法人向けデジタル情報サービス データサイエンティスト(アナリティクス)
年収
650万円〜1,000万円
勤務地
東京都
職種
データサイエンティスト
リモートワーク
モダンな技術を採用
技術試験なし
求人情報
仕事内容
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。
■募集背景
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(BtoB 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。
近年では、これらの情報サービスの利用動向を分析し、プロダクトの価値を引き上げる分析官の存在が必要不可欠となっています。新サービスのローンチや、データドリブンにサービス開発を進めていくための分析需要の高まりなど、分析官のニーズが更に高まっているため、データサイエンティスト(アナリティクス)を募集します。
■業務内容
BtoB向けデジタル情報サービスのデータ分析、分析結果に基づく施策提案や施策の評価等のデータ活用プロジェクトにおける分析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、PM・企画・エンジニア・デザイナー等との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。
<具体的な業務>
・各事業のKPI策定やデータ利活用に関する支援およびKPIモニタリングのための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の集計・可視化・分析(要因分析・潜在顧客・セグメント分析・クラスタ分析など)
・施策の評価支援(A/Bテストなど効果検証周辺の設計・実施)
・データマネジメント・データスチュワード業務(メタデータ管理、クエリ管理などの推進)
・統計学・計量経済学・機械学習等の高度な専門性を用いたサービス改善に資する分析
※上記に加え、シニアレベルの場合は以下業務も担っていただきます。
・チームメンバーのマネジメントおよびタスクのアサイン・管理・レビュー
■利用技術
・クラウド / 実行基盤:Google Cloud (BigQuery, Dataform)
・言語:SQL
・ライブラリ: Polars, statsmodels, linearmodels, Matplotlib, Seaborn, PyMC, LightGBM
・生成AIの活用について
・活用中の技術やツール:Github Copilot / Cursor 等
・プロダクトに対してAI導入も推進中です。
・その他、新しいAIツールも迅速に導入を進めています。
※このポジションに関連性の高いものを列挙していますが、これら全ての利用経験が必須ではなく、またこれ以外のツールも必要に応じて柔軟に利用可能です。
■仕事の魅力
・事業側との距離が近く、企画段階からの施策の検討、計測、振り返り改善まで一気通貫で関与することができ、意思決定へのインパクトを実感できます。
・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。
・外部イベントでの登壇、学会発表等の対外的な発信や社内に限らない他社との勉強会実施なども部署として推進しています。
仕事内容の変更範囲
会社の定める業務
必須条件
必須条件
・データサイエンティスト・データアナリストとしての実務経験2年以上
・Pythonでの分析・開発経験および進捗管理
・SQLによるデータ抽出および集計スキル
・ステークホルダーと合意形成を図るコミュニケーション力と、分析結果をわかりやすく伝えるドキュメンテーションおよびプレゼンテーション能力
・Git/GitHubを用いたチーム開発経験
(上記に加え、シニアレベルの場合)
・データサイエンティスト・データアナリストとしての実務経験 4年以上
・データ分析チームのマネジメント経験 1年以上
求める人物像
・事業マインドを持って様々なプロダクトに寄り添いながら、分析を通してビジネス課題解決を行いたい方
・プロダクトに関わる様々なメンバーとコミュニケーションを取ることが得意または好きな方
・データサイエンス領域における技術知識を継続して習得する意欲の高い方
歓迎要件
・A/Bテストや観察データ分析など効果検証業務に従事した経験
・データ基盤の構築・管理 (データマネジメント) の経験
・BIツールを用いたダッシュボード構築の経験
・Kaggleなどのデータサイエンスコンペティションに挑戦した経験
・統計検定1級・準1級相当の専門的な統計学、または計量経済学・因果推論・ベイズ統計学などの知識
・技術カンファレンスや学会への登壇・発表、テックブログの執筆などの対外発信活動
・経済・財務・金融データに関するドメイン知識
想定年収
想定年収
650万円〜1,000万円(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
・データサイエンティスト
開発環境
開発言語
Python
データ分析
pandas、numpy、scikit-learn
DB/DWH
BigQuery
クラウド
GCP
仮想化環境
Docker
その他ツール、サービス
GitHub、Redash
雇用形態
雇用形態
正社員
試用期間
あり(6ヶ月)
勤務形態
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
予定勤務地
予定勤務地
〒100-8066
東京都千代田区大手町1丁目3−7
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
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
休日・休暇
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
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。

