□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）

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

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 生成AIを核に据えたプロダクト開発チームで、RAG・エージェント系ワークフローの設計・実装・運用を担うエンジニアを募集します。 私たちのチームが日常的に解いている問題は、LLMの出力を「プロトタイプ品質」から「本番品質」に引き上げることです。プロトタイプで検証した機能を、本番の運用制約（同時実行・スループット・コスト・SLO・後方互換性）に耐えるアーキテクチャへ作り直す、といった課題に向き合っています。 曖昧な企画要件から自分で問題を分解し、複数のアーキテクチャ案を出してトレードオフを評価し、スケール試算とともに設計判断を言語化してチームの合意を形成する——この一連を自律的に回せる方を求めています。 ＜具体的な業務＞ ・LLMワークフロー・ツールの実装：LangGraph を用いたマルチステップエージェントワークフローの設計・開発・改善、MCP（Model Context Protocol）等によるツール開発 ・RAGシステムの構築・改善：全文検索／ベクトル検索エンジン（Elasticsearch / OpenSearch 等）を用いた検索の実装、リランキング、クエリ書き換え、引用管理による精度改善 ・本番アーキテクチャの設計：企画要件から本番構成を自分で設計する。リアルタイム応答に加え、定期実行・非同期バッチによる生成基盤など、ユーザー入力をトリガーとしない処理形態も対象。複数案のトレードオフ評価とスケール試算を行い、設計判断を文書化して合意を形成する ・品質保証・評価：評価用データセットの設計、精度指標（適合率・再現率・引用一致率等）の定義、プロンプトテスト・回帰テストの自動化 ・実行環境との接合：サーバーレス／コンテナ等の実行環境がもつ制約（コールドスタート・タイムアウト・同時実行上限・メモリ）を踏まえたパフォーマンス設計、クラウドサービスとの統合 ■利用技術 ・言語：Python 3.10+ ・フレームワーク：FastAPI, LangChain, LangGraph ・LLM：Azure OpenAI, Google Vertex AI ・検索：Elasticsearch（KNN + 全文検索）, Google Cloud Discovery Engine ・インフラ：AWS Lambda, GCP（Vertex AI, Cloud Discovery Engine） IaC Terraform ・ログ・監視：Datadog（メトリクス・ログ・APM）, OpenSearch（ログ分析） ・品質管理：ruff, mypy, pytest（inline snapshot、LLMプロンプトテスト） ・コーディングエージェント：Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex ・バージョン管理 Git（サブモジュール構成） ■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 ・自社の大規模データ（記事1億本超＋企業・金融・マクロ統計データ）を題材に、生成AI機能の設計から実装・運用・改善までを一気通貫で担うことができます。 ・事業、企画、UXとの距離が近く、ユーザーストーリーの段階から関与しながら、それを技術仕様や実装計画へ落とし込むプロセスに携わることができます。 ・モダンな技術スタックに加え、Claude Code や Cursor といったコーディングエージェントを日常的に活用する文化の中で、開発に取り組むことができます。 ・機能単位で大きな裁量が与えられ、設計から実装、評価、改善までの一連のサイクルを主体的にリードすることができます。 ★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

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