□共通基盤 の求人一覧 - 日本経済新聞社（エンジニア、UIUXデザイナー）

弊社メディアサービスに掲載されるコンテンツ編集を担うCMS（Contents Management System）の内製開発をリードする自然言語処理エンジニアを募集しています。 CMSは1日約3000本の記事を途切れることなく日経電子版に公開するための屋台骨であり、24時間365日、常に稼働している重要なシステムです。私たちCMSチームのミッションは「コンテンツを編集・編成するシステムを編集部門と企画・開発し、コンテンツの価値を最大化する」です。 ユーザーに選ばれ価値あるメディアとして生き抜いていくためには、CMSを今以上に「リッチなコンテンツを手軽に、正確に、素早くつくることができる」システムに刷新し、編集者の能力やコンテンツの価値を最大化していく必要があります。 CMSチームでは、自然言語処理の技術を用いた日経電子版のコンテンツの価値向上に今後注力していくため、一緒に働いてくれる方を募集します。 ■担当いただく業務概要 （1）既存の自然言語処理関連のAPIの改修（リファクタリング、機能追加、改善など） （2）機械学習・自然言語処理を活用した編集ツールの企画・開発 （3）新規サービスの企画・開発 を予定しています。 ■具体的な業務内容 ・開発範囲 (校正、翻訳、読み上げAPI) を社内外のメンバーと開発と運用 ・編集ツール向けの機械学習モデルの開発と運用 ・自然言語処理エンジニアとして開発メンバーフォローアップ・チームビルディング ◇エンジニア組織紹介動画【私たちエンジニアがNIKKEIで働く理由】 3人のエンジニアが開発環境、成長環境、VISIONの観点から働く魅力をお伝えします。 https://youtu.be/EFqjLfNNpwA ■開発環境 ・言語：Python, JavaScript, TypeScript ・FW：React/Redux, Next.js, Vue/Vuex, Express, Django, ServerlessFramework ・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, Qiita, Office365, Google Workspace ・タスク管理： GitHub Issues, Backlog, Redmine ・クラウド環境：AWS ・AWS環境：ECS, Elastic Beanstalk, Fargate, Lambda, ELB, API Gateway, Aurora, RDS, SQS, DynamoDB ・APIリファレンス： SwaggerUI ・RDB,NoSQL：MySQL, PostgreSQL, Redis ・ログ収集・分析： Kibana, Redash ・構成管理：Terraform, CloudFormation ・監視：CloudWatch, Sentry 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：技術課題をご提示する場合があります。 ・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

当社は経済メディアとして、紙としての「新聞」から日本でもいち早く「デジタル」に舵を切って事業を推進してきました。そしてデジタルならではのスピード感や表現力を駆使し、世界有数のオンラインサブスクリプション事業へと成長を遂げてきています。 現在は、メディア事業を中核とした1000万ID規模の独自の会員データを軸に、教育サービス、イベント事業など幅広くビジネスパーソンの意思決定を支えるサービスを提供するプラットフォーム企業への発展を目指しています。 ■業務内容 プラットフォーム推進室では、デジタルサービスの読者の行動ログや記事データなど、1日あたり450GB以上のデータをリアルタイムに蓄積・分析するデータ基盤を内製で開発しています。Google Analytics や Adobe Analytics ではなく独自の計測ツールを内製し、また、データ基盤を活用した次世代マーケティングオートメーションツール（MA）を内製、推進しています。 プラットフォーム推進室 データインテリジェンスグループ（DIG）は、「データの民主化」 をミッションに掲げる事業横断組織です。メディア、教育サービス、イベントなど複数事業のデータを統合的に扱い、データ基盤、MAツール、データスキル教育の提供を通じて、日経全社におけるデータ活用の高度化と定着を推進しています。 本ポジションのミッションは、日経のデータ分析環境を次のフェーズへと進化させ、誰もが高い信頼性と効率性をもってデータから価値を引き出せる環境を実現することです。 <具体的な業務> ○ 持続可能なデータ活用を実現する仕組みづくり - 記事、読者行動、購読、マーケティング施策など、利用シーンの違いによって分断されがちなデータについて、共通の提供ルール、命名規則、更新方針、品質基準を定義・整備 ○ 各事業のアジリティや柔軟性を損なうことなく、日経全体のCDP（Customer Data Platform）として全体最適かつ持続可能なデータ基盤および運用ルールの設計・改善 ○ Single Source of Truthの確立 - 全社で利用される主要指標の定義整理・ドキュメント化を通じた標準化の推進 - 定義変更時の影響整理および関係者との合意形成を行いながら、誰が利用しても同じ意味で解釈される状態の維持 ○ データ品質・信頼性の担保 - 分析用データに対する品質チェック、異常値の検知 - 数字に関する問い合わせ対応や原因調査を通じた信頼性向上 ○ AI / 機械学習活用を見据えた分析基盤の高度化 - AI/LLM活用を前提としたデータ設計・モデリングの改善 - 新たな分析手法やデータ活用のPoCを通じた次世代のデータ活用の検討、推進 ○ 部門横断での協働と知識の共通資産化 - 編集・事業・マーケティング・エンジニアリング部門と連携し、分析要件を整理 - 部門ごとに属人化しがちな指標定義や施策知識を、全社で再利用可能な形へ整理 業務内容は固定されたものではなく、データ活用ニーズの変化やAI技術の進展に応じて柔軟に進化していきます。 ■チームの概要 データインテリジェンスグループはデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、データガバナンスの4つのチームで構成される、20代~30代中心の20名のグループです。 アナリティクスエンジニアの方にはデータエンジニアのチームに所属しつつ、チーム横断的に活動していただきます。 ■技術スタック データ処理・分析基盤 - DWH / データストア : BigQuery, MySQL, Elasticsearch - データ処理・ワークフロー : Airflow, Lambda, Cloud Run Functions - データモデリング / 変換 : Dataform 分析・可視化 - Redash, Superset, Kibana - JupyterHub, VertexAI インフラ - AWS (ECS, SQS, Kinesis, Lambda, S3 etc) - Google Cloud(Cloud Composer, Pub/Sub, Dataflow, Datastream etc) - Fastly Compute 開発・運用 - 言語 : Python, Go, Rust, TypeScript - 構成管理 : GitHub, HCP Terraform - チケット管理 : Notion, GitHub Projects - ドキュメント : Notion, Qiita Team, Google Drive ■開発環境 構成管理 : GitHub, GitHub Actions, Terraform Cloud チケット管理 : GitHub Projects, Notion ドキュメント : Notion, Qiita Team, Google Drive AIツール : Claude Code, Cursor, Gemini, Azure OpenAI, GitHub Copilot, Microsoft Copilot, CodeRabbit ■仕事の魅力 ○ データ活用の面白さ - 記事や購読情報などのメディア企業特有のデータから価値を作り出す挑戦など、当社だからこそ積める経験が多くあります。まだ、メディアのデータにとどまらず、広告・イベント・法人向けサービスなど多様なデータを統合的に扱える環境です。 ○ 裁量とチャレンジ - 要件定義、技術選定などプロジェクト進行における裁量が大きく主体的に働くことが可能です。 ○ AI活用の最前線 - データ基盤を活かし、AI/機械学習による新しい価値提供に挑戦可能です。社の方針としてAIを積極活用します。 ○ 成長の機会 - データマネジメント、プロダクトマネジメント、データエンジニアなど、複数のキャリアパスが存在しています。ぜひ、理想のキャリアを築いてください。 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＋技術課題 ・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）プラットフォーム推進室における業務（変更の範囲）会社の定める業務

当社は経済メディアとして、紙としての「新聞」から日本でもいち早く「デジタル」に舵を切って事業を推進してきました。そしてデジタルならではのスピード感や表現力を駆使し、世界有数のオンラインサブスクリプション事業へと成長を遂げてきています。 現在は、メディア事業を中核とした1000万ID規模の独自の会員データを軸に、教育サービス、イベント事業など幅広くビジネスパーソンの意思決定を支えるサービスを提供するプラットフォーム企業への発展を目指しています。 ■ポジション概要 BigQuery等のデータ基盤上で、事業部門・編集部門が日々の業務に使う社内向けデータ活用アプリケーションを開発するポジションです。要件定義から設計・開発・運用までを一貫して担い、必要なデータ加工・パイプラインまで自ら実装します。LLM・AIエージェントも、プロダクトを構成する技術として組み込みます。 ■募集背景 2025〜26年にかけて、内製データ基盤の安定運用、データカタログ・メタデータ整備、分析AIエージェントの導入など「AI Ready」な土台を整えてきました。次のフェーズでは、事業と報道を動かすデータプロダクトへの投資を強化します。 - 事業向け：内製のマーケティングオートメーションツールを軸に、読者の行動をベクトル化した「ユーザーベクトル」やLTV算定などデータサイエンスの成果を、施策立案やプロダクトへ組み込む - 報道・編集向け：記者・編集者向けのデータ活用プロダクトを、「数値を見る道具」から「変化や示唆が届く仕組み」へ進化させる - 分析の民主化：分析AIエージェントを高度化し、事業部門が自らデータを使える範囲を広げる いずれも社内の事業部門・編集部門が利用するプロダクトであり、その活用を通じて読者や顧客への提供価値を高めます。 ■ミッション データ基盤上にデータ活用アプリケーションを設計・実装・運用し、事業部門・編集部門の業務変革につなげることがミッションです。 ■業務内容 プラットフォーム推進室では、読者の行動ログや記事データを1日450GB以上リアルタイムに蓄積するデータ基盤を内製しています。本ポジションでは、この基盤を活用した編集部門向けデータプロダクトや内製マーケティングオートメーションツールを担当し、新規プロダクトの立ち上げにも携わります。 ＜具体的な業務＞ 【アプリケーション開発（主に担当していただく領域）】 - データ基盤（BigQuery）の上で動く社内向けデータ活用アプリケーション（Web UI・API）の要件定義、設計、開発、運用 - 内製マーケティングオートメーションツールの機能拡張、他部門への横展開 - 編集部門向けデータ活用アプリケーションの新規開発・高度化 - LLM・AIエージェントを組み込んだアプリケーションの開発と評価・運用 【データエンジニアリング（プロダクトに必要な範囲で担う領域）】 データ基盤自体の構築・運用は、チーム内のデータエンジニアが担当します。本ポジションでは、プロダクトに必要なデータ加工やパイプラインの設計・実装を担います。 - 構造化・非構造化を問わず様々な種類のデータを収集・変換・提供するパイプラインの設計と実装 - プロダクトが使うデータの品質・メタデータの整備 ＜取り組んでいただきたいテーマの例＞ - 記者・編集者が日々の判断に使える示唆を、行動ログと記事データから設計し、届ける仕組みをつくる - 取材を支えるデータ活用の仕組みを、編集部門とともに新しく形にする - 1000万ID規模の会員データを基盤に、AIと組み合わせてマーケティングオートメーションを高度化する - 分析AIエージェントの回答が業務で信頼できるように、社内データの意味や指標定義をAIに正しく伝え、回答の検証と改善を回せる仕組みをつくる - 記事や画像といった非構造化データを、アプリケーションで使える形に整える 技術選定やアーキテクチャの判断を含め、自ら課題を捉え、提案し、実装することを期待しています。 ■技術スタック 言語：TypeScript, Python, Go, Node.js インフラ：AWS, Google Cloud, Fastly Compute データベース：BigQuery, MySQL, Elasticsearch データマネジメント：DataHub（データカタログ）, Knowledge Catalog データオーケストレーション：Airflow, Dataform AI/LLM：Anthropic / OpenAI / Google 等のLLM ■開発環境 構成管理：GitHub Actions, HCP, Terraform チケット管理：GitHub Projects ドキュメント：Notion, Qiita Team, Google Drive AIコーディングツール(Claude Code, Codex)を業務で積極活用しています ■仕事の魅力、成長の機会 ＜要件定義から運用まで、プロダクトを一貫して担える＞ 基盤の安定運用とAI Readyな環境が整い、事業・報道におけるデータ活用をプロダクトとして広げるフェーズです。利用部門との課題整理から設計・実装・運用まで一貫して携わり、データが実際の業務を変える過程を実感できます。 ＜大規模データを取り扱うダイナミックな仕事＞ 1日450GB以上のアクセスログや記事データが蓄積される、大規模なデータ分析基盤を活用してプロダクトを開発できます。 当社のデジタルサービスは、日本や世界の情報インフラを支える公共性の高いサービスです。多くのユーザーに価値ある情報やサービスを届ける、社会的インパクトの大きい仕事に携われます。 ＜報道・編集という、当社ならではの領域＞ 記者・編集者が利用するプロダクトを作ることができるのは、メディア企業ならではの経験です。記事や購読情報などメディア特有のデータから読者理解の示唆を届けるなど、社会的意義の大きいテーマに取り組めます。 ＜アプリケーション開発とデータエンジニアリングの両方を担える＞ アプリケーション開発に加え、必要なデータ加工やパイプラインの構築まで担うため、プロダクト全体を一貫して形にできます。LLM・AIエージェントについても、実験にとどまらず本番のプロダクトへ組み込み、評価・運用まで携わります。 ＜技術選定に裁量がある＞ フレームワークやクラウドサービスの選定、LLMの採用可否とその評価方法など、プロダクト開発に関わる技術判断は、担当エンジニアが主体となって進めます。チームの技術方針や既存基盤との整合性を踏まえながら、自ら提案し、議論を経て決定できる裁量があります。 ＜最新技術も積極採用中！＞ 新しい技術を積極的に検証し、効果が確認できれば速やかにプロダクトへ反映する文化があります。書籍購入制度、各種外部研修、外部エキスパートの招聘、海外カンファレンスへの参加などを通じて、エンジニアの継続的な成長を支援しています。さらに、自社テックカンファレンスや技術勉強会、チーム定例を通じて、さまざまな世代やバックグラウンドのメンバーと知見を共有できます。 ＜幅広いキャリアパス＞ データ活用アプリケーション開発のテックリードとして専門性を高めるほか、データエンジニアリングやデータ基盤へ領域を広げる、プロダクトマネジメントへ進むなど、複数のキャリアパスがあります。 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＋技術課題 ・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）プラットフォーム推進室における業務（変更の範囲）会社の定める業務

当社は有料会員数100万人を超える世界最大級の経済ニュース「日経電子版」をはじめとした、BtoC、BtoBサービスを手掛けるメディア企業です。「考え、伝える。より自由で豊かな世界のために。」というパーパスのもと、質の高い報道とサービスの提供を目指しています。 現在、デジタルサービスの事業拡大に伴い、プロダクトセキュリティチームの体制強化を進めています。CloudSec、AppSec、DevSecOps領域の経験をお持ちの方を特に歓迎します。 ■プロダクトセキュリティチーム紹介 当社のプロダクトセキュリティチームは、エンジニア組織を横断し、プロダクト開発ライフサイクル全般のセキュリティ向上に取り組んでいます。各プロダクトの規模や成長段階に応じて、セキュリティ面での助言やイベントの開催などを通じて開発チームを支援します。 全社的なセキュリティインシデント対応を担うCSIRTと、24/365のセキュリティ運用を担うSOCは別組織です。そのため、これらは当チームの主な活動対象ではありませんが、定例会や案件を通じて継続的に連携しています。 ■業務内容 本ポジションでは、システム開発の経験を活かし、組織全体のプロダクトセキュリティ向上に取り組んでいただきます。 □ チーム全体の活動 メンバーは、案件の特性や各自のスキルセットに応じて、以下の業務を担当します。複数チームと連携する案件が多いため、SlackやGoogle Docsなどを用いた文書コミュニケーションと口頭での調整力が求められます。 ・クラウドセキュリティのガードレール設計と運用 セキュリティチームは、各種パブリッククラウドのガードレールを企画・設計・導入・運用しています。デジタル事業の各サービスで保有する情報を適切に守ることだけでなく、開発者の体験・開発速度を損なわないことを同時に目指しています。 ・セキュリティレビュー 新規開発案件やセキュリティ要件変更時に、開発チームに所属するエンジニアが設計したアーキテクチャをセキュリティ目線でレビューし、技術的なアドバイスや脅威モデリングを行います。 ・プロダクトに関するセキュリティインシデント対応 プロダクト横断のセキュリティインシデントや、広範囲に影響する脆弱性の調査が必要となった場合、開発チームの対応を一時的に支援します。 ・プロダクトセキュリティ関連イベントの運営 不定期にバグバウンティプログラムやセキュリティ対応訓練を実施する際、運営メンバーとしてアサインされます。実際に取り組む内容は、チームの活動状況と担当者のキャリア目標等により半期ごとに決定します。 □ セキュリティエンジニアの役割 セキュリティエンジニアは、ソフトウェア開発やクラウドインフラ、チーム開発の知見を活かし、他の開発チームがより安全に開発できる基盤を整備する役割を担います。 担当業務は以下のとおりです。 ・クラウドセキュリティ施策の推進（CloudSec） ・ソースコードの依存性管理などサプライチェーンセキュリティを担保するための取り組み ・デジタルプロダクトの脆弱性管理、インシデント対応（PSIRT業務） ・プロダクトセキュリティ関連のOSSや商用製品の調査、PoC、導入および社内への普及 など ■技術スタック https://hack.nikkei.com/tech-stack/ ■仕事の魅力、成長の機会 ・幅広いセキュリティ業務への関与 大規模なアクセスを支える既存プロダクトのセキュリティ改善から、新規プロダクト開発時のセキュリティ対応まで、幅広い業務を経験できます。実務を通じて技術力を高めるとともに、多様な専門性を持つメンバーと協働できます。 ・裁量あるキャリア形成 セキュリティ技術やサービスの選定に裁量を持って関わり、自身の志向に応じて専門性を高められます。 ・最先端技術への取り組み 生成AIを活用した脅威検知やリスク分析など、AIを取り入れた新しいセキュリティアプローチを実践し、最新技術に触れながらスキルを磨けます。 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＋技術課題 ・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）CDIO室における業務（変更の範囲）会社の定める業務

日経グループをサイバー攻撃から守る意欲をもった、将来を担うセキュリティーエンジニア（CSIRTメンバー）を募集します。 ■NIKKEI-SIRTの紹介 経営企画室に所属するCSIRT部門（NIKKEI-SIRT）は2015年4月に設立、同12月には日本シーサート協議会に加盟。その後、日経グループ内のセキュリティー監視を行うチーム（SOC）と協業しながら、サイバーセキュリティー対策に力を入れています。 日経グループで発生したセキュリティーインシデントへの迅速で適切な対応を行うだけでなく、インシデントの未然防止のための訓練、セキュリティー教育、ポリシー策定など、セキュリティーに関する広範な役割も果たします。組織全体のセキュリティー意識向上と管理強化を目指し、メディア企業として報道活動の継続性と信頼性を確保するため、サイバー攻撃から日経グループを守ることが主なミッションです。 経営企画室直轄のチームでありセキュリティー戦略の立案から実行まで技術面で深く関与しながら主導できる環境です。 ■チームの具体的な業務 以下の業務をチームで協力しながら進めています。得意分野や保有スキルに応じて適切な業務がアサインされます。 ・インシデント発生時の初動、トリアージ、情報収集・分析、封じ込め、報告など一連の対応 ・本社およびグループ企業の情報セキュリティーに関する施策の立案、計画 ・セキュリティー対策製品や監視システムの選定や導入および運営管理 ・日経ブランドの価値を高めることに貢献するセキュリティーに関する技術情報発信 ■仕事の魅力、成長の機会 ・経営企画室所属のため、経営課題と直結したセキュリティー戦略に携わることができます。 ・自らの取り組みが「報道の信頼性」を守り、社会に貢献している実感を得られます。セキュリティーの専門家としてメディアに貢献する意識が高い組織です。 ・社内外の関係者（プロダクトセキュリティチームやSOCチーム、有識者など）と連携を取りながら問題解決に取り組むことができます。 ・セキュリティーに関する幅広い経験・知見を得ることができます。 ・各種セキュリティー関連のセミナーやイベント等に業務として参加可能です。 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）経営企画室における業務（変更の範囲）会社の定める業務

日経グループ全体で会員数1000万規模、有料会員数100万人超を有するID基盤の課金決済プラットフォームを開発するチームで、DevOpsの実践とシステムのモダナイゼーションをリードしていただくバックエンドエンジニアを募集します。 稼働開始から10年が経過した現行の課金決済システムは、事業成長に伴いユーザーの決済手段やニーズの多様化に対応してきましたが、複雑化したシステムに対して継続的な改善とモダナイゼーションが求められています。 CI/CDの整備、インフラのコンテナ化、Infrastructure as Codeの推進、システム監視の高度化など、DevOpsプラクティスを実践しながら、開発の俊敏性と信頼性を向上させます。 また、生成 AI を「使う」フェーズから「作り込む」フェーズへと進めるべく、コーディングエージェントを前提に、Skill / MCP サーバ / チーム用 LLM ゲートウェイ / ナレッジ基盤 といったエージェントハーネスの内製に取り組み始めています。 レガシー仕様の調査から開発・運用フローの自動化まで、エージェントループの設計と運用そのものをエンジニアリングの一領域として育てていこうとしているフェーズです。 ■業務内容 ID課金決済プラットフォームのプロダクトチームのソフトウェアエンジニアとして、既存システムの継続的な改善と運用をリードしていただきます。 DevOpsプラクティスの実践を通じて開発プロセスの効率化を主導し、自ら手を動かしながらアプリケーション開発、インフラ管理（IaC）、CI/CDパイプラインの整備をリードします。 また、コーディングエージェント（Claude Code 等）を前提とした開発スタイルへの転換を牽引し、Skill / MCP サーバ / ハーネスの設計・運用を通じて、チーム全体の開発生産性を一段引き上げる役割を担っていただきます。 ＜具体的な業務＞ チームで取り組む業務の例として、以下が挙げられます。 ・アプリケーション / DevOps / モダナイゼーション 　・アプリケーションの設計、実装、テスト、デプロイ 　・CI/CDパイプラインの整備と自動化の推進（テスト自動化、デプロイ自動化、レビューや変更影響分析などへのAI組み込み） 　・インフラのコンテナ化推進（Docker、ECSなどの導入・運用） 　・Infrastructure as Code（CloudFormation）によるインフラ管理の自動化 　・システム監視の高度化（Datadog、PagerDutyなどを活用した監視基盤の改善） 　・決済処理の改善やビジネス要件の実現 ・AIエージェント / ハーネスエンジニアリング 　・コーディングエージェント向けの Skill / MCP サーバ / エージェントハーネスの設計・実装・運用 　・業務に組み込む AI エージェントの設計・実装 　・AI向けナレッジ基盤の整備（仕様・設計意図のコンテキスト化、AIエージェントが読みやすい形でのドキュメント構造化と更新運用） ■技術スタック / 開発環境 ・言語：PHP, Java ・フレームワーク / ライブラリ：Symfony, Spring, Servlet, Apache, Tomcat ・インフラ：AWS (EC2, Aurora, DynamoDB, S3, ALB, NLB, Route53, WAF), Docker ・IaC：CloudFormation ・CI/CD：GitHub Actions ・監視：Datadog, PagerDuty, Fluentd ・その他：SendGrid(メール送信) ・構成管理：GitHub ・ドキュメント：Notion, Google Drive ・AI / エージェント関連： 　・コーディングエージェント：Claude Code, GitHub Copilot 　・チーム用LLMゲートウェイ（LiteLLM等）でモデル利用を集約・観測 　・用途別の自作Skill / MCP サーバを段階的に整備中（API仕様検索、DBナレッジ、移行支援 など） 　・モデルはClaudeを中心に、用途に応じて使い分け ■チームの概要 ・社員3名と業務委託パートナー約15名で構成され、複数のチームに分かれて協働しています。 ・メンバーの年齢層は30代前半〜40代前半が中心で、豊富な実務経験を持つエンジニアが集まっています。 ・エンジニアに大きな裁量が与えられており、技術選定から開発プロセスの改善まで主体的に取り組める環境です。 ・新技術の導入や企画提案を歓迎する文化があり、積極的にチャレンジできます。 ・リモートワークを中心とした柔軟な働き方で、効率的に開発を進めています。 ■仕事の魅力 / 成長の機会 ・DevOpsの実践とモダナイゼーションをリードできる貴重な機会です。CI/CDパイプラインの整備、インフラのコンテナ化、IaCの推進など、技術的な改善を主導しながら、開発チーム全体の生産性向上に貢献できます。高い品質を維持しながらプロダクトの価値向上を追求し続けるチームで、ビジネス要件についても開発者から提案を行い採用されることが多く、事業に直接貢献できるやりがいがあります。 ・コーディングエージェントを「使う」だけでなく、SkillやMCP サーバ、LLM利用基盤などのハーネスを自分たちで整備していくフェーズに入っています。10年動き続けているレガシー仕様を相手に、エージェントループやコンテキスト設計といった実戦的なテーマに取り組める環境です。 ・様々なバックグラウンドと高い専門性を持つメンバーが集まる刺激的な環境で開発できます。社員だけでなく業務委託パートナーとも密に連携しながら開発を進めるスタイルで、様々な世代、経験を持ったメンバーと日常的にコミュニケーションを取りながら開発できます。技術的な意思決定においてリーダーシップを発揮できる環境が整っています。 ・社内イベント（自社テックカンファレンスや技術勉強会）や課内の定例ミーティングなどで、幅広い世代、バックグラウンドのメンバーと情報交換ができます。 ・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エンジニアの成長に積極的に投資しています。利用できそうな技術はすぐに検証しプロダクトに反映することもあります。 IDプラットフォーマーとしてさらなるグロースを目指すため、チームを拡大し、サービス開発のアジリティを高めることを目指しています。事業成長に伴い、ID課金決済プラットフォームの役割がさらに大きくなっており、やりがいのあるポジションです。 ★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）プラットフォーム推進室における業務（変更の範囲）会社の定める業務