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)

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年収

700万円〜1,100万円

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

リモートワーク
開発でAI活用
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

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。 ■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 ・言語:SQL, Query DSL( OpenSearch) ・ライブラリ:LangChain / LangGraph, Transformers, spaCy, FastAPI ・生成AI活用:  ・業務利用: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。
仕事内容の変更範囲
会社の定める業務

必須条件

・Python によるバックエンド / API 開発経験(FastAPI 等) ・LLMを活用した機能開発経験、または生成AI関連プロジェクトの実務経験 ・RAG またはエージェント機能の設計・実装経験 ・曖昧な要件を整理し、プロトタイプの企画・設計・実装・改善を回した経験 ・Git / GitHub を用いたチーム開発経験、Docker利用経験
求める人物像
・コンテンツと生成AIを掛け合わせて顧客価値を生むプロダクト開発に強い関心がある方 ・ユーザー課題を構造化し、仮説検証を自律的に回せる方 ・様々なステークホルダーの意図を踏まえつつ機能へ落とし込める方 ・新しいモデル、ライブラリ、開発ツールを継続的にキャッチアップし、チームへ還元できる方

歓迎要件

・LangChain / LangGraph を用いた開発経験 ・検索基盤やデータベースの利用経験(SQL / Elasticsearch / OpenSearch 等) ・LLM機能の評価・改善経験 ・クラウドサービスの利用経験(AWS, Google Cloud, Azure など) ・プロダクトマネージャー、デザイナー、事業担当者との協業経験 ・生成AI機能を実サービスへ組み込んだ経験

想定年収

700万円〜1,100万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
※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。
賞与・昇給
賞与:2回 昇給:1回

おすすめポイント

★アジアおよび世界への情報発信 日本経済のニュースやアジアの情報を世界に向けて発信しています。経済情報のリーダーとしての役割を担い、詳細な分析と報道にこだわり続けています。 ★日本経済新聞とそのデジタル版 日本経済新聞は、長い歴史を持つ言論報道機関です。2010年3月には、「日本経済新聞 電子版」を創刊し、高い信頼性とデジタル技術の利便性を組み合わせました。これにより、日本国内だけでなく世界の読者に迅速かつ詳細な情報を提供しています。 ★専門紙およびデジタルメディアの展開 日経産業新聞、日経MJ、日経ヴェリタス、NIKKEI Financialなど、専門情報紙を多数発行しています。これらのメディアは、企業情報、業界動向、トレンド情報、金融・投資情報を深く掘り下げており、デジタルデバイスでの購読も可能です。 ★外国語でのメディア展開 「Nikkei Asia」では英語でアジアの情報を常時発信し、「フィナンシャル・タイムズ」や「日経中文網」を通じて、英語や中国語での日本関連経済情報を世界各地に提供しています。これにより、グローバルな視点からの情報提供を強化しています。 ★エンジニアテックブログ/参考文献 https://hack.nikkei.com/blog/ https://nikkei.connpass.com/

ポジション

職種
・AI・機械学習エンジニア

開発環境

開発言語
Python
データ分析
numpy、Py Torch
DB・DWH
Elasticsearch
クラウド
AWS、GCP
仮想化環境
Docker
CI・CD
GitHub Actions
監視ツール
Datadog
構成管理ツール
Terraform
その他ツール、サービス
GitHub、ChatGPT

雇用形態

正社員
試用期間
あり(6ヶ月)

勤務形態

裁量労働制
就業時間
9:30〜18:00
就業時間補足
みなし労働時間は7時間30分
所定労働時間
7時間30分

予定勤務地

〒100-8066 東京都千代田区大手町1丁目3−7
転勤の有無
なし
勤務地補足
- 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。

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
保険補足
日本経済新聞健康保険組合
健康・医療
受動喫煙防止措置
健康・医療補足
診療所(東京本社・大阪本社)

受動喫煙防止措置

受動喫煙対策特記事項
屋内喫煙可能場所あり

制度

財産形成
財形貯蓄、確定給付型企業年金、企業型確定拠出年金
財産形成補足
退職一時金、住宅融資制度、グループ保険制度
職場環境
リモートワーク制度

休日・休暇

年間休日日数
120日
完全週休二日制、有給休暇
休日・休暇補足
- 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
育児・介護
介護休暇、産前産後休暇、パートナー出産休暇

諸手当

残業手当、通勤手当、家族手当
諸手当補足
・住居費補助、子手当、教育手当

選考情報

選考内容

選考情報
・適性検査あり ・技術試験あり ・オファー面談あり ・面接 4回 ・リファレンスチェックあり
選考情報補足
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。

株式会社日本経済新聞社の企業情報

企業について

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

会社情報

企業名
株式会社日本経済新聞社
企業理念
質の高い報道とサービスで顧客の判断を助け、世界で最も公正で信頼されるメディアになる
設立年月日
1876年12月
本社所在地
〒100-8066 東京都千代田区大手町1-3-7自社ビル
資本金
21億4748万3647円
売上高
1751億円
社宅・家賃補助制度
従業員1000名以上
退職金制度
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株式会社日本経済新聞社

■AIエンジニア、MLエンジニア

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上)  ・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築  ・機械学習モデルを利用したAPIの実装  ・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装  ・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験  ・レコメンドシステム  ・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験  ・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

750万円〜1,100万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社日本経済新聞社

セールスエンジニア(法人向けデジタル情報サービス)

■必須条件

【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。 必須スキル ・AI / エージェント領域(生成AI、LLM活用等)での実務経験、もしくは実務に展開可能な知識 ・システム導入における技術QA / サポート経験 ・データ構造を理解し、業務活用に結びつけた経験 ・顧客の業務課題を抽象化・構造化し、技術的な解決策へ落とし込んだ経験 ・技術内容を非エンジニアに分かりやすく説明できるコミュニケーション力 ・複数ステークホルダーと協働し、導入を成功に導いた経験

700万円〜1,200万円

プリセールス・セールスエンジニア

株式会社日本経済新聞社

バックエンドエンジニア(Nikkei Asia)

■必須条件

【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。 【必須条件】 ・バックエンドを中心に、Webフロントエンドなど、Gitを利用したチームでの開発・運用経験5年以上 ・他の開発者が作成したコードをレビューし、より品質の高いコード(仕様適合性、可読性、保守性、効率性等のチェック)にできる ・サービスやシステム開発の要点を、専門知識がない関係者にも分かりやすく説明できる能力、プレゼンテーションスキル ・英語を使った開発プロジェクトへの参画 (TOEIC 800点以上相当) ※開発会社とのミーティングは英語で実施

700万円〜1,000万円

サーバーサイドエンジニア

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GMOインターネットグループ株式会社

【機械学習エンジニア】国内シェアNo.1のインターネットインフラサービスを展開/100%自社開発/転勤無!エンジニア向けの制度多数/幅広い成長とキャリアパス

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

700万円〜1,000万円

AI・機械学習エンジニア

NTTドコモソリューションズ株式会社

NTTドコモの大規模データ基盤を支えるAI駆動開発・データプラットフォームエンジニア

■必須条件

■経験 ・システム開発における要件定義:3年以上 ・データ連携やデータ統合の経験:1年以上 ・業務部門と直接コミュニケーションを行い、合意形成した経験 ■スキル IF仕様の検討 ■製品 ー

613万円〜892万円

データエンジニア, AI・機械学習エンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

YouTubeX

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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