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栗田工業（クリタグループ）は1949年にボイラの水処理薬品事業により創立し、企業理念「"水"を究め、自然と人間が調和した豊かな環境を創造する」のもと、一貫して水処理に関する技術とノウハウを蓄積してきました。 「水処理薬品、水処理装置、メンテナンス・サービスという他社にない事業構成」「“技術立社”を掲げた高度な研究開発力」「日本全国および世界に広がるネットワーク」といった経営資源を活かし、幅広く水処理のソリューションを提供することで、さまざまな業種のお客様に対して“生産性向上”、“環境負荷低減”、“省エネルギー”といった価値を提供しています。 ■配属先グループ生産本部　フィールドエンジニアリング部門　洗浄技術部 ■チームのミッション洗浄技術をコアとしたソリューション提案を通して社会的課題を解決するとともに収益性の向上に貢献する ■仕事内容・プラント洗浄事業における技術サポート全般/ソリューション提案 └スケール調査、排水処理試験などの依頼試験対応・顧客課題に対するソリューション提案や、現場での技術支援等 ・海水系統設備の防食にに関する技術サポート ・既存技術/商品の改良および新技術/新商品の開発 ※業務割合としては新技術開発は現状 2割程度ですが、将来的には3～4割に増やしていきたいと考えています ＜ある1日（30代メンバー）＞　9:30頃　出社　⇒　10:00　試験開始　⇒　試験中（メール/チャット確認、他の試験計画）⇒　12:00　昼食　⇒　13:00　部内ミィーティング（月曜13-14時）　⇒　teamsでの社内外の打合せ　⇒　16:00　試験完了/片づけ　　⇒　17:00　データまとめ/報告書作成　⇒　18:30　帰社　 試験の無いときは、試験計画を立てたり、顧客課題に対する提案のためのアイデア検討、担当テーマ検討などを実施。 ■期待すること海水系の防汚技術に関する専門知識を有した経験者として当社に入社いただいた後、組織の技術力強化に貢献いただきたいと思います。将来的には、新技術/新商品開発を推進し、海水系の防汚技術の分野の技術後継者として管理職を補佐いただくことを期待します。 ■やりがい産業プラント・火力・原子力プラント等幅広い分野のお客様の様々な課題に対して最適なソリューション提案をするため、色々な技術の習得や経験を通じて、現場経験・技術提案・研究の要素をバランス良く学んでいただけます。 是非、即戦力として様々な技術サポートや開発にお力添えください！ 配属予定部署情報チームは、9名在籍しております。20代後半～50代まで幅広い年齢（2名が女性）の方がご活躍中です。

当社はテックカンパニーを目指しており、紙のメディアにはないデジタルならではの価値を提供する様々な施策を検討、実施しています。 日経電子版は、2010年の創刊以来、新聞業界のデジタルシフトをリードし、Webサイトやアプリを通じて経済ニュースを中心にビジネスや生活に役立つ情報を提供しています。紙の新聞の形式でニュースを閲覧できる「紙面ビューアー」や、好みに応じた情報をお届けするパーソナライズ機能など、内製開発を進めることでスピード感を持って多様なニーズに応え、100万人を超える方々に有料会員としてご利用いただいています。 さらなる成長を目指すために、新しい技術を取り入れたApple Vision Pro向けアプリや生成AIを活用したサービス、新たなメディアサービスの開発など、エンジニアの挑戦は続きます。本ポジションでは、生成AIを活用した電子版や周辺サービス向けの機能開発、記事のレコメンデーションなど機械学習・AIを用いた開発に取り組んでいただきます。 日経電子版では数百万件におよぶ記事データや何十億件にものぼるログデータなど、独自に保有しているデータが大量にあります。これらのデータを生成AIや機械学習・自然言語処理などによって活用し、他社にはできないサービス開発に取り組みます。 また、優秀なデータサイエンス人材が所属しており、部署を越えて定期的に情報交換や勉強会も実施しています。例えば、データサイエンスコンペティションの「Kaggle」で優秀な結果を残した「Kaggle Master」が複数人おり、自然言語処理学会などへの論文投稿も積極的に行っています。こうした社内人材と連携しながら、機械学習・AIに対する開発力を高め、事業成長につなげていきたいと考えています。 ■経験できるキャリアについて 自社サービスを提供しており、機械学習モデルの開発以外にもサービス企画や機械学習開発環境の改善など状況とご興味に応じて幅広い経験をつめる機会があります。有料会員97万人超、登録会員数500万人超の多くのユーザーからのアクセスに伴う大規模なログデータがあるため、大規模ログデータ分析と機械学習応用の経験が得られます。また、日経電子版の記事データを扱った自然言語処理に取り組む機会や、実サービス上で改善を実施するためデータサイエンスの経験を積むこともできます。 ■チームについて チームは進行中のプロジェクトや得意領域によって決まりますが、日経電子版のプロダクト開発やデータ関連チームに所属していただきます。日経電子版だけでなく、社内のデータサイエンティストやエンジニアとの情報共有・交流の枠組みもあり、チームを超えて知識を高めていくことができます。 【具体的な業務】 生成AIを活用した機能開発および周辺システム・インフラの構築 記事などコンテンツの推薦システムのモデル検討、開発・運用・改善 効果的にKPIを改善するためのデータ分析、推薦ロジックの考案、検証と導入 スキルと希望に応じて、以下のような業務 機械学習のスキルを活かした日経電子版のUX向上の企画 MLOpsの設計、構築 ■技術スタック https://hack.nikkei.com/tech-stack/ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【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(3回)＋適性検査：うち技術面接は弊社（大手町）にて対面で実施します。 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）デジタル編成ユニットにおける業務（変更の範囲）会社の定める業務

■ 職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM（大規模言語モデル）をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC（概念実証）で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ■ 業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 生成AI・LLM活用： RAG（検索拡張生成）を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 予測・最適化モデル構築： 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 社会実装とMLOps： 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 研究開発（R&D）： 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ステークホルダーとの折衝： クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。