データサイエンティスト・アナリスト の求人一覧 - 日本経済新聞社（エンジニア、UIUXデザイナー）

当社は経済メディアとしてデジタル化をいち早く進め、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ました。現在は、メディア事業を中核とした数百万MAU規模の独自の会員データ（日経ID）を軸に、教育サービス、イベント事業、転職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。顧客の属性データとサービス利用履歴などの行動データを分析・活用することでユーザーに最適なサービスを届け、データドリブンな経営を促進するためのデータのスペシャリストを積極的に採用中です。 ■業務詳細 当社では、認証・認可を提供し顧客を識別する「日経ID」をはじめ、「日経電子版」読者の行動ログや記事データなどをリアルタイムに取得・蓄積・分析するデータ基盤「Atlas」、日経IDとAtlasのデータを活用するマーケティング基盤を内製開発しています。 Atlas は各種日経ID連携サービスとお客様の「接触履歴」をリアルタイムに把握するアナリティクスを可能にし、課金履歴やお客様の属性情報、イベント情報等多種多様かつ大量のデータを集約して安全に活用できるデータ基盤です。 データアナリストは、このようなデータ基盤を活用し、お客様が当社のサービスをどう使いこなしているか、興味関心がどう変化しているかを把握することで、よりよいサービスの実現を支援しています。具体的には、日経電子版を中心としたメディア媒体のコンテンツ制作・プロダクト開発・マーケティング施策のためのデータ分析、当社が提供する日経ビジネススクールやシェアオフィスサービスなどを成長させるためのデータ活用を支援します。チームでは、顧客管理データベースや、事業部門の個別ニーズに特化したダッシュボードツールを開発・運用しており、そのプロダクトマネジメントも担います。 全社のデータ利活用水準を向上させ、「データの民主化」を実現することもミッションです。分析に必要なデータをデータ基盤に連携し、テーブル、データマート、BIツールのあるべき姿を検討して、自由と統制のバランスがとれた分析環境を実現していくことを、データエンジニアと協力して行います。また、各事業部門でのデータ利活用を進めるために、データリテラシーの教育プログラムを推進し、データ人材の育成も行います。 【アナリティクス領域】 ・日経の様々なデジタルサービスの主管部署のビジネスゴールを把握し、KPIツリーの構築など目標設定を行う ・ビジネス課題に対する仮説を持ち、BIツールを活用したデータの集計や可視化によって仮説検証を行う ・デジタルサービスのプロダクト開発やマーケティング施策について、設計を支援し、評価方法を検討し、効果分析を行う 【データ活用推進領域】 ・分析利用のために取得すべきデータを検討し、Webでの計測実装やバックエンドからのデータ連携を行う ・DWHにおけるテーブルやデータマート、BIツール環境のあるべき姿を検討し、データエンジニアと協力して実現する ・顧客管理データベースやダッシュボードツールのプロダクトマネジメントを行う ・データの民主化を実現するため、全社のデータ利活用レベルを向上させる文化作り・人材育成を推進する ※上記項目の全てを全メンバーが担うわけではなく、個々のメンバーの強みやキャリア志向に合わせて分担することで組織のミッションを遂行します。 ■チーム体制 本ポジションの配属先となる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には、約10名のデータアナリスト・データサイエンティストと、約5名のデータエンジニアが所属しています。協力会社の力も借りながら、横断組織として、日経電子版を中心とした全社のデータ活用を支援し、データをより身近にするための活動を継続的に行っています。当社にはこのほか、各事業部門や研究開発部門にもデータ人材が所属しており、部門を越えた情報共有や交流を活発に行っています。 ■この仕事の魅力 ・大規模データを取り扱う、ダイナミックな仕事が出来る 大量のアクセスログや記事データを含む、大規模なデータの収集・分析基盤づくりを行なっていただく仕事です。「日経電子版」は、これからの日本・世界の情報インフラを支える、公共性の強いプロダクトです。より多くのユーザーに価値のある情報、サービスを届ける、インパクトの大きい仕事ができます。 ・多様な事業の多様な課題に触れられる 日経は電子版だけでなく、ビジネススクールやイベント事業、法人向けサービスなどサービスポートフォリオは広がっています。数十のサービスのそれぞれ異なる事業環境、ビジネスニーズ、チームの中で、ユニークな課題を日々解決していきます。 ・最新の技術やツールを積極的に導入している 日経のエンジニア組織は、フロントエンドから、バックエンドサーバーのアプリケーション開発、キャッシュサーバーの設定まで先端のウェブ技術を追求しています。事例紹介される機会も多く、カンファレンス等への登壇も活発に行うなどして、業界のフロントランナーとしてデジタルビジネスの推進に注力しています。

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。直近では、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）、日経バリューサーチ（企業・業界分析プラットホーム）、日経ザナレッジ（ナレッジマネジメント）などの新規サービスを立ち上げてきました。 【業務内容】 BtoB向けデジタル情報サービス（BtoB領域のSaaS事業）のデータ分析、分析結果に基づく施策提案や施策の評価、およびAI技術を駆使したサービス機能や要素技術開発等のデータ活用プロジェクトのリード・マネジメント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、ステークホルダーと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)を含むプロジェクト全体の品質管理および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。 【業務詳細】 当部門では、日々生み出す膨大な記事、企業、数値情報などを生かし、企業の課題を解決するさまざまなSaaSサービスの展開、新規創出にチャレンジしています。 リードデータサイエンティスト/アナリストの業務では、各サービスのプロダクトマネージャーと協働し、事業背景を深く理解していただいた上で分析課題を設定、分析計画の立案、分析作業、施策検討、報告、施策実施後の評価などの一連の分析プロジェクトのリード・マネジメントを担っていただきます。 また、当社が保有する膨大なコンテンツを、機械学習や自然言語処理等の技術を駆使し、より付加価値のある形に加工して提供する機能（モデル）開発や、コンテンツの利便性を高めるためのメタ情報の自動付与などの要素技術の開発プロジェクトのリード・マネジメントを担っていただきます。 <データ分析・データアナリティクス系プロジェクト> ・各事業のKPI策定やデータ利活用に関する支援、コンサルティング ・指標をモニタリングするための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分析（要因分析・潜在顧客・セグメント分析・クラスタ分析） ・施策の評価支援（A/B テストの設計、データ集計分析） <サービス機能・要素技術開発系プロジェクト> ・ユーザー嗜好に応じたコンテンツ配信・推薦（レコメンデーション）機能の開発 ・ユーザ属性に応じたプローモーション施策向けターゲットセグメントの予測モデルの開発 ・生成AI・LLM(大規模言語モデル）を活用したテキスト要約機能の開発　 ・機械学習モデルを活用したコンテンツへのメタ情報自動付与機能の開発 ・新聞記事からの構造化情報の自動生成機能の開発 【この仕事の魅力】 ・膨大なコンテンツやデータを扱うことができます。記事は媒体数が750以上、記事本数は1億本以上。経済データは企業・証券データ、マクロ・金融統計、地域情報などが対象です。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。 ・事業との距離感が近く、データ分析を通じ事業の意思決定プロセスに深く関与できます。 ・分析プロジェクトに大きな裁量が任されます。事業やサービスの展開に合わせ、最適な分析計画を自らが立案し、分析を推進できます。 ・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。 【部署・チームの概要】 ・20代、30代の若手を中心にした、20名強の活気ある部署です。その中でもデータ分析チームには5名の社員が在籍しています。 ・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。 ・社員主導で分析を進めながら、適宜外部のパートナー様とも連携しています。 【利用技術】 ・データ基盤・分析環境：BigQuery, Dataform, Redash(, kibana) ・計算環境：Google Compute Engine, Vertex Workbench, Google Colab Pro+ ・構成管理：GitHub ・実験管理：Wandb, Google Sheets ・言語：Python, SQL(, R) ・コミュニケーションツール：Slack, Notion, Google Slides