株式会社JX通信社

【業界からも熱視線！人力に頼るメディア業界の構造を根本から転換/注目ベンチャー】
同社は、最新のニューステクノロジーを開発・提供している急成長中のスタートアップ企業です。
記者が一人もいないが、1番早い報道を可能にする。それを実現した企業になります。
ネット上のSNSの投稿などから最新のデータを自動取得し、従来の人が出向く報道の構造に革新を起こしたのが同社になります。
人が人にしかできないことに専念することでメディアの価値を高め、お金を払ってでも読みたい優良なコンテンツを増やすことで、「オンラインニュースメディアは儲からない」という通説をひっくり返す挑戦をし、メディア各社からの同社への注目は高いです。
■Twitter Japan社との協業もしております。

※サービス事例(http://jxpress.net/service/)
　・全民放が導入「FASTALERT」！報道記者向けのAI用いた情報収集システム
　・最先端の自然言語処理技術を駆使したニュースエンジン「Xwire」
　・速報配信に特化したニュースアプリ「NewsDigest」

【資金調達累計約35億/日本で最も報道現場に近いNewsTechベンチャー】
同社は、2015年より国内最大の通信社である共同通信グループとの資本・業務提携を行い、共同通信グループ各社と加盟社である各新聞社・放送局様に向けたソリューションのご提案・ご提供や新しいニューステクノロジー創出のための研究開発に協力して取り組んでいます。単にスマートフォンでの情報発信といった領域に留まらず、ニュースメディアの産業構造の変革、その先にある持続可能性の実現にコミットしています。また、2021年8月にシリーズCラウンドで約20億円を資金調達し、同社主力事業のFASTALERTを軸とした「データインテリジェンス・プラットフォーム」を強化するための開発・営業体制強化に充てる予定です。日本で最もマスコミの報道現場に近いNewsTechベンチャーです。

【データ分析のプロ松本健太郎さんがJX通信社のマーケターに】
著書に『誤解だらけの人工知能』『なぜ「つい買ってしまう」のか』(光文社新書) 『データサイエンス「超」入門』(毎日新聞出版)『グラフをつくる前に読む本』(技術評論社)『人は悪魔に熱狂する』（毎日新聞出版）など多数出版している松本健太郎さんが2020年にJX通信社にジョーインしました。データ分析のプロである松本さんがジョーインしたことにより、さらにプロモーション、プロダクトにまたがってどうすればもっと「好き」になってもらえるか、消費者の心に向けてチューニングしながら様々な活動を行っていきます。

【500万DL以上のNews Digestはデザイン性でも高評価を頂いております】
災害時や事故発生時に安心、速報の提供に強みを持ったtoC向けの同アプリは機能もさることながらデザイン性でも高い評価を頂いております。現在は単なるNewsアプリだけではなく感染マップの表示などあらゆる情報の収集に機能を拡充しています。
・App Ape Award2020　優秀賞
・Asian Digital Medhia Award2020　特別賞
・Google Play　ベスト・オブ2019

FASTALERT（膨大なSNSリスクデータを扱うtoB向けSaaSプロダクト）

【背景とミッション】
今後のビジネスのスケールに耐えられるよう、機械学習の面からプロダクトの精度改善を行っていただきます。ゆくゆくは定常的に機械学習による機能開発により、JX通信社とアカデミアとの連携などでパブリシティを出せるような成果を上げることを期待します。

【技術環境】
-サーバサイド開発言語：Python、Go
-スマホ開発言語：Swift、Kotlin
-サーバサイドフレームワーク：Django、Tornado、Flask、Vue.js
-フロントエンドフレームワーク：Firebase / Nuxt.js
-データベース：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、DynamoDB
-開発環境：GitLab / Slack / Zoom / AWSなど　※一部各種Slack連携

【開発手法】
プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム、チケット駆動開発、コーディング規約あり

【所属】
開発局（局長付きとして特命担当的な動きを想定）

【働き方】
ほぼリモート中心。コミュニケーションツールはzoom / slack / Tandem /Discordなど。

・自然言語処理、画像解析・機械学習を応用したプロダクト開発もしくは研究開発の経験
・自身の専門領域でない領域等のキャッチアップを迅速に行える意欲と能力
・上記にプラスして歓迎要件が2つ以上当てはまる方

【歓迎】
・当社のミッションに共感いただける方
・研究室と共同研究できるような人脈または知見
・自然言語処理、機械学習分野での学会発表経験
・機械学習を支えるインフラの構築・運用の経験
・機械学習を用いたサービスのプロダクションコードの実装経験