SENSY株式会社

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

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

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

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

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

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

【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

【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

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