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QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)(Node.js)の求人・転職情報

該当求人数 7

1~7件を表示

Sky株式会社

Sky株式会社

A【東京】Web系開発エンジニア(フロントエンジニア)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

610~2,130万円

正社員

東京都(港区)

■配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ■配属予定部署の特色・PR 業務系Webシステム開発を行っている部署となります。 部署設立より右肩上がりで成長を続けており、若くて優秀な人材が多く在籍しております。 現在は業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 現在、Sky株式会社が注力している各種業界の案件をご担当いただきます。 大手企業を中心に業務系システムやWebアプリ開発プロジェクトの上流から開発工程まで幅広くご担当いただきます。 業務内容は多岐にわたっており、プロジェクトマネジメント、スクラム開発のスクラムマスタなどプロジェクトをリードする役割や要件定義、基本設計など開発上流からの対応。 サーバレスアーキテクチャなどのクラウド設計、開発。 UIライブラリやフレームワークを用いたクライアント開発やAPIやバッチ処理、データベース設計、開発などのバックエンド開発など案件に応じてさまざまな局面、技術をご経験いただきます。 キャリアアップのモデルケース ・プロジェクトマネージャー 2013年 入社。生産準備システム開発において設計からリリースまでを担当 2014年 リーダーへ昇格 2015年 サブチーフ、チーフへ昇格 2016年 放送業界向けシステムにおいてチームリーダーとしてプロジェクト管理、顧客折衝を担当。係長へ昇格 2017年 課長代理へ昇格 2019年 課長へ昇格 2021年 ライセンス管理システムにおいてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2022年 人材紹介会社向け基幹システムにおいてプロジェクトリーダーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2023年 会員向けサイト開発の複数案件にてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2024年 次長へ昇格 ・テクニカルスペシャリスト 2015年 入社。ワークフローシステム開発にて設計からリリースまでを担当 2016年 リーダー、サブチーフへ昇格 2017年 社内でのPoC活動として、ブロックチェーンを使った技術検証を実施 2019年 オンラインショップ向け共通API基盤構築開発にて、AWSを活用したサーバレスアプリケーションの開発を対応 スクラムマスターとしてスクラムチーム運営を実施。主任技師へ昇格 2021年 物流業界向けのデータ分析基盤構築を対応を実施するデータ分析基盤構築において 各種基幹システムとのIF要件の取りまとめとローコードツールを活用したIF構築を対応 2022年 技術係長へ昇格 2023年 建機業界での品質保証システムを活用したデータ連携基盤構築において、アーキテクチャ検討・技術検証を対応 ●身につくスキル ・上流から下流までの一連の開発スキル ・近年Webアプリ開発で主流となっているSPA(シングル・ページ・アプリケーション)による構築スキル ・Amazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure などのパブリッククラウドのサービスや構築に関する知識やスキル ・顧客折衝やプロジェクト管理などPM,PLで必要とされるスキル ・サーバレスアーキテクチャの知識、経験

Vue.js

Node.js

AWS

TypeScript

Python

Microsoft Azure

JavaScript

React

C#

社宅・家賃補助制度あり

退職金制度あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

受託開発(プライム案件メイン)

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

A【東京】Web系開発エンジニア(フロントエンジニア)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

■配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ■配属予定部署の特色・PR 業務系Webシステム開発を行っている部署となります。 部署設立より右肩上がりで成長を続けており、若くて優秀な人材が多く在籍しております。 現在は業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 現在、Sky株式会社が注力している各種業界の案件をご担当いただきます。 大手企業を中心に業務系システムやWebアプリ開発プロジェクトの上流から開発工程まで幅広くご担当いただきます。 業務内容は多岐にわたっており、プロジェクトマネジメント、スクラム開発のスクラムマスタなどプロジェクトをリードする役割や要件定義、基本設計など開発上流からの対応。 サーバレスアーキテクチャなどのクラウド設計、開発。 UIライブラリやフレームワークを用いたクライアント開発やAPIやバッチ処理、データベース設計、開発などのバックエンド開発など案件に応じてさまざまな局面、技術をご経験いただきます。 キャリアアップのモデルケース ・プロジェクトマネージャー 2013年 入社。生産準備システム開発において設計からリリースまでを担当 2014年 リーダーへ昇格 2015年 サブチーフ、チーフへ昇格 2016年 放送業界向けシステムにおいてチームリーダーとしてプロジェクト管理、顧客折衝を担当。係長へ昇格 2017年 課長代理へ昇格 2019年 課長へ昇格 2021年 ライセンス管理システムにおいてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2022年 人材紹介会社向け基幹システムにおいてプロジェクトリーダーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2023年 会員向けサイト開発の複数案件にてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2024年 次長へ昇格 ・テクニカルスペシャリスト 2015年 入社。ワークフローシステム開発にて設計からリリースまでを担当 2016年 リーダー、サブチーフへ昇格 2017年 社内でのPoC活動として、ブロックチェーンを使った技術検証を実施 2019年 オンラインショップ向け共通API基盤構築開発にて、AWSを活用したサーバレスアプリケーションの開発を対応 スクラムマスターとしてスクラムチーム運営を実施。主任技師へ昇格 2021年 物流業界向けのデータ分析基盤構築を対応を実施するデータ分析基盤構築において 各種基幹システムとのIF要件の取りまとめとローコードツールを活用したIF構築を対応 2022年 技術係長へ昇格 2023年 建機業界での品質保証システムを活用したデータ連携基盤構築において、アーキテクチャ検討・技術検証を対応 ●身につくスキル ・上流から下流までの一連の開発スキル ・近年Webアプリ開発で主流となっているSPA(シングル・ページ・アプリケーション)による構築スキル ・Amazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure などのパブリッククラウドのサービスや構築に関する知識やスキル ・顧客折衝やプロジェクト管理などPM,PLで必要とされるスキル ・サーバレスアーキテクチャの知識、経験

610~2,130万円

東京都(港区)

Vue.js

Node.js

AWS

TypeScript

Python

Microsoft Azure

JavaScript

React

C#

社宅・家賃補助制度あり

退職金制度あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

受託開発(プライム案件メイン)

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

Sky株式会社

Sky株式会社

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所

【1969】_HG_UIターン歓迎【東京勤務】AD ADAS向けソフトウェアプラットフォーム(OS領域)の開発・インテグレーション

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

570~1,040万円

正社員

東京都(港区)

① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ②車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ●生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ ●過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 ●テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 ●開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

Node.js

JIRA

Slack

Jenkins

Python

C言語

Linux

InDesign

英語活用

従業員数1000名以上

【1969】_HG_UIターン歓迎【東京勤務】AD ADAS向けソフトウェアプラットフォーム(OS領域)の開発・インテグレーション

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ②車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ●生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ ●過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 ●テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 ●開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

570~1,040万円

東京都(港区)

Node.js

JIRA

Slack

Jenkins

Python

C言語

Linux

InDesign

英語活用

従業員数1000名以上

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

【PROEVER】プロダクトエンジニア(AI)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

500~1,000万円

正社員

東京都(港区)

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

Figma

Next.js

Tailwind CSS

機械学習

自然言語処理

RAG

MLOps

GitHub

Slack

Notion

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

GitHub Actions

TypeScript

Windows

Linux

Python

Node.js

PostgreSQL

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

上場企業

【PROEVER】プロダクトエンジニア(AI)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

500~1,000万円

東京都(港区)

Figma

Next.js

Tailwind CSS

機械学習

自然言語処理

RAG

MLOps

GitHub

Slack

Notion

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

GitHub Actions

TypeScript

Windows

Linux

Python

Node.js

PostgreSQL

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

JAPAN AI株式会社

JAPAN AI株式会社

【JAPAN AI】ソフトウェアエンジニア (QA Team)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

600~1,200万円

正社員

東京都(新宿区)

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

Spark

Docker

Confluence

React

GitHub Actions

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

Next.js

SASS・SCSS

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Terraform

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

土日祝日休み

生成AI・LLMプロダクト開発

【JAPAN AI】ソフトウェアエンジニア (QA Team)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

600~1,200万円

東京都(新宿区)

Spark

Docker

Confluence

React

GitHub Actions

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

Next.js

SASS・SCSS

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Terraform

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

土日祝日休み

生成AI・LLMプロダクト開発

株式会社ドリーム・アーツ

株式会社ドリーム・アーツ

QAエンジニア(マネージャー)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

690~1,005万円

正社員

東京都(渋谷区)

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。

Kotlin

Angular

Node.js

Swift

Go

Kubernetes

Microsoft Azure

Java

React

Docker

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

QAエンジニア(マネージャー)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

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。

690~1,005万円

東京都(渋谷区)

Kotlin

Angular

Node.js

Swift

Go

Kubernetes

Microsoft Azure

Java

React

Docker

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

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