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

当ポジションのミッションは、客観的視点とクライアント/顧客の視点、その両方に立って、品質を測定し、担保することです。 計画〜実施までの一連のテスト業務や、製品の要件定義からの品質管理業務など、プロジェクトの上流から下流までの品質管理を担っていただきます。 <配属先部門紹介> 現在クオリティマネジメントオフィスには、20名弱が在籍しており(業務委託含む)、以下のMission・Vision・Valuesを指針に、日々業務を行っています。 ●Mission 高品質・適正価格の「映像ソリューション」を提供し、あらゆる産業の現場DXを実現する ●Vision 創る組織である「開発本部」において、全開発における品質課題に目を向け、品質文化に根ざした改善活動を行えるようにする ●Values より良い品質にしていくために「品質とは何か」を定義し、開発本部全体に広げる その拡大のためにも日々開発プロセスの改善を行う 品質改善をし続けるために新しい技術やプロセスを取り入れ、1人1人が成長する <詳細の業務内容> プロダクトごとに若干の差異はありますが、開発序盤からプロジェクトに参画し、テスト業務に留まらず、プロダクトの品質ならびにその価値を向上させ、保証できるような活動全般に取り組んでいます。 Webアプリケーションおよびネイティブアプリのテスト計画、設計、実行 上記に対する自動テストの実装 要件定義～リリースまでを含む製品の品質向上施策の策定、シフトレフトの推進 継続的な品質改善を行うための欠陥データ収集、測定、分析、プロダクトへのフィードバック　 開発プロセス全体に関する改善および品質向上施策の推進 ●使っている技術・ツール テスト管理:TestRail、Backlog テスト自動化:MagicPod、Playwright 開発言語:Python、 Java、Go、C++ インフラ:AWS、Kubernetes データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL、DynamoDB 構成管理ツール:Terraform、Ansible 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash、Postman ●開発組織の目標 ・クラウド録画サービスの品質向上 カメラ出荷数30万台を突破し、更なる利用者数の急増に伴い、より高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ・上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ・オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで、顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております 従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>サービス運営・営業・サポート、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた下記いずれかの業務をお任せいたします。 開発環境構築領域 ・自動運転/自動運転支援開発におけるシステムおよびソフトウェアエンジニアリング領域の要求からのテスト設計 ・ソフトウェア品質を向上させるためのプロセス構築とそれに付随するトレーサビリティ管理の環境構築 ・MILS/HILS/DILS/DSなどツール検証の環境構築、自動化およびその製品品熟に沿ったリグレッションテスト実施 ・自動運転/自動運転支援ソフトのCI/CDパイプラインの構築 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※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。 【開発ツール】　 ●資格(Want):QC検定 JSQC JSTQB、IVEC　Automotive SPICEアセッサー　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ●規格:AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX ●OS:Linux,Windows ●言語/モデル:Matlab/Simulink,C/C++,Python,Javascript 等 ●スクリプト:シェルスクリプト ●モデリング言語:SysML UML ●シミュレーション環境:CarMaker, Carla等のシミュレーションツール　 ●その他:JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker等

クライアントからエンドユーザーの方々まで様々な方が満足してご利用頂ける製品を提供するために、 テスト計画書の作成や設計、不具合の報告等を行っていただきます。 ときにはQA業務だけでなく、開発前の要件定義フェーズに参画いただくこともございます。 また、AIやツールを活用した業務効率化・自動化にも積極的に挑戦できる環境であり、そうした経験や意欲をお持ちの方を特に歓迎しています。 具体的な仕事内容 ポジションに応じて、下記の仕事内容をお任せしたいと思っております。 (1) QAエンジニア(メンバークラス) ●テスト業務 ・テスト計画の作成 ・テスト設計 ・テスト実施 ●品質改善アプローチ ・不具合報告/修正確認 ・品質分析/フィードバック/改善 (2) QAリーダー ●レビュー ・テスト計画書のレビュー ・テスト設計書のレビュー ・テスト完了後の成果物レビュー ●マネジメント ・進捗管理 ・タスク管理/調整 (3) QAマネージャー ●プロセス改善 ・QAに限らずプロジェクト全体の開発プロセスの最適化 ・テストツール/業務ツール選定 ●メンバーマネジメント ・メンバー査定評価 ・メンター業務 ・プロジェクトアサイン振り分け ●報告 ・定例幹部会への参加 ・上長へのプロジェクト品質、課題の報告 過去の開発案件事例(ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様なプライム案件をいただいております) ●オンライン不動産販売「sumune for LIVIO」:日鉄興和不動産が運営。マンション販売のオンライン完結DXサービスの開発をコンサルティングフェーズから支援。 ●施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」:株式会社サンシャインシティが運営する複合施設の利用者向け。戦略コンサルティング、要件定義、システム開発、保守・運用を一貫して提供。 ●介護・看護職人材のスポット・単発バイトアプリ「キャリオス1DAY」:株式会社ベネッセMCMが提供。介護・看護業界特化型マッチングサービスのシステム構築、アプリ開発、デザイン制作、保守運用を一貫して提供。 ●学級経営支援システム「結-EN(ゆいえん)」:塩野義製薬グループが新規デジタルヘルスケア事業として開始。UX/UI設計・デザインおよび開発を提供。 ●オンラインカラオケアプリ「UTAO」:株式会社TOAIが提供。2万曲以上を無料で歌えるコンシューマ向けアプリ開発。 ●マンション管理システム「KURASEL」:イノベリオス株式会社(三菱地所コミュニティ)。管理組合業務の効率化DXサービス開発。年間約100万円のコストダウンを実現した事例あり。 ●店舗運営向けAIレコメンド機能:株式会社トリドールホールディングスと共同開発。従業員の感情データと顧客体験データを統合分析し、アクションをAIが自動生成・提案するシステムを開発。 ●教育用インサイトエンジン「Ai+Me」:自社開発プロダクトを複数の中学校、高等学校に導入済。学校現場から生まれた教育特化型AIで、先生・生徒の声を反映した授業で使えるAIソリューション。 配属部署 システム開発本部 Dev Div. QASec.

●配属予定部署 ICTソリューション事業本部 開発部 評価 / 検証課 ●配属予定部署の特色・PR ・ソフトウェア評価 / 検証業務で培った幅広い領域の検証実績と技術力をもとに、バグの検出はもちろんのこと、 メーカー評価として「軽い」、「速い」、「使いやすい」にこだわった品質向上に努めております。 【自社商品一覧】 ・クライアント運用管理ソフトウェア『SKYSEA Client View』 ・学習活動端末支援Webシステム『SKYMENU Cloud』 ・学習活動ソフトウェア『SKYMENU Class』『SKYMENU Pro』 ・営業名刺管理『SKYPCE』 ・クラウド電話帳サービス『SKYCEB』 ・シンクライアントシステム『SKYDIV Desktop Client』 ・医療機関向けIT機器管理システム『SKYMEC IT Manager』 ・評価 / 検証を注力事業のひとつとしており、25年を超える品質保証活動によるノウハウが豊富です。 ・『SKYSEA Client View』におきまして、 2024年度:日経コンピュータクライアント部門、総合満足度:1位、性能・機能/信頼性/運用性:1位 を獲得し、品質の高さについては自負しております。 ・第三者評価機関が事業部内にあることで、技術蓄積、連携がとりやすい環境です。 ・人と人とのつながりを大事にする社風です。 キャリア入社の方でもすぐになじんでいただける風通しの良さが特徴です。 社長と社員の距離も近く、会社内の情報と経営陣の考えていることの社員への伝達も頻繁になされています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 自社商品のソフトウェア評価 / 検証プロジェクトに参画していただきます。主にWindowsアプリケーション、モバイルアプリケーション、Webシステムのテスト計画設計、実施までの評価 / 検証業務全般(※1)を実施いただきます。 他にもネットワーク、サーバー構築などのテスト環境構築、テスト自動化対応、動作環境仕様書(※2)作成を含む他部署との調整を行っていただきます。 ※1　評価 / 検証業務では機能要件だけでなく、非機能要件(負荷試験、異常系など)も実施しております。 ※2　動作環境仕様書とは動作保証または動作検証実績があるOSやスペック、連携するアプリケーションバージョンなどの環境条件を整理し、公開している仕様書となります。 ※3　拠点により携わっていただく商品が一部異なります。 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 2016年入社、自社商品であるSKYSEAのテスト実施、テスト設計を経て機能リーダーへ。 その後、SKYSEA -> SKYDIV -> SKYPCEと各製品評価管理を担当 2016年リーダー、2019年サブチーフ、2020年チーフ、2021年係長、 2024年課長代理に昇格、SKYPCE評価管理に加えて自社商品全般の テスト自動化業務推進を行うマネージャーとしてPJ管理、開発との調整を担う。 ・プロジェクトリーダー 2019年入社、自社商品であるSKYSEAのテスト実施、テスト設計を経て機能リーダーへ。 2019年リーダー、2021年サブチーフ 2023年チーフに昇格、50名を超える品川拠点のSKYSEA評価リーダーとして管理、開発折衝を担当 ※管理のみではなく、技術者集団として、ネットワークやサーバー、クラウドなど幅広く扱っております。 こんな技術領域のご活躍もあります ・ネットワーク機器、及びサーバー機器に特化した検証 キーワード:仮想シンクライアント製品、VMware、Citrix、サーバーサイジング、UTM機器、P2P通信アプリケーション、NAT越え、Wireshark ・評価 / 検証環境全体構築 キーワード:L2/L3スイッチ、ドメインコントローラー、DNS、DHCP、プロキシサーバー、メールサーバー、DMZ、データセンター、AWS/Azure/OCI ・評価 / 検証環境運用業務 キーワード:セキュリティ対策ソフト運用、RDゲートウェイサーバー、Active Directoryユーザー管理、フリーソフトウェアの定期運用、Windows Updateの監視と定期実行 ・テスト自動化/負荷試験関連業務 キーワード:Playwright、Robot Framework、JMeter, AWS DLT、CI環境(GitLab)

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●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

大規模リアルタイム意思決定システムのソフトウェア開発業務のプロジェクトマネジメント 【具体的には】 1.システム設計支援、ソフトウェア要求分析、設計、製作、艦上での実用試験までの一連の開発 2.次世代システム向け開発及び既存システムの能力向上のための最新技術の調査・適用検討 3.上記ソフトウェア開発業務の取りまとめ業務、チームマネジメント 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 【OS】Linux、Windows 【言語】C/C++、C#、VBA 【開発ツール】 GitLab、Jenkins、Docker/Podman/Kubernetesなど各種OSSツール

●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

【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

・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

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

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。

具体的な職務内容 Tailor Professional ServiceのSET (Software Engineer in Test) は、開発生産性の向上やプロダクトの品質改善のために、プロジェクト全体の仕様把握や調整、テスト戦略に基づいた自動テストの実装やCI/CD周りの改善など、品質保証に関する業務の推進を通して、クライアントの成功を品質面から牽引していただきます。 SETとして関わる範囲は広く、仕様通りの挙動確認などの、当たり前品質の確認のみならず、仕様レビュー及び仕様の改善を行う事による魅力的品質の向上、ユーザー視点でのUI/UX検証、開発プロセス改善に至るまで、それぞれのビジネス要件や課題を深く理解し、品質に関わる全ての領域に関わっていただきます。 ●Tailorの事業成長に合わせた品質保証の戦略策定とチーム構築 ●テスト効率化及び自動化の推進 ●開発プロセスにおける仕様レビュー及び仕様改善 ●テスト設計・実施及びバグ報告 ●開発プロセス全体に関する改善業務 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, CUE, cel-go ・テスト開発フレーム Cypress, Selenium, Playwright, JEST, Vitest ・そのほか GitHub Copilot