SENSY株式会社
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AI・RPA

ビッグデータ

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  • 業種インターネット
  • 従業員数44名
  • 売上高非公開
  • 資本金11億3,953万円
  • 設立2011年11月
  • 所在地東京都
  • 勤務地
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SENSY株式会社の企業情報

事業内容

【パーソナル人工知能「SENSY」/AIがマーケティング戦略】
同社は「すべての人々に、人生が変わる出会いを」をビジョンに掲げ、その人にとってかけがえのないものと出会い、その出会いによって人生がより良い方向に変わってゆく未来をパーソナル人工知能の開発を通じて、すべての人々がこれまで出会えなかった情報と瞬時に出会える新しい情報発見のためのプラットフォームの実現を目指しています。

現在は主にアパレル、百貨店、スーパー、ドラッグストア等の業界に向けて、マーケティングや需要予測のサービスを軸として事業展開しておりますが、今後は幅広くライフスタイル領域において、企業活動と生活を支える社会インフラへと事業展開していく予定です。
今後は、更に、美容・音楽・映画・トラベル・本・ヘルスケア…とライフスタイル全般での活用を目指しています。

福利厚生
  • 健康保険
  • 厚生年金
  • 雇用保険
  • 労災保険
  • 通勤手当
  • 社内イベント制度
  • カラフルワーク制度
  • 私服勤務可

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リクナビNEXT 2023年度下半期 GOOD AGENT RANKING入賞 (IT・WEB部門ほか計7部門)

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株式会社リクルート主催 リクナビNEXT GOOD AGENT RANKING IT・WEB部門 約450社中 第1位受賞(2023年度 下半期) 株式会社リクルート主催 リクナビNEXT GOOD AGENT RANKING IT・WEB部門 約450社中 第1位受賞(2023年度 下半期)

リクナビNEXT 2023年度下半期
GOOD AGENT RANKING入賞 (IT・WEB部門ほか計7部門)

SENSY株式会社の求人情報絞り込み結果:9

職種で絞り込む絞り込み結果:9

  • 年収
    800〜1,000万円
    勤務地最寄駅
    渋谷
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    【職務内容】
    同社は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いで2011年に創業し、人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。
    特に、人工知能で「感性」を学習するアルゴリズムの研究開発は当社の研究所で行っており、慶應義塾大学や千葉大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。

    また、同社は、約14.9兆円分にも及ぶ消費ビッグデータ(レシートデータ)を集積しており、日々拡大しています。
    明日売れる商品を予測するのに、「どういうタイミングで来店し、どういう商品を買いたいか」という消費者一人ひとりの気持ちを解析し、需要予測やマーケティングに活用するAI技術を作り上げています。
    ビジネス面では、国内トップクラスの大手メーカーや大手小売、総合商社などをクライアントに持ち、日々業界の構造的な課題解決に向けて事業を推進しています。

    【具体的には】
    主に以下の業務をお任せします。
    ・見込み顧客/既存顧客に対するソリューション提案
    ・コンサルティングプロジェクトのデリバリー
    ・プロジェクトマネジメント

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  • 年収
    800〜1,000万円
    勤務地最寄駅
    渋谷
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    【職務内容】
    同社は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いで2011年に創業し、人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。
    特に、人工知能で「感性」を学習するアルゴリズムの研究開発は当社の研究所で行っており、慶應義塾大学や千葉大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。

    また、同社は、約14.9兆円分にも及ぶ消費ビッグデータ(レシートデータ)を集積しており、日々拡大しています。
    明日売れる商品を予測するのに、「どういうタイミングで来店し、どういう商品を買いたいか」という消費者一人ひとりの気持ちを解析し、需要予測やマーケティングに活用するAI技術を作り上げています。
    ビジネス面では、国内トップクラスの大手メーカーや大手小売、総合商社などをクライアントに持ち、日々業界の構造的な課題解決に向けて事業を推進しています。

    【具体的には】
    主に以下の業務をお任せします。
    ・見込み顧客/既存顧客に対するソリューション提案
    ・コンサルティングプロジェクトのデリバリー
    ・プロジェクトマネジメント

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  • 年収
    800〜1,000万円
    勤務地最寄駅
    渋谷
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    主に以下の業務をお任せします。
    ・独自の技術と大規模データを活用した新規ソリューションの企画・開発
    ・クライアントの課題解決のための提案の企画
    ・プレイングマネージャとして、プロダクトマネジメント及びプロジェクトマネジメント

    大きく以下の3つの役割を持った開発メンバーを牽引し、マネジメントしていただきます。
    ・データサイエンティスト:顧客のビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活用したモデル開発
    ・機械学習エンジニア:大規模消費ビッグデータを取り扱うためのデータ基盤の開発やAI予測を業務に適用するためのシステム開発のためのエンジニアリング、MLOps
    ・研究者:「感性」を学習する独自のAI技術を改善するための基礎研究並びに応用研究

    <業務の一例です>
    ・ビジネスサイドと協力して顧客課題のヒアリングや業務要件、技術要件の要件定義
    ・AIモデルの設計・開発・評価、課題の発見と改善
    ・顧客データのETL、安定的にデータを連携、利用するためのデータ基盤のマネジメント
    ・運用するAI予測のモニタリングと、課題の発見と、モデル精度やシステムの改善といったMLOps

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  • 年収
    550〜900万円
    勤務地最寄駅
    渋谷
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    ⼤きく以下の2つの役割があり、これまでのご経験や今後のキャリアの志向性を踏まえた上で柔軟にご担当いただきます。
    ・データサイエンティスト:顧客のビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活⽤したモデル開発
    ・機械学習エンジニア:⼤規模消費ビッグデータを取り扱うためのデータ基盤の開発やAI予測を業務に適⽤するためのシステム開発のためのエンジニアリング、MLOps

    <⼀例です>
    ・ビジネスサイドと協⼒して顧客課題のヒアリングや業務要件、技術要件の要件定義
    ・AIモデルの設計・開発・評価、課題の発⾒と改善
    ・顧客データのETL、安定的にデータを連携、利⽤するためのデータ基盤のマネジメント
    ・運⽤するAI予測のモニタリングと、課題の発⾒と、モデル精度やシステムの改善といったMLOps

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  • 年収
    800〜1,500万円
    勤務地最寄駅
    新宿
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    同社は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いで2011年に創業し、人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。
    特に、人工知能で「感性」を学習するアルゴリズムの研究開発は同社の研究所で行っており、慶應義塾大学や千葉大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。

    また、同社は、約14.9兆円分にも及ぶ消費ビッグデータ(レシートデータ)を集積しており、日々拡大しています。
    明日売れる商品を予測するのに、「どういうタイミングで来店し、どういう商品を買いたいか」という消費者一人ひとりの気持ちを解析し、需要予測やマーケティングに活用するAI技術を作り上げています。
    ビジネス面では、国内トップクラスの大手メーカーや大手小売、総合商社などをクライアントに持ち、日々業界の構造的な課題解決に向けて事業を推進しています。

    【具体的には】
    主に以下の業務をお任せします。
    ・見込み顧客/既存顧客に対するソリューション提案
    ・コンサルティングプロジェクトのデリバリー
    ・プロジェクトマネジメント

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  • 年収
    600〜800万円
    勤務地最寄駅
    新宿
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    同社は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いで2011年に創業し、人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。
    特に、人工知能で「感性」を学習するアルゴリズムの研究開発は当社の研究所で行っており、慶應義塾大学や千葉大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。

    また、同社は、約14.9兆円分にも及ぶ消費ビッグデータ(レシートデータ)を集積しており、日々拡大しています。
    明日売れる商品を予測するのに、「どういうタイミングで来店し、どういう商品を買いたいか」という消費者一人ひとりの気持ちを解析し、需要予測やマーケティングに活用するAI技術を作り上げています。
    ビジネス面では、国内トップクラスの大手メーカーや大手小売、総合商社などをクライアントに持ち、日々業界の構造的な課題解決に向けて事業を推進しています。

    【具体的には】
    主に以下の業務をお任せします。
    ・見込み顧客/既存顧客に対するソリューション提案
    ・コンサルティングプロジェクトのデリバリー
    ・プロジェクトマネジメント

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  • 年収
    600〜800万円
    勤務地最寄駅
    新宿
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    同社は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いで2011年に創業し、人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。
    特に、人工知能で「感性」を学習するアルゴリズムの研究開発は当社の研究所で行っており、慶應義塾大学や千葉大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。

    また、同社は、約14.9兆円分にも及ぶ消費ビッグデータ(レシートデータ)を集積しており、日々拡大しています。
    明日売れる商品を予測するのに、「どういうタイミングで来店し、どういう商品を買いたいか」という消費者一人ひとりの気持ちを解析し、需要予測やマーケティングに活用するAI技術を作り上げています。
    ビジネス面では、国内トップクラスの大手メーカーや大手小売、総合商社などをクライアントに持ち、日々業界の構造的な課題解決に向けて事業を推進しています。

    【具体的には】
    主に以下の業務をお任せします。
    ・見込み顧客/既存顧客に対するソリューション提案
    ・コンサルティングプロジェクトのデリバリー
    ・プロジェクトマネジメント

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  • 年収
    800〜1,500万円
    勤務地最寄駅
    新宿
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    同社は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いで2011年に創業し、人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。
    特に、人工知能で「感性」を学習するアルゴリズムの研究開発は同社の研究所で行っており、慶應義塾大学や千葉大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。

    また、同社は、約14.9兆円分にも及ぶ消費ビッグデータ(レシートデータ)を集積しており、日々拡大しています。
    明日売れる商品を予測するのに、「どういうタイミングで来店し、どういう商品を買いたいか」という消費者一人ひとりの気持ちを解析し、需要予測やマーケティングに活用するAI技術を作り上げています。
    ビジネス面では、国内トップクラスの大手メーカーや大手小売、総合商社などをクライアントに持ち、日々業界の構造的な課題解決に向けて事業を推進しています。

    【具体的には】
    主に以下の業務をお任せします。
    ・見込み顧客/既存顧客に対するソリューション提案
    ・コンサルティングプロジェクトのデリバリー
    ・プロジェクトマネジメント

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  • 年収
    800〜1,000万円
    勤務地最寄駅
    渋谷
    雇用形態
    正社員
    仕事内容

    主に以下の業務をお任せします。
    ・独自の技術と大規模データを活用した新規ソリューションの企画・開発
    ・クライアントの課題解決のための提案の企画
    ・プレイングマネージャとして、プロダクトマネジメント及びプロジェクトマネジメント

    大きく以下の3つの役割を持った開発メンバーを牽引し、マネジメントしていただきます。
    ・データサイエンティスト:顧客のビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活用したモデル開発
    ・機械学習エンジニア:大規模消費ビッグデータを取り扱うためのデータ基盤の開発やAI予測を業務に適用するためのシステム開発のためのエンジニアリング、MLOps
    ・研究者:「感性」を学習する独自のAI技術を改善するための基礎研究並びに応用研究

    <業務の一例です>
    ・ビジネスサイドと協力して顧客課題のヒアリングや業務要件、技術要件の要件定義
    ・AIモデルの設計・開発・評価、課題の発見と改善
    ・顧客データのETL、安定的にデータを連携、利用するためのデータ基盤のマネジメント
    ・運用するAI予測のモニタリングと、課題の発見と、モデル精度やシステムの改善といったMLOps

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