401k（確定拠出年金）あり QAエンジニア・テストエンジニア（テスター）の求人・転職情報

テストチームのリーダーとして、ソフトウェア検証プロジェクトの管理・推進を担当していただきます。 ●テスト計画の立案および進捗管理 ●テスト設計～テスト実施の工程をメンバーへ指示・レビュー ●テストチームメンバーの育成、フォロー ●品質向上のためのプロセス改善提案 ●不具合分析とレポート作成、開発チームへのフィードバック ●テスター業務全般の運用管理 開発系テスト ●オープン系(Java、C#)を中心としたテスト検証プロジェクトのリード 製品系テスト ●アプリケーションのテスト検証プロジェクトの管理 【テストサービス】 第三者テスト

WESTER、tabiwaなどのプロダクトの内製化チームに参加し、QA業務に従事していただきます。 ・QA戦略の策定および実行 ・QA活動における定量的モニタリングと継続的改善 ・ インプロセスQA として開発チームに内包される形での品質保証推進 ・一連のテストプロセス(テスト計画・テスト分析・テスト設計・テスト実装・テスト実行・テスト完了)

●品質管理/改善に関する業務 └テストプロセス全般の管理、改善。 その上で効率的かつ効果的なテスト手法を確立 └開発エンジニア、PdM、ビジネス部門とも密接に協力し、製品の品質に関する期待やリスクの把握 └各種製品リリースにおけるリスク評価と品質リスクを最小限に抑える戦略を策定 ●リードに関する業務 └エンジニアやプロダクトマネージャー等周囲と連携してのプロダクト全体の品質基準と品質維持プロセスの設計と推進 └上記プロセスの実現のためのメンバー育成計画の立案と推進 └上記プロセスの実現のための各種の制度設計、改善、運用 └QA同士の横の繋がりの強化(エンゲージメント強化)の推進 └目標設定、評価のフィードバック <変更の範囲> 本社及び全てのオフィス、自宅、その他就業場所(会社の許可した就業に適した場所)、出向先・転籍先会社の全てのオフィス 開発環境 開発言語:PHP, Go, JavaScript, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter 開発/運用環境:Docker, GoLand, PHPStorm, Swagger, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, TestCafe 構成管理:Ansible, Terraform, CloudFormation ミドルウェア:MySQL, Apache, Nginx, Redis インフラ環境:AWS (EC2, RDS, ElastiCache, S3, CloudFront, Step Functions, Batch, Lambda, ECS, Fargate, ECR, ...) 監視, モニタリング, 運用ツール:Mackerel, Datadog, PagerDuty, Statuspage 社内ツール:Confluence, Redmine, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Atomic Design, Redux, React Hooks, PHPUnit, Redux Toolkit

●配属先 品質サービス事業本部 単なるテスト実行の管理に留まらず、プロジェクト全体の品質戦略の策定から実行まで、裁量を持ってご担当いただきます。 ●テスト計画の立案: プロジェクト特性に応じた最適なテスト戦略・スケジュールの構築 ●テスト分析・設計: 複雑な仕様を紐解き、漏れがなく効率的なテストケースの構造化 ●品質分析・改善提案: 蓄積されたデータに基づき、開発プロセスの根本的な課題を特定・改善 ●チームリード: 現場の自律性を促し、品質意識の高い組織文化の醸成

●配属先 品質サービス事業本部 ● テスト仕様書にもとづくテストケースの実行(手動テスト) ● テスト結果の記録・バグレポートの作成(Jira / Redmine / Excelなど) ● 不具合の再現確認・開発チームへの報告・確認対応 ● テスト環境の構築・設定(先輩リーダーのサポートのもと実施) ● 回帰テスト・リグレッションテストの実施

●配属先 品質サービス事業本部 ● 要件定義書・仕様書を読み込んだテスト計画・テストケースの設計 ● 同値分割・境界値分析・デシジョンテーブルなどの技法を活用した効率的なテスト設計 ● テスト実行者(後輩)へのテスト手順指示・レビュー・品質チェック ● バグレポートの品質管理・トリアージ・開発チームとの連携 ● テスト完了報告書の作成とクライアントへの説明 ● テスト自動化の検討・提案・導入(経験・意欲に応じて)

●配属先 品質サービス事業本部 ●クライアント先でのSESプロジェクトのリード(要件定義〜リリース後まで一気通貫) ●テスト計画・テスト設計のレビューおよびチームへのフィードバック・品質管理 ●3〜10名のメンバーマネジメント(進捗・品質・モチベーション管理) ●新規案件の提案活動、クライアントとの折衝・関係構築(営業担当と協力) ●若手エンジニアのOJT支援・育成(1on1・技術指導・キャリア相談) ●部署内の品質標準・プロセス改善プロジェクトへの貢献(希望者)

【ミッション】 ソフトウェア品質サービス事業の一部門を率いる責任者として、事業目標の達成と人材育成の両立を担っていただきます。 自身の成功よりも、若いエンジニアや管理職候補の成長を通じて事業を拡大させることを使命とし、持続的に成果を生み出す組織づくりを実現していただきます。 【業務内容】 部門責任者として、ピープルマネジメントを軸に、社員エンゲージメント向上や離職防止、次世代管理職・エンジニアの育成を推進します。 また、現場に根差した営業支援(プリセールス)を通じて、顧客との信頼関係構築や案件拡大にも関与します。 売上達成を前提としながら、人と現場の両面から事業成長を牽引する役割です。

【職務概要】 本ポジションでは、金融機関向け自社プロダクト「Trust TLanP」におけるQA業務を担当いただきます。 Trust TLanPは、AIを活用してレガシーシステム刷新を支援するB2B SaaSです。エンタープライズ企業への提供拡大に伴い、安定したプロダクト品質を継続的に担保できるQA体制を強化していきます。 PdM、エンジニア、デザイナー等と連携しながら、日々のQA業務に加え、テスト自動化やQAプロセスの改善にも取り組んでいただきます。 【具体的な業務内容】 • Trust TLanPの品質保証に関する一連の業務 新機能・機能改修に対するテスト観点の整理、テスト設計、検証 リリース前後における品質確認および回帰テスト E2E/APIテストの自動化、継続的なメンテナンス 不具合の再現確認、整理、開発チームとの連携 • PdM、エンジニア、デザイナーと連携した開発プロセスへの参加 • プロダクト利用時に発生した品質課題について、カスタマーサクセスや営業と連携した調査・改善 • テスト効率や品質向上に向けたQAプロセスの改善 業務変更の範囲 (雇入れ直後) |IT専門職 (変更の範囲) |すべての業務への配置転換あり

・プロジェクト、特に上流工程の品質の目標と戦略の定義 ・プロジェクトマネージャーへコンサルティング、助言 ・上流工程の要件定義と、外部設計～運用工程までのプロジェクトのプロセスと、製品の品質の確保 ・リスクと課題を洗い出し、検出されたリスクと改善項目をプロジェクトマネージャーと協力して対応 ・FPT内の各部門担当者、及び顧客様と運用プロセスの立案 ・品質保証ガイドラインの定義とプロジェクトの品質管理 、メンバーのトレーニング

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

・開発チームの一員として、プロダクトの品質保証に関わる業務全般を担当 ・テスト計画・設計・実施・報告など一連のテストプロセス業務 ・チームと協働しながら、品質リスクを把握し、対策を立案・実行 ・ふりかえりやプロセス改善提案など、チーム全体の品質向上活動への参画 【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 会社概要 “はたらく”にテクノロジーを実装し個の力から社会の仕様を変える これまでのカオナビ: 人材データを人事担当者だけのものにせず、経営層、マネージャー、そして現場へと「開く」ことが、カオナビの原点です。この揺るぎない信念のもと、創業以来、多角的な人材データを一元化するプラットフォームを構築し、多くの企業様の潜在能力を最大限に引き出してきました。 ●これからのカオナビ: タレントマネジメントを次のステージへ導くべく、私たちは「タレントインテリジェンス」という新たなビジョンを掲げました。プラットフォームに集約された多角的な人材データをAIが最大限に活用。HRSaaS事業とHRソリューション事業の強力な両輪が駆動し、データが蓄積されるほど進化する、まさに生命体のような循環型モデルを推進していきます。これにより、「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーとして、社会に革新をもたらし続けます。 私たちは今、5年後の再上場を目指し、非連続的成長を遂げる最もエキサイティングな変革期(第二創業期)にいます。この挑戦は変化、激動、カオスを伴います。しかし、これを困難な逆境と捉えるのか、あるいは未来を切り拓く最高の舞台と捉えるのか。私たちは迷わず後者を選びます。だからこそ、この挑戦を一緒に楽しみに変えられる仲間、「ゲームチェンジャー」を求めています。ゲームチェンジャーの役割を果たすうえで当社が重要視するのは、自己の能力を磨き続け、自律的に働き方を選択することで、他にはない成果を発揮する人材、「ユニーク・パフォーマー」です。その活躍を支える環境として、自律的なキャリア形成をサポートする制度はもちろん、成果を最大化できるよう、働く場所と時間を選択できる制度も導入しています。 さあ、この最高の舞台で、あなたの「個性」を飛躍させませんか。 【参考記事】 「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーを変わらず目指す。カオナビの新ビジョン「タレントインテリジェンス」に込めた想い https://note.com/kaonavi/n/n360f21f6f563 My Work Style制度 ※詳細は就業規則による ●ハイブリット勤務 　リモートワーク可能な場所は原則日本国内の自宅のみ ●スーパーフレックス(コアタイム無し) 　1日あたり最低労働時間4H-、月間所定労働時間あり ●スイッチワーク(中抜け可能) 　役所や病院、お子様の送り迎えなど、都合に合わせて調整可能 ●±20時間 　月所定労働時間に±20時間の幅を設け、各自で労働時間を調整することが可能。 【直近過去事例】 社内の”声”を見える化する新機能「インサイトファインダー」を提供開始 https://corp.kaonavi.jp/news/pr_20240926/ スキル管理に特化 新機能「アビリティマネージャー」を提供開始 https://corp.kaonavi.jp/news/pr_20240307/ 開発環境 ・開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart ・フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter ・コード管理:GitLab ・DB:MySQL ・インフラ:AWS, Terraform, Docker ・監視ツール:Mackerel, Datadog ・社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma ・開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code ・AI開発環境:Github Copilot, Claude Code 【カオナビ関連ページ】 ・カオナビの「人」と「組織」が見えるメディア　kaonavi vivivi(https://vivivi.kaonavi.jp/) ・カオナビの未来図　Future Deck(https://speakerdeck.com/kaonavi/kaonavi-future-deck) ・採用ホームページ(https://recruit.kaonavi.jp/) ・Wantedly(https://www.wantedly.com/companies/kaonavi) ・会社紹介資料 for engineer(https://recruit.kaonavi.jp/)

●配属予定チーム・体制 ・入社後はまず客先常駐からのスタートを想定 入社当初の配属先はお客様先のプロジェクトです。 そのため、CI/CD基盤や技術スタックの選定、開発プロセスの改廃について、最終的な決裁権がお客様側にある場合があります。 並行して自社内での受託・ラボ型案件の新規開拓を進めており、体制が整い次第そちらへの展開も想定していますが、着任時点で配属をお約束できるものではありません。 ・自動化の社内標準を整備 共通ライブラリ、テスト設計ガイドライン、フレームワーク選定基準といった組織としての資産を整備します。 参照できる前例が少ない中で、自ら判断して形にしていく必要があります。 ・生成AI活用の社内標準化を推進 生成AIのテスト業務への活用は、配属プロジェクト単位では実績があり、お客様からのご相談も増えています。 一方で社内標準としての整備はこれからです。 適用範囲の見極め、実用性の評価、適用基準の策定までを担っていただきます。 ・制約のある環境での実現力を重視 常駐先ごとに使用技術も開発プロセスも異なります。 理想形をそのまま持ち込むのではなく、その現場で実行可能な打ち手に翻訳できることを、本ポジションの中核的な能力と位置づけています。 ●業務内容 ●配属プロジェクトでのテスト自動化の実装・改善 ・仕様・要件からのテストケース導出と、コードベースでのテスト実装 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)と連携した自動テストの組み込み・運用改善 ・Flaky Testの原因分析と、待機処理・テスト設計の見直しによる安定化 ・既存のテスト運用プロセスに対する課題抽出と改善提案 ●自動化ノウハウの標準化・組織資産化 ・プロジェクトを跨いで再利用できる共通ライブラリ・テンプレートの設計と整備 ・フレームワーク選定基準、テスト設計ガイドラインの策定 ・個人に蓄積されている実装ノウハウの言語化・ドキュメント化 ・SQA部門メンバーへの技術共有・コードレビュー ●生成AIを活用した自動化の推進・標準化 ・生成AIによるテストケース生成・テストコード生成の実装と、実用性の評価 ・既存のテスト仕様書・手順書から自動化対象を抽出し、テストコードへ変換する仕組みづくり ・画面変更への追従やFlaky Test対応など、テストコード保守工程へのAI活用 ・AIエージェントによるテスト実行(Agentic Testing)関連ツールの調査・適用可否の判断 ・活用ノウハウの適用基準への落とし込みと、2の社内標準への組み込み ※配属プロジェクトでの活用実績はありますが、社内標準としての整備はこれから着手する段階です。 ●技術環境 ※すべての経験は必要ありません。 プロジェクトにより使用技術・活用範囲は異なります。 テストフレームワーク :Playwright, Selenium, Appium 等(プロジェクトにより採用状況は異なり、全社標準は未確定です) 開発言語 :Python, Java, JavaScript, TypeScript 等 インフラ・CI/CD :GitHub Actions, Docker, Kubernetes 等 生成AI・LLM活用 :LLM API、生成AIコーディング支援ツール、RAG、Agentic Testing関連ツール 等 (テストケース生成、テストコード生成・保守、ログ解析等に活用。 プロジェクトにより適用範囲は異なります) ●従事すべき業務の変更の範囲 →変更の範囲　会社の定める業務

次世代プロダクトのチームに所属し、以下の 2 つの役割を担っていただきます。 1.エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードしていただきます。 仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことを期待します。 2.リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする 要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善していただきます。 プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。 ●具体的な業務内容 担当プロダクトの品質戦略の立案と実行 開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行 テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで テスト自動化(E2E / API / 単体)の実装・運用・監視 品質メトリクスの設定と分析 AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開 プロダクトに組み込まれる AI 機能(LLM ベースの構築支援・分析機能等)の品質保証(プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など) プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

次世代プロダクトのチームに所属し、以下の 2 つの役割を担っていただきます。 1.エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードしていただきます。 仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことを期待します。 2.リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする 要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善していただきます。 プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。 ●具体的な業務内容 担当プロダクトの品質戦略の立案と実行 開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行 テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで テスト自動化(E2E / API / 単体)の実装・運用・監視 品質メトリクスの設定と分析 AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開 プロダクトに組み込まれる AI 機能(LLM ベースの構築支援・分析機能等)の品質保証(プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など) プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透 ●開発に使っている主なツール サーバーサイド Kotlin / Go / Rust フロントエンド React / Next.js / TypeScript インフラ AWS / Terraform / Fargate / ECR DB Aurora PostgreSQL テストツール Datadog Synthetics / Playwright AI 開発環境 Cursor / Claude Code ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

【概要】 QAリーダーは、複数サービス・複数タイトルの検証作業を受け持つチームのリーダーとして、事業(開発)に対し品質面で改善施策を講じ、最適な品質保証体制を構築することが求められます。 DeNAのサービスやプロダクトのクオリティを担保する最後の砦として品質管理部は重要な役割を担っています。 それに加え、現在はAI活用を通じたテストプロセスの効率化やQAコストの削減など、次世代のQA体制構築に向けた大きな変革期にあります。 これから伸びていく事業の土台を支えながら、QAリーダーとしてプロダクトの品質向上とAIネイティブなQA組織へのアップデートに貢献しませんか? 【主な業務】 ・QAマネージャーの元、QAチーム(10名程度)のリーダーとしてチームマネジメントを行う ・主にエンタメ領域(ゲーム以外のエンタメ、コミュニティ、新サービス等)のテストマネジメント業務、外部検証窓口とのコミュニケーション ・品質マネジメント 　- テスト全般における戦略の立案、推進 　- 検証作業の標準化、効率化、改善活動 　- コスト、工数、障害分析に対する改善活動 　- 企画・開発部門、カスタマーサポートなど関連部門へのフィードバック 　- 事業部に対する改善活動推進(開発品質の向上) 　- カスタマーボイスを開発やQAテストに取り込む活動の推進 ・AIネイティブな検証プロセスの構築 ・品質メトリクスを用いた定量的判断、プロジェクト状況を見極めた定性的判断を行い、品質レポートや振り返りの作成 ●業務内容 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

制御系(電子回路/組み込みソフトウエア)の開発プロセス構築・改善業務を担当いただきます。 <具体的には> ●開発プロセスの構築 ・Automotive SPICE、機能安全(ISO26262)、サイバーセキュリティ(ISO21434)の理解 ・規格を満たす開発プロセスの提案、「標準開発プロセス」の構築 ・開発者に対する「標準開発プロセス」の導入サポート ●開発プロセスの改善 ・現状開発プロセスの弱み分析(わかりずらい、使いにくい、非効率) ・より良い開発プロセスの改善提案・導入 ●人材育成 ・Automotive SPICE、機能安全、サイバーセキュリティ知識の活用による開発者スキルアップ支援

ステアリングシステム開発における先行開発、組み込みソフトウェア開発、製品化までをご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 シミュレーション環境の構築から、車両評価を通じた制御ロジック開発、組み込みソフトウェアの設計・評価まで一貫して担当いただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

ISTQB/JSTQB認定資格に準拠した国際標準のテストプロセスをベースに、製造業、金融、通信、医療、建設業など、幅広い業界のお客様へSQAサービスを提供しています。 テスト分析・設計・実行といった基本的なテスト業務に加え、テストマネジメント、テスト自動化、複雑な業務システムやデータ分析を伴う領域での専門的な検証など、多様なニーズに対応しています。 本ポジションでは、以下のような役割を担っていただきます。 ・お客様から受注したテストプロジェクトへの参画 ・テスト分析～設計～実行までの一連の業務推進 ・品質・進捗・リスクを意識したプロジェクト運営の補佐 ・顧客との仕様確認・調整、改善提案 ・チーム内の業務改善・ナレッジ共有 入社後は、JSTQB資格体系を活用した体系的な品質知識の習得と、 実プロジェクトでの実践を通じて、SQAエンジニアとしての専門性を高めていただきます。 将来的には、リーダーとしてチームを牽引し、品質戦略の立案・実装にも関わっていただくことを期待しています。 プロジェクト事例 国際標準のテスト手法を用い、Webアプリの基本検証から「機械学習によるデータ分析」の妥当性評価まで、付加価値の高い品質保証をワンストップで提供します 。 ∟ 案件内容 :Webアプリケーション検証: 機能・非機能テスト全般の遂行 。 ∟ データサイエンス評価 : 機械学習を用いたデータ分析結果の妥当性検証およびソフトウェア評価 。 技術要素 : 検証技術: ソフトウェアテスト(分析、設計、実装、実行) 。 自動化技術: テスト自動化(レコーディングベースのツール活用)。 担当工程: テスト設計、テスト実行、顧客折衝、チームマネジメント、QAプロセス改善提案 。 勤務地: 本社(品川区北品川/大崎駅 徒歩8分 )およびリモート環境。 勤務体系: リモート可(※プロジェクト状況に応じたハイブリッドワーク形式 ) 経験できること : 上流工程からの品質コミット:要件定義・設計段階からテスト設計に携わり、プロダクトの品質を根本から支える経験が積めます 。 顧客との直接対話を通じた提案・コンサルティング:クライアントとのコミュニケーションを通じ、品質課題の整理や最適な検証戦略の提案力を磨けます 。 QA組織・プロセスの改善実践:単なる「テスター」に留まらず、チーム運営や業務フロー自体の最適化を主導するリーダーシップを発揮できます 。 身につくスキル : 国内標準(JSTQB)に基づく高度なテスト設計力:体系化された知識に基づき、抜け漏れのない論理的なテスト設計スキルを習得できます 。 品質マネジメント・監査視点:プロジェクト全体の品質目標を達成するための分析能力と、多角的な品質評価視点が身につきます 。 次世代QAリーダーとしてのマネジメント能力:ステークホルダーとの合意形成や、後進育成を含めたプロジェクト管理の基礎を実践的に学べます 。 1)従事すべき業務の変更の範囲 　→【変更の範囲】会社の定める業務

統合型クラウドソリューションシステム「MEDIXS(メディクス)」のカスタマーサポートリーダーを募集します。 「MEDIXS」は、調剤薬局のレセコン(会計システム)や患者の薬歴管理をクラウドシステムとして提供することで、業務の効率化や患者さんとのより良い関係構築を支援するサービスです。 本ポジションでは、単なる問い合わせ対応に留まらず、QA・テスト業務を通じたサービス品質の向上や、プロダクトの改善提案など、お客さまの声を踏まえて幅広くチャレンジいただくことを期待しています。 ●具体的な業務内容 ・高い継続率を維持するためのサポート業務やプロセス最適化 ・顧客からの問い合わせ(電話、メール、チャット)への対応 ・FAQやマニュアルの作成・改善を通じたナレッジベースの強化 ・サポートプロセスの最適化・効率化 ・プロダクトの信頼性を高めるテスト・検証業務 ・新機能リリース時のテスト対応やFAQ作成 ・お客様への案内や説明資料作成 ・顧客フィードバックを起点としたプロダクト改善 ・顧客からのフィードバックを踏まえたプロダクトへの改善提案 ・開発チームや他部署との連携を通じたサービス品質全体の向上 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

統合型クラウドソリューションシステム「MEDIXS(メディクス)」のカスタマーサポートを募集します。 「MEDIXS」は、調剤薬局のレセコン(会計システム)や患者の薬歴管理をクラウドシステムとして提供することで、業務の効率化や患者さんとのより良い関係構築を支援するサービスです。 本ポジションでは、単なる問い合わせ対応に留まらず、QA・テスト業務を通じたサービス品質の向上や、プロダクトの改善提案など、お客さまの声を踏まえて幅広くチャレンジいただくことを期待しています。 <具体的な業務内容> ●顧客サポート 電話、メール、チャットによる高品質なサポート(トラブルシューティング、操作説明、機能に関する問い合わせ対応など)を実施。 ●プロダクト改善への貢献 サポート業務で得られたお客様の声を正確に開発チームにフィードバックし、プロダクト改善に貢献する。 ●QA業務 製品アップデート後の不具合や問い合わせの増加を防ぐため、QA業務を実施し、業務の効率化に貢献する。 ●ドキュメント作成 新機能リリースやシステム変更に関するお客様への案内や説明資料作成、FAQコンテンツやマニュアルの充実化に貢献する。 ●チーム・他部署との連携 東京・神戸のチームメンバーや、開発、営業などの関連部署と密に連携し、円滑なコミュニケーションを図る。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

自社プロダクト・サービスを更に進化させるため、QAエンジニアとしてテスト自動化を主軸とした開発の生産性最大化を担い、プロダクトの品質向上をお任せします。 ●主な業務 ・製品の品質課題の抽出、仕様等へのレビューや開発プロセスに対する改善提案 ・製品開発におけるテスト設計から実行、自動テストの実装 ・要件定義からリリースまでを含む製品の品質向上施策の策定 ・リリース後の品質モニタリング ・不具合内容やユーザからのフィードバックを分析して課題を抽出 自社プロダクト・サービスの品質を守るエンジニアとして、技術を発揮し活躍できる環境です。

自社プロダクト・サービスを更に進化させるために必要なテスト自動化を主軸とした開発の生産性最大化を担い、プロダクトの品質向上をお任せします。 また、パフォーマンス向上のため、本役割組織の推進、メンバーの目標管理、指導・育成等のチームマネジメント業務をお任せします。 ●主な業務 ・製品の品質課題の抽出、仕様等へのレビューや開発プロセスに対する改善提案 ・製品開発におけるテスト設計から実行、自動テストの実装 ・要件定義からリリースまでを含む製品の品質向上施策の策定 ・リリース後の品質モニタリング ・不具合内容やユーザからのフィードバックを分析して課題を抽出 ・チームメンバーの指導、育成、フォロー 自社プロダクト・サービスの品質を守るエンジニアとして、技術を発揮し活躍できる環境です。

IIJが提供するセキュリティサービスについて、品質保証、品質改善、品質向上に関する検証業務全般をお任せします。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり ★参考情報★ [現場社員インタビュー](https://www.iij.ad.jp/recruit/interview/voice_013.html?ref=4CareerAG) [セキュリティブランド「wizSafe(ウィズセーフ)」](https://www.iij.ad.jp/wizsafe/) [IIJ Security Diary](https://sect.iij.ad.jp/)

次世代モバイルサービスの開発におけるテスト設計書の作成、テスト結果分析、不合格なソフトウェアの分析、さらにはそれらへの対策・立案を行う専門家です。 ■計画立案 開発プロジェクトの設計段階におけるスコープ定義、テスト方針、スケジュールの作成、管理 効果的なテストのための手法やツールの評価、検証 開発初期段階における設計フェーズへのフィードバック ■テスト管理 テスト状況のモニタリング、問題・リスクの管理、評価・分析、依存関係のコントロール 他のプロジェクトと連携して重複するリソースを適切に管理し、効果的かつ必要なテストを実施 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

担当領域(食べログ既存事業の一領域)のQA業務において、AIが正しく品質判断できるようにハーネスエンジニアリングの枠組みの中でナレッジ・基準を整備し、AIの判断結果をレビュー・承認します。 ●QA業務のナレッジ・基準の整備 ・担当領域のQA業務をテスト分析からテスト設計、テスト実行、テストレポート作成まで一貫してAIが実行できるようにナレッジを整備します。 ・特に「良いテスト」「リスクの見方」「変化に合わせたテスト観点の更新判断」といったQAの判断基準に関する暗黙知を、AIが参照できるコンテキストやガードレールといった形式知に変換します。 ●AIの判断結果のレビューと承認 ・AIが実施したQA業務(リスク分析・コードレビュー・E2Eテスト)におけるAIの判断結果をサンプリングレビューする ・AIに判断を任せきれない、高リスク案件・例外ケース・AI出力の脆弱性(プロンプトインジェクション・ハルシネーション等)が疑われるケースの最終承認を担う ●フィードバックループへの関与 ・不具合・障害のトリアージ結果・ODC分析結果をレビューし、再発防止策の採否を判断する ・AIが誤った判断をしたケースの原因を分析、ナレッジ・ルールへ反映し、同じミスをAIが繰り返さない環境を整備する ●案件のQA業務(並行して実施) ・案件ごとのテスト設計・実行・品質判断を担い、高リスク・複雑な案件においてAIにはできない判断を行う ・QA業務を通じて得た観点・判断基準をCQ by AIのナレッジ基盤として積み上げる 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。