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As a Senior Data Scientist, you will leverage advanced analytics, machine learning, and statistical modeling to solve complex business challenges through data-driven approaches. This role requires deep technical expertise to transform data insights into actionable business strategies, as well as strong communication skills to collaborate effectively with cross-functional teams. We welcome candidates with extensive experience in analytics, the IT/technology industry, and cutting-edge AI technologies. Key Responsibilities include Machine Learning for Ad Delivery Optimization, Personalization & Recommendation Systems, Advanced Customer Segmentation, Data Engineering & Exploratory Data Analysis, KPI Design & Stakeholder Collaboration, Continuous Model Improvement, Collaborative Development & Responsible AI, and Research & Application of Cutting-Edge AI Technologies. You will join Mico's Data & AI Team.

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。 ■業務内容 プラットフォーム推進室では、デジタルサービスの読者の行動ログや記事データなど、1日あたり450GB以上のデータをリアルタイムに蓄積・分析するデータ基盤を内製で開発しています。Google Analytics や Adobe Analytics ではなく独自の計測ツールを内製し、また、データ基盤を活用した次世代マーケティングオートメーションツール（MA）を内製、推進しています。 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（DIG）は、「データの民主化」 をミッションに掲げる事業横断組織です。メディア、教育サービス、イベントなど複数事業のデータを統合的に扱い、データ基盤、MAツール、データスキル教育の提供を通じて、日経全社におけるデータ活用の高度化と定着を推進しています。 本ポジションのミッションは、日経のデータ分析環境を次のフェーズへと進化させ、誰もが高い信頼性と効率性をもってデータから価値を引き出せる環境を実現することです。 <具体的な業務> 持続可能なデータ活用を実現する仕組みづくり 記事、読者行動、購読、マーケティング施策など、利用シーンの違いによって分断されがちなデータについて、共通の提供ルール、命名規則、更新方針、品質基準を定義・整備 各事業のアジリティや柔軟性を損なうことなく、日経全体のCDP（Customer Data Platform）として全体最適かつ持続可能なデータ基盤および運用ルールの設計・改善 Single Source of Truthの確立 全社で利用される主要指標の定義整理・ドキュメント化を通じた標準化の推進 定義変更時の影響整理および関係者との合意形成を行いながら、誰が利用しても同じ意味で解釈される状態の維持 データ品質・信頼性の担保 分析用データに対する品質チェック、異常値の検知 数字に関する問い合わせ対応や原因調査を通じた信頼性向上 AI / 機械学習活用を見据えた分析基盤の高度化 AI/LLM活用を前提としたデータ設計・モデリングの改善 新たな分析手法やデータ活用のPoCを通じた次世代のデータ活用の検討、推進 部門横断での協働と知識の共通資産化 編集・事業・マーケティング・エンジニアリング部門と連携し、分析要件を整理 部門ごとに属人化しがちな指標定義や施策知識を、全社で再利用可能な形へ整理 業務内容は固定されたものではなく、データ活用ニーズの変化やAI技術の進展に応じて柔軟に進化していきます。 ■チームの概要 データインテリジェンスグループはデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、データガバナンスの4つのチームで構成される、20代~30代中心の20名のグループです。 アナリティクスエンジニアの方にはデータエンジニアのチームに所属しつつ、チーム横断的に活動していただきます。 ■技術スタック データ処理・分析基盤 DWH / データストア : BigQuery, MySQL, Elasticsearch データ処理・ワークフロー : Airflow, Lambda, Cloud Run Functions データモデリング / 変換 : Dataform 分析・可視化 Redash, Superset, Kibana JupyterHub, VertexAI インフラ AWS (ECS, SQS, Kinesis, Lambda, S3 etc) Google Cloud(Cloud Composer, Pub/Sub, Dataflow, Datastream etc) Fastly Compute 開発・運用 言語 : Python, Go, Rust, TypeScript 構成管理 : GitHub, HCP Terraform チケット管理 : Notion, GitHub Projects ドキュメント : Notion, Qiita Team, Google Drive ■開発環境 構成管理 : GitHub, GitHub Actions, Terraform Cloud チケット管理 : GitHub Projects, Notion ドキュメント : Notion, Qiita Team, Google Drive AIツール : Claude Code, Cursor

バックエンドエンジニアとして、自社製品ではないウェブアプリケーションの機能拡張を支える強固なバックエンド・セキュリティ環境の構築を担当します。サーバサイドアプリケーション開発やインフラ構築/運用を行い、グローバル展開、クラウドネイティブなアーキテクチャー設計、大量のログデータ分析など、幅広い業務に携わります。