株式会社JX通信社は、報道機関や一般消費者にニュース関連サービスを提供する「報道ベンチャー」です。 共同通信社、QUICK（日経グループ）、テレビ朝日、フジ・スタートアップ・ベンチャーズ（フジテレビ系）などをはじめとする、国内の主だった報道機関が資本参加しています。 ◎Business insider様取材記事「“記者ゼロ”AIで報じる「JX通信社」29歳社長が見据えるニュースの産業革命」 https://www.businessinsider.jp/post-160129 自然言語処理や機械学習といったテクノロジーで「報道の機械化」を進めて、コストを下げながらニュース報道の付加価値を上げる「ニュースの産業革命」に取り組んでいます。 ソーシャルメディア発の緊急情報収集・配信サービス「FASTALERT」は、主に報道機関向けに提供しており、共同通信や産経デジタル、更にはテレビ朝日、フジテレビをはじめとする全ての民放キー局が導入。日本全国の多くの報道機関に、毎日のニュースの発端となる事件・災害等の情報を提供しています。 一般向けには、自社運営のニュース速報アプリ「NewsDigest」を提供。「どのニュースアプリよりも速報が速い」とソーシャルやアプリストアでの評価も高く、210万DLを突破した今は報道現場でも必携アプリと言われるほどに成長しています。

テクノロジーで「今起きていること」を明らかにする報道機関 これがJX通信社のミッションです。 報道産業は労働集約型（つまり何から何まで人力でやる産業構造）であるがゆえに、 コストが重く、長時間労働などの問題も絶えません。更に、近年はデジタルシフトも難航し、厳しい環境に置かれています。 しかし、 報道産業が社会にとって必要不可欠であることは変わりません 。 そこで、JX通信社は「記者ゼロ」、つまりは人力依存を脱して機械化を極めた「仮想通信社」という新しい報道機関像を目指しています。言い換えれば、テクノロジーによる機械化をテコにして、報道産業の再構築を目指しています。 長期的には、ロイターやCNN、ブルームバーグなどの国際報道機関を上回る収益と知名度を持つ 「総合通信社」としての報道機関を目指しています。 社長メッセージ： http://jxpress.net/about/message/

【メンバーの構成】 ・全社平均年齢は年齢30代前半と、比較的若い会社です。 ・社員のほぼ全員が中途入社でのジョイン、大手IT企業、報道機関、エンタメ業界などで専門性を磨いてきたメンバーが集まっています。 ・エンジニアが約4割、ビジネスサイドが約6割。男女比は8:2となっています。 【バリューについて】 私たち働く上で大切にしている４つの価値観の頭文字をとり、「FOCuS」というバリュー（行動指針）を定めています。 F = Future-oriented(未来に向かって挑戦しよう) O = Ownership(当事者意識を発揮しよう) Cu = Customer-first(常に顧客志向で) S = Speed(スピード感を持って取り組もう) 【働く環境】 ・業務時間中の勉強会への参加を推奨、書籍の会社購入制度など、社員の学びを後押しする制度が整っています。 ・ランダムに選ばれた社員とのランチ代を会社補助する制度（シャッフルランチ）や、全社での懇親会、趣味の集まりなどを通じて部署間の垣根を超えた交流も盛んな環境です。

全国の大半のテレビ局が活用する「FASTALERT」や、急成長注のニュース速報アプリ「NewsDigest」を機械学習で進化させたいエンジニアを募集中です！ 【業務内容】 機械学習全般業務をお任せいたします。 具体的には - 災害や事故を判定するモデルの精度向上 - 学習データの作成やモデルデプロイのための機械学習基盤(MLOps)の整備 - SNSの解析・データ分析 - データの可視化 を担当していただきます。チームの開発手法はアジャイルで進めております。 【必要スキル・経験】 以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をお待ちしています！ ・全職種共通：ビジョン・ミッションへの理解と共感 　※JX通信社のビジョン： https://jxpress.net/about/vision/ ・機械学習や自然言語処理を用いた研究もしくは, 業務としてのPoC経験 ・Pythonでの開発経験、特にTensorflow/PyTorch/scikit-learn/Keras等のライブラリ・フレームワークを用いた開発経験 【推奨スキル・経験】 ・PoCから実際のプロダクト・サービスへの実装・ローンチまで行った経験 ・SNSやオープンデータの分析・解析経験 ・ディープラーニングを用いた研究もしくは, 業務としてのPoC経験 ・最新の研究や論文をチェックし, 実際に実装して試した経験 ・その他の統計手法を用いたデータサイエンス実務経験 ・Kaggleやデータサイエンス系のコンペでの実績 ・データ基盤の構築・運用経験 ・数TB〜数PB程度のビッグデータの処理を行った経験 【開発環境】 ・言語：Python ・フレームワーク：Tensorflow/PyTorch/scikit-learn/Keras ・環境：GitLab / GitLab CI / Git / GitHub / Jupyter Notebook / Slack / Kibela / HackMD ・支給マシン：MacBook Pro 【求める人物像】 ・バリュー（FOCuS）を体現できる方 ・ボトムアップなチームで意見を出しながら仕事をしてきた方 ・公私問わず, 日常的にブログや登壇等でアウトプットを出している方 ・公私問わず, Tech系勉強会・イベントへの参加でインプットが多い方 ・生産性を意識した改善を行い、効率的に最大の成果を出すことにコミットできる方 ・指示待ちではなく自律的に考え、研鑽を積み、行動できる方 ・勘や感覚頼みでなく、データを読み、客観的に分析して適切な施策を実施できる方 ・ポジティブでオープンに仕事に取り組める方 【機械学習に取り組む場としての魅力】 ・当社や協力報道機関が所有する様々なニュース関連のデータセット（テキスト・画像・動画） ・オンプレミス環境（GPUマシン）, クラウド環境（GCP, AWS他）を自由に選べる ・機械学習・データサイエンス等をテーマとした社内勉強会 「やりたい」の先の一歩を踏み出したい方を探しています！ぜひ気軽に応募いただき、お話しましょう！