Sansan株式会社
企業情報
Sansan株式会社
さんさん
法人代表者名: 代表取締役社長/CEO 寺田 親弘
法人番号: 4010001120965
証券コード: 4443
事業概要: 働き方を変えるDXサービスの企画・開発・販売
郵便番号: 1500031
本社所在地: 東京都渋谷区桜丘町1番1号
従業員数: 2064
従業員数(男性): 1303
従業員数(女性): 761
創業: 2007-06-11
最新ニュース
sansan.connpass.com
「Mobile Mob #1」は、モバイルアプリ開発者が直面するハードウェア制御の課題と工夫を共有する勉強会です。
• カメラ、Bluetooth、センサーなど、物理デバイスとの連携における困難について語り合います。
• 環境ノイズへの対処法や効率的なテスト方法など、具体的な悩みを解決するための知見を共有します。
• BLE、NFC、カメラ・音声制御、各種センサーを扱うモバイルアプリ開発者、テスト担当者、ハードウェア制御の課題を他社エンジニアと共有したい方におすすめです。
speakerdeck.com
- Data Enabling Teamを立ち上げたことを報告する記事です。
- データ基盤を「作って終わり」にせず、事業価値を最大化するための活用術について、注目テック企業3社の事例を交えて紹介するイベント告知です。
- データ活用に携わるエンジニア、プロダクトマネージャー、マーケター、データサイエンティストなど、データ戦略に関心のある層向けです。
sansan.connpass.com
「AI × Mobile開発」をテーマにした技術イベントの告知です。
モバイル開発におけるAIの最新活用事例や、現場エンジニアによる実践的なトークが中心です。
AIをモバイル開発にどう組み込むかに関心のあるエンジニア、他社の事例や失敗談を聞きたい方、同領域のエンジニアと交流したい方におすすめです。
sansan.connpass.com
「AI × Mobile開発」をテーマにした技術イベントの告知です。
モバイル開発におけるAIの最新活用事例や、現場エンジニアによる実践的なトークが中心です。
AIをモバイル開発にどう組み込むかに関心のあるエンジニア、他社の事例や失敗談を聞きたい方、同領域のエンジニアと交流したい方におすすめです。
sansan.connpass.com
SansanとIVRyが共催するNLP2026のアフターイベント参加報告会。
言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)の参加報告LTや、自然言語処理に携わる人々との情報交換・交流を目的とする。
自然言語処理の研究者・エンジニア、SansanやIVRyに興味のある学生・社会人におすすめ。
sansan.connpass.com
SansanとIVRyが共催するNLP2026のアフターイベント参加報告会。
言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)の参加報告LTや、自然言語処理に携わる人々との情報交換・交流を目的とする。
自然言語処理の研究者・エンジニア、SansanやIVRyに興味のある学生・社会人におすすめ。
speakerdeck.com
新プロダクト「Sansan Data Intelligence」のアーキテクチャと開発チームについて解説します。
採用説明会を兼ねたイベント告知であり、技術的な詳細というよりは、プロダクト開発の背景やチームのリアルに焦点を当てています。
対象者は、Sansan Data Intelligenceに興味のあるエンジニア、特にアーキテクト、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、プラットフォームエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニアです。
speakerdeck.com
新プロダクト「Sansan Data Intelligence」のアーキテクチャと開発チームについて解説します。
採用説明会を兼ねたイベント告知であり、技術的な詳細というよりは、プロダクト開発の背景やチームのリアルに焦点を当てています。
対象者は、Sansan Data Intelligenceに興味のあるエンジニア、特にアーキテクト、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、プラットフォームエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニアです。
speakerdeck.com
新プロダクト「Sansan Data Intelligence」のアーキテクチャと開発チームについて解説します。
採用説明会を兼ねたイベント告知であり、技術的な詳細というよりは、プロダクト開発の背景やチームのリアルに焦点を当てています。
対象者は、Sansan Data Intelligenceに興味のあるエンジニア、特にアーキテクト、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、プラットフォームエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニアです。
speakerdeck.com
Sansan Data Intelligenceの新プロダクトに関するエンジニア採用説明会の告知記事です。
・組織やアーキテクチャを自身で設計・定義していくことの重要性について語られます。
・Sansan Data Intelligenceのエンジニアとしてのキャリアパスや組織設計に興味のあるエンジニア向けです。
speakerdeck.com
Sansan Data Intelligenceの新プロダクトに関するエンジニア採用説明会の告知記事です。
・組織やアーキテクチャを自身で設計・定義していくことの重要性について語られます。
・Sansan Data Intelligenceのエンジニアとしてのキャリアパスや組織設計に興味のあるエンジニア向けです。
speakerdeck.com
「Sansan Data Intelligence」という新プロダクトのエンジニア向け採用説明会が開催されます。
このイベントでは、AI技術を活用した新規プロダクト開発における改善サイクルについて、具体的な事例を交えながら解説します。
AI技術に興味のあるエンジニアや、プロダクト開発の最前線に携わりたい方におすすめです。
speakerdeck.com
「Sansan Data Intelligence」のエンジニア採用説明会開催のお知らせです。
本イベントでは、新プロダクトに関する情報や、Data Intelligence Engineering Unitの各ポジションについて紹介されます。
エンジニア職でSansanへの転職を検討されている方、データインテリジェンス分野に興味のある方におすすめです。
speakerdeck.com
「Sansan Data Intelligence」のエンジニア採用説明会開催のお知らせです。
本イベントでは、新プロダクトに関する情報や、Data Intelligence Engineering Unitの各ポジションについて紹介されます。
エンジニア職でSansanへの転職を検討されている方、データインテリジェンス分野に興味のある方におすすめです。
sansan.connpass.com
「データ活用のリアル」と題したSansan Tech Talk @関西 vol.3のイベントレポート。
データ活用における表面的な華やかさだけでなく、データ収集、定義統一、品質担保といった地道で泥臭い基盤整備の重要性に焦点を当てる。
エンジニア、データ基盤構築者、データ活用推進者、関西のエンジニアコミュニティ参加者におすすめ。
sansan.connpass.com
「データ活用のリアル」と題したSansan Tech Talk @関西 vol.3のイベントレポート。
データ活用における表面的な華やかさだけでなく、データ収集、定義統一、品質担保といった地道で泥臭い基盤整備の重要性に焦点を当てる。
エンジニア、データ基盤構築者、データ活用推進者、関西のエンジニアコミュニティ参加者におすすめ。
sansan.connpass.com
「データ活用のリアル」と題したSansan Tech Talk @関西 vol.3のイベントレポート。
データ活用における表面的な華やかさだけでなく、データ収集、定義統一、品質担保といった地道で泥臭い基盤整備の重要性に焦点を当てる。
エンジニア、データ基盤構築者、データ活用推進者、関西のエンジニアコミュニティ参加者におすすめ。
sansan.connpass.com
「データ活用のリアル」と題したSansan Tech Talk @関西 vol.3のイベントレポート。
データ活用における表面的な華やかさだけでなく、データ収集、定義統一、品質担保といった地道で泥臭い基盤整備の重要性に焦点を当てる。
エンジニア、データ基盤構築者、データ活用推進者、関西のエンジニアコミュニティ参加者におすすめ。
sansan.connpass.com
「Sansan × Cierpa」共催イベントでは、生成AIの精度向上に不可欠な高品質データアノテーションのノウハウが共有されます。
実運用に耐えうるデータセット構築や評価データ整備における課題に対し、コストを抑えつつ大量の高品質データを生み出すための実践的な取り組みが紹介されます。
機械学習エンジニアやデータマネジメント担当者におすすめの内容です。
sansan.connpass.com
「Sansan × Cierpa」共催イベントでは、生成AIの精度向上に不可欠な高品質データアノテーションのノウハウが共有されます。
実運用に耐えうるデータセット構築や評価データ整備における課題に対し、コストを抑えつつ大量の高品質データを生み出すための実践的な取り組みが紹介されます。
機械学習エンジニアやデータマネジメント担当者におすすめの内容です。