社内向けのデータ活用アプリケーションを開発し、データエンジニアリング領域にも踏み込むエンジニアを募集！

仕事概要

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 【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

必須スキル

以下のすべてを満たす方 - Webアプリケーション・APIの開発において、設計から実装、本番運用までを主導した経験 - AWS または Google Cloud 環境での設計・開発経験 - データエンジニアリング領域（データウェアハウス、パイプライン等）に踏み込むことへの意欲 - 利用者や関係部門と対話し、課題整理や要件定義を主導した経験 ＊データエンジニアとしての経験を生かしてプロダクト開発に挑戦したい方、またはWebエンジニアとしての経験を生かしてデータ領域へ専門性を広げたい方を歓迎します。

歓迎スキル

• LLM API・AIエージェントを組み込んだアプリケーションの開発・評価・運用経験 - データパイプライン（バッチ・ストリーミング）の設計・実装経験 - Airflow, dbt, Dataform 等のオーケストレーション・データ変換ツールの実装・運用経験 - 大規模データ処理基盤（BigQuery, Redshift 等）を前提としたアプリケーション設計の経験 - Terraform 等、Infrastructure as Code の実装経験 - 非構造化データ（文書・記事・画像等）の収集・構造化・検索（RAG等）の実装経験 - テックリード、またはプロジェクトマネジメントの経験 - データ品質・メタデータ管理（データカタログ等）への関心・経験

求める人物像

• データ活用に関心を持ち、事業や業務への応用を考えられる方 - 異なるバックグラウンドのメンバーと円滑にコミュニケーションできる方 - 積極的に新しい技術を習得し、技術選定や社内への提案ができる方 - 自分が関わるプロダクトやデータ、その先の利用者の成果まで広くオーナーシップを持てる方

応募概要

給与

年収800万円～1200万円 ※上記年収は、想定年収です。住居費補助、子手当などの各種手当を含む金額です。 月給制：基本給は経験・能力等を考慮の上、当社規定により決定します。 ・昇給：原則、年1回 ・賞与：夏季・冬季 ・通勤費：有

勤務地

東京本社 100-8066 東京都千代田区大手町１丁目３７ - 全社員を対象にした在宅勤務制度（リモートワーク）を導入しています。 - 出社率は各職場によりますが、フルリモート（出社無し）は認めていません。 ・就業場所の変更の範囲：会社が定める場所※在宅勤務を行う場所含む

雇用形態

正社員

勤務体系

・標準労働時間 10:00～18:30（休憩1時間） - 専門業務型裁量労働制。みなし労働時間は7時間30分 - 所定時間外の労働：無 ・休日 - 年間120日（完全週休2日制） - 年次有給休暇：毎年4月に20日付与。入社時は入社月に応じて2日から最大20日を付与 - ほかに結婚休暇、産前産後休暇、配偶者出産休暇、介護休暇など

試用期間

あり（6カ月）

福利厚生

• 各種手当：時間外手当、住居費補助、子手当、教育手当 - 退職金・企業年金：退職一時金、確定給付企業年金、確定拠出年金 - 財産形成／融資：財形貯蓄制度、住宅融資制度、グループ保険制度 - 健康管理：診療所（東京本社・大阪本社） そのほか詳しくは以下をご覧ください。 https://www.nikkei.co.jp/saiyo/career/welfare\_education.html ・加入保険：雇用保険、労災保険、健康保険（日本経済新聞健康保険組合）、厚生年金 ・受動喫煙対策：屋内禁煙（屋内喫煙可能場所あり）

企業情報

企業名

日本経済新聞社（エンジニア、UIUXデザイナー）

設立年月

1876年12月2日

本社所在地

東京都千代田区大手町1-3-7

支社所在地

東京本社 100-8066 東京都千代田区大手町1-3-7
大阪本社 541-8515 大阪市中央区高麗橋1-4-2
名古屋支社 460-8366 名古屋市中区栄4-16-33
西部支社 812-8666 福岡市博多区博多駅東2-16-1
札幌支社 060-8621 札幌市中央区北一条西6-1-2
神戸支社 650-0011 神戸市中央区京町69 三宮第一生命ビルディング4階
京都支社 604-0874 京都市中京区烏丸通竹屋町角

国内支局 全国51カ所
海外取材拠点 米州編集総局（ニューヨーク）、欧州編集総局（ロンドン）など37カ所

事業内容

新聞を中核とする事業持ち株会社。雑誌、書籍、電子メディア、データベースサービス、速報、電波、映像、経済・文化事業などを展開

資本金

25億円

従業員数

3,023人（2025年12月末）

企業サイトURL

https://www.nikkei.co.jp/nikkeiinfo/