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。
これらのデータを基軸にAIエージェントをプロダクトへ実装し、顧客企業の意思決定のスピード / 精度を引き上げる取り組みを加速しています。本ポジションは、その中核を担う開発エンジニアです。

＜主な業務＞
・プロダクトに搭載するAIエージェントの設計・実装・社内運用・本番化
・プロダクト要件に基づくエージェント / ツールの性能最適化と、継続的な改善
・Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発
・評価指標設計・評価基盤の構築
・サービス企画・UX / UI・プロダクトチームと協働し、ユーザーストーリーを基に技術仕様や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
・当社で取り扱う記事本数は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扱うことができます。データ整理・加工技術にも継続投資しています。
・機能の開発には大きな裁量が任されます。機能単位で設計から実装、評価、改善まで主導することができます。
・事業側との距離が近く、顧客価値の検討、実装、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。
・技術カンファレンスや学会への参加やテックブログの執筆など、積極的な対外発信活動・技術情報収集を推奨しています。

■必須条件
・機械学習エンジニアとしての実務経験 2年以上
・LLM関連プロジェクトの実務経験 1年以上（RAG / エージェント / プロンプト設計のいずれか）
・API設計・実装経験（FastAPI 等）
・要求仕様の言語化、問題設定〜検証計画立案の経験
・Git / GitHub を用いたチーム開発経験、Docker利用経験

■求める人物像
・生成AIで顧客価値と事業成果を生むことに強い関心がある方
・困難な仕事を最後までやりきる意思を持った方
・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のある方
・職種横断でコミュニケーションを取ることが得意・または好きな方
・競合製品やモデル、ライブラリなどの動向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
・LangGraph等を用いたエージェントの状態管理・ツール連携の実務経験
・Vector DB・RAG設計の実務経験（indexing、chunking、再ランキング）
・データベース／検索基盤の利用経験（SQL / Elasticsearch のいずれか）
・製品の本番環境の開発経験
・AIエージェントのトレーシング・評価の経験
・クラウドサービスの利用経験（AWS, Google Cloud, Azureなど）
・機械学習 / 自然言語処理の理論・実装に関する広範な知識
・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