきたこと https://speakerdeck.com/hinatades/nikkei-tech-talk-32 ■利用技術 ・言語:Python, Go, Node.js, JavaScript(TypeScript) ・開発管理:GitHub ・CIツール:GitHub Actions ・コミュニケーションツール:Slack, Notion ・タスク管理:Backlog ・クラウド環境:AWS, GCP, Elastic Cloud ・サービス実行環境:ECS, EKS, Lambda ・RDB・NoSQL:RDS(Aurora PostgreSQL, Aurora MySQL, Oracle), ElastiCache(Redis), DynamoDB ・検索エンジン:Elasticsearch ・APIリファレンス: SwaggerUI, ReDoc ・構成管理:Terraform ・監視・ログ収集/分析:Datadog, CloudWatch, Sentry, Kibana ・AIモジュール:OpenAI, Gemini, Claude ・AIコーディングツール:Github Copilot, Cursor, Claude code ■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。 ・サービスの企画者やバックエンド開発者、コンテンツの管理者など多くの関係者と連携しながら、事業視点を持ってプラットフォームの開発に携わっています。 ・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 ・膨大で多種多様なコンテンツやデータを扱うことができます。当社のデータベースに収録する記事は媒体数が750以上、記事本数は2億本以上あり、企業・証券データ、マクロ・金融統計、地域情報などの膨大で多種多様なコンテンツやデータを取り扱うことができます。また、自然言語処理や機械学習技術などを用いて、コンテンツやデータの整理加工技術、レコメンデーション技術にも積極的に取り組んでいます。 ・個人のスキルやモチベーションを最大限に発揮できる、現場主体の活気に満ちたチームのもと、最新のテクノロジーを駆使した開発にチャレンジできます。また、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。 ・開発チームに大きな裁量が任されます。新しいテクノロジーや開発手法の評価や導入を牽引できます。事業やサービスの展開に合わせ、最適なアーキテクチャを自らがチームワークの中で設計し、開発していけます。 ・事業マインドを発揮できます。「ビジネスサイド」「システムサイド」という言葉はありません。 ・当社の法人向け情報サービス事業は現在、事業モデルを変革する時期にあります。変革を自らリードする機会を得られます。 ★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)技術戦略ユニットにおける業務(変更の範囲)会社の定める業務
■検索基盤エンジニア(法人向けデジタル情報サービス)