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年収500万円以上 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

該当求人数 109 件

61~90件を表示

UFSのファームウェア評価・開発業務 _K2616

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

【お任せする業務】 ・UFSのFW/システム評価 【具体的な仕事内容】 UFSファームウェアおよびシステム評価の実務リーダーとして、単なる検証作業に留まらず、以下の広範なエンジニアリングおよびリード業務を担っていただきます。 1.製品仕様の共同定義と評価戦略の立案: FW開発チームとの緊密な協業を通じ、仕様検討段階から品質の作り込みを推進。評価の観点から仕様の妥当性を精査し、最適なテストシナリオを策定する 2.評価プロジェクトの全体完遂に向けたマネジメント: 製品リリースまでのマイルストーンに基づき、評価スケジュールを策定。リソース最適化とリスク管理を行い、プロジェクトを完遂に導く。 3.高度な不具合解析と品質改善のリード: UFSデバイス実機における複雑な不具合事象に対し、ログ解析や再現実験を通じて根本原因を特定。開発へのフィードバックから修正後の改善効果確認までを一貫して主導する 4.自社独自の評価インフラ開発: 評価用ボードの設計、ドライバ作成、周辺機器の開発など、ハード・ソフト両面から検証環境をゼロから構築・高度化する 5.AI・統計を用いた評価プロセスのDX推進: 膨大なテストデータの解析にAIや統計手法を導入し、異常検知の自動化や評価効率の劇的な向上を実現する技術開発を牽引する [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール】  必須:Windows 推奨:Python/Linux/C++/Perl など

550~1,260万円

神奈川県(横浜市)

機械学習

Python

Linux

Assembler

C++

Perl

Windows

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

キオクシア株式会社

キオクシア株式会社

SET(テスト自動化エンジニア)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

このポジションでは、CI/CD、自動テストの導入提案、実装など単体〜結合テストに対するQA活動・QA業務の高度化、テスト自動化体制の構築に主体的に取り組んでいただきたいと考えております。具体的には以下の役割を期待しています。 ●開発チームと連携し、ソースコードやバッチ処理の理解に基づいた、数値の整合性の検証や異常検知の仕組み作り ● 既存のテスト効率化ツール(JavaScript、Kotlin、Go)の改善による社内テスト実施効率の向上 ●テスト自動化プラットフォーム(Playwright)の適用範囲拡大と運用による自動化メリットの追求 ●テスト実行環境の改善とQA活動の推進 ●テストフレームワーク・ツールの導入 ●CI/CDパイプラインの整備 ●非機能テスト自動化の推進 技術スタック インフラ:AWS(ECS, AppRunner,S3 etc) DB:Amazon Aurora (MySQL) 言語:Go, JavaScript, TypeScript モニタリング:DataDog 自動テスト:Playwright,Xcode,UI Automater QAチームについて 現在は9名体制で、開発からQAにジョブチェンジしたメンバーや、第三者検証会社からジョインしていただいたメンバーが在籍しています。 人的リソースの兼ね合いで過去にテスト実施にしか工数を割けず改善ができなかった経験があることから、現在はなるべく自動化/効率化して運用コストを減らすマインドをチーム全体で持っています。 また、現在のメンバーはテスト自動化の経験が少ないため、SETとして開発との折衝含めてどこを自動化すれば効率的に品質を担保できるかを見極め、提案・改善を推進する役割を担っていただけると非常に嬉しいです! ※チーム構成※ マネージャー:2名 メンバー:7名

600~1,150万円

東京都(品川区)

Spring Boot

AWS

Datadog

Kotlin

TypeScript

Java

JavaScript

Swift

MySQL

Amazon Aurora

Go

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

年俸制(12分割)

従業員数100名〜1000名未満

B【東京】評価 / 検証

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 お客様のシステム開発プロジェクトにおいて、品質保証を担うエンジニアとしてご活躍いただきます。 単なるテスト実施の枠にとどまらず、 開発の初期段階から参画し、要件定義の妥当性レビューやプロジェクトに最適なテスト戦略・計画の策定を主導していただきます。 よりハイレベルなキャリアでは、 プロジェクト特性に合わせた品質保証計画の策定、 テストプロセスの標準化、および品質指標(KPI)の定義とモニタリングも行います。 開発の上流工程から早期に参画し、潜在的なリスクの洗い出しや 不具合を未然に防ぐための仕組みづくり(シフトレフト)を主導していただきます。 QAチームのマネジメントや育成、顧客および開発部門との折衝・調整など、 プロジェクトの品質責任者としての役割も担っていただくことがございます。 品質に対する最終的な責任を持つ立場として、 顧客の期待を超える高い信頼性と価値を備えたプロダクトを世に送り出し、 システムの安定稼働を技術で支える、非常にやりがいのあるポジションです。 組織全体の品質ガイドライン策定や、自動化やAIを駆使した先進的な品質保証手法の導入など、 全社的な品質向上戦略を推進できる環境であり、リーダーシップを発揮して顧客満足度の最大化に貢献していただきます。 具体的な案件例 ●官公庁向け   政府職員向け管理システムの品質管理チームの立ち上げおよび運営。 ●メーカー向け   基幹システム刷新プロジェクトに伴うシステムテスト、受入テスト、品質マネジメントチームの立ち上げおよび運営。

610~2,130万円

東京都(港区)

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Java

C言語

C++

R言語

C#

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

QA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

期待する役割 QAエンジニアとして、プロダクトの品質を保証するQA業務全般に携わっていただきます。 入社後、WealthNaviのシステムについて理解を深めていただきながら、QA業務の実施を行い、その後QA業務の高度化・改善に携わっていただきます。 将来的には、テスト自動化や開発工程全体の品質向上などにも携わっていただけます。 チーム拡大のタイミングのため、体制・プロセスの改善やテスト自動化に積極的にチャレンジしたいという意欲のある方を歓迎しております。 業務内容 QAエンジニアとして、プロダクトの品質を保証するQA業務全般に携わるポジションです。ロボアドバイザーサービスに加え、新規で立ち上がるサービスのQAをお任せします。 複数サービスが立ち上がる際にはサービスを横断した幅広い仕様の把握や、体系的なQA工程の構築、QA活動の提案と合意、推進が必要になるため、QAプロセスの構築や標準化・ツールの開発・属人的な業務の解消・自動化等の改善にも関わっていただきます。 ●定常QA業務の実施 └ロボアドバイザー『ウェルスナビ』のテスト戦略・計画立案・テスト設計・テスト実施、不具合管理 └新規サービスのテスト戦略・計画立案・テスト設計・テスト実施、不具合管理 ●品質管理業務の強化 └テスト実施体制及びQAプロセスの提案・改善・運用 └第三者検証会社を利用したテスト対象範囲の拡大と管理 └不具合の管理や分析、改善の推進 ●自動テストの維持・拡大 └自動テストのメンテナンス └新規に開発されたアプリケーションのテスト 技術スタック DB:Amazon Aurora (MySQL) 言語:JavaScript,TypeScript モニタリング:DataDog 自動テスト:Playwright QAチームについて 現在、QA業務を担当する「QAチーム」には5名のQAエンジニアが在籍しており、フロント/バックエンド開発を担当する各チームのアウトプットに対するQAを中心に担当しています。 今後は事業のグロースに対応する体制を築くべく、全社的なテスト工程の拡充とリリース段階の品質保証業務全般のマネジメントに取り組みます。特にソフトウェアテスト自動化プラットフォームの導入をはじめとするテスト自動化を推進し、マンパワーに頼らない効率的なQA範囲の拡大が目下のテーマです。 チーム内には、開発からQAにジョブチェンジしたメンバーや、第三者検証会社から入社したメンバーがいます。一年半前まではQAチームは2名しか在籍しておらず、テスト実施にしか工数を割けず改善ができなかったことから、なるべく自動化/効率化して運用コストを減らすマインドをチーム全体で持っています。 ※チーム構成※ マネージャー:2名 メンバー:7名

600~1,000万円

東京都(品川区)

Datadog

TypeScript

Windows

macOS

JavaScript

MySQL

Amazon Aurora

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

年俸制(12分割)

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

生成AI・LLM

機械学習

GitHub Actions

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

上場企業

QA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

タイミーのQAエンジニアは、開発チームとともにプロダクト品質に向き合いながら、AIを前提に品質管理プロセスそのものを見直し、チームが自律的に品質を作り込める仕組みを設計・実装する役割を担います。 事業フェーズやプロダクトのリスクに応じて、必要なQAの強度を見極めながら、品質基準、AI向けのルール、評価モデル、テスト戦略を整備し、それらをCI/CD、自動テスト、テスト実行環境、監視・フィードバックの仕組みに接続していきます。単なるテスト工程の自動化ではなく、要求整理、レビュー、リスク分析、検証計画、フィードバックまで含めた開発プロセス全体を改善していきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ●品質基準・QAプロセスの設計と構造化 QA Handbook、QA Skills、テスト戦略、品質基準を整備し、チームが再現性をもって品質を担保できる状態をつくります。 要求仕様、AC、DoD、テスト観点を開発チームやAIが扱いやすい形に構造化し、開発プロセスの中で活用できるようにします。 ●リスクベースの品質設計 プロダクトや機能の特性を踏まえて品質リスクを整理し、どこに重点を置いて検証すべきかを設計します。 事業フェーズやリスクの大きさに応じてQA強度を調整し、人による判断と自動化のバランスを見極めます。 ●AI駆動開発に対応した品質ルール・評価の設計 AIエージェントが品質判断に活用できるよう、品質ルール、プロンプト、レビュー観点、評価基準を設計します。 AI生成物に対する品質ゲートやフィードバックの仕組みを整備し、AIを活用した開発でも品質を継続的に担保できる状態をつくります。 ●自動検証・テスト基盤の構築 プロダクトのテスタビリティ向上を主軸に、テストしやすい設計・テストデータ・実行環境・検証観点の整備を進めます。 自動テストやCI/CDと接続し、開発チームが継続的かつ効率的に品質を確認できるテスト基盤を構築・改善します。 ●セルフQA基盤の導入・展開 開発チームが自律的に品質を確認・改善できるよう、品質ガードレールや標準プロセスを設計・導入します。 品質基準を開発プロセスや自動検証の仕組みに接続し、品質保証を人手に閉じないスケーラブルな仕組みへ進化させます。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code ●組織的な品質文化の醸成 サイクルタイム(要件定義からリリースまでの完了時間) やFour Keysなどのメトリクスを活用し、「フィードバックサイクルの短縮」が「品質改善スピード」に直結するという考え方を浸透させます。 ポストモーテムのファシリテーションや、テスト設計技法のレクチャーなどを通じて、チーム全体の品質意識とスキルを高め、自律的な改善サイクルを回せるように支援します。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 組織カルチャー ●開発組織のカルチャー タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、チームトポロジーの考えを活用した組織構造を採用していることも特徴です。例えば、顧客価値に基づいて領域ごとに組織を分割したり、専任のエンジニアリングマネージャーやアジャイルコーチ、スクラムマスターなどマネジメント専門職メンバーを各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 ●技術コミュニティ活動 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 ●オンボーディング メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b ●働き方 フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 ●DevEnable室の取り組み エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 ・DevEnable室に込めた思いについても記載していますので、よろしければぜひ下記URLもご覧ください。 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

800~1,200万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Rails

React

Figma

Amazon ElastiCache

Elasticsearch

Datadog

Amazon RDS

Ruby

Next.js

Amazon CloudFront

Notion

TypeScript

AWS

Swift

Slack

Firebase

Terraform

Amazon Aurora

Kotlin

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

[01010222]IHI/資源・エネルギー・環境/品質/横浜:世界のエネルギーを支える!―原子力分野の品質保証エンジニア募集

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

原子力機器の製造に必要とされる品質保証システム(ASME等)および品質マネジメントシステム(ISO等)の確立とその実施体制の整備を行なうとともに、担当工事における品質関連活動の管理・推進、製品品質の検証、品質状況の監視・モニタリングや、その改善のための指示・指導・勧告等を行い、お客様の求める品質レベルの製品の提供を実現するための活動を行います。 具体的には、以下のような業務内容を想定しております。 ・品質システムにかかわる基本計画の策定 ・品質システムの確立および品質システムに関する外部機関等との調整 ・各工事・お客さまに対応した品質システムの確立ならびに品質活動に関するお客さまおよび外部機関との折衝 ・社内各部門における品質活動の推進およびとりまとめ ・社内各部門における品質活動状況の検証,監査、モニタリングおよび改善のための指導・勧告の実施 ・品質にかかわるマネジメントレビューのとりまとめ ・不適合品処置を含む品質不適合の処置業務のとりまとめ ・重大不適合およびその他の重大な品質問題に対する是正処置・予防処置の実施の指示・指導、実施状況の検証およびフォローアップ ・品質システムに関する記録および資料の作成・維持 ・原子力安全にかかわる教育およびそれらの向上に向けた活動の立案・推進 ・品質改善活動の推進事務局 ・購入品調達先および役務外注先の品質システムの指導、審査・監査および認定の実施 【役割】 品質保証担当者 【変更の範囲】会社の定める業務

700~1,050万円

神奈川県(横浜市)

職種未経験歓迎

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

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エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

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【JAPAN AI】AI Evaluation Scientist / Japanese

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 "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

800~1,600万円

東京都(新宿区)

Spark

Docker

Confluence

React

Snowflake

Kubernetes

FastAPI

GitHub Actions

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

BigQuery

Next.js

PyTorch

TensorFlow

Notion

TypeScript

Slack

Terraform

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

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

英語活用

リモート可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

戦略QA

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

【仕事内容】 生成AIが進化をし続けている今、プロダクトの開発プロセスが大きく変わってきています。 ログラスの描く未来のために必要となる高いプロダクト品質水準の実現と、それを直結する開発の生産性向上に向けて、開発組織全体の思想に基づいたQA技術・組織戦略の立場からQA技術基盤の整備までリードする戦略QA業務をお任せいたします。 ログラスは主力プロダクトである「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、マルチプロダクト展開にも注力し、現在では生成AIの進化を最大限に活かせる経営データベース・プラットフォームの開発を行っています。Loglassは経営データを中心に扱っている以上、数値上のミスは許されません。確率論的な生成AIと不確実性も伴う経営意思決定、そこにミスの許されない数値データを組み合わせていくなんとも面白いチャレンジが待ち受けております。 そこで、現在のログラスのプロダクト開発は仕様策定から実装まで多くのフローでAIが活用されています。品質保証フローの全体もAI前提で作っていくことも必須であり、その牽引をお任せいたします。 また、開発スピードと品質を両立させる仕組みとして、高質なプロダクトをスケーラブルかつ再現可能な形で提供するための品質保証プロセスの設計によるガバナンス最適化、プロダクト品質の可視化と計測、テスト自動化基盤の構築など、組織横断テーマをオーナーシップを持って推進していただくことを期待しています。 【具体的な業務内容】 プロダクト戦略に沿った課題設定、QA戦略立案、技術選定、導入の推進 生成AIを前提とした品質保証フローの設計、構築とその後の展開 QA技術基盤構築における課題の整理、優先順位の設計 顧客価値に基づくプロダクト品質の計測観点の整理、手法の検討、仕組みの構築 QA組織の体制強化に向けた採用、ブランディング活動 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務 開発に使っている主なツール インフラ Terraform, Fargate, ECR DB Aurora PostgreSQL サーバーサイド Kotlin, SpringBoot フロントエンド React, Next.js, TypeScript テストツール Datadog synthetics , Playwright

800~2,000万円

東京都(港区)

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【R&D】RRP Development Center_ソフトウェア設計(墨田)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

・電気デバイスのシステム仕様策定・要件定義(マイコン選定含む) ・C,C++等によるマイコン制御・通信制御等のファームウェア開発 ・ファームウェアデバッグおよび製品機能評価・解析 ・システム設計仕様書作成 ・詳細設計外部委託時の仕様書作成および付随する各種調整業務 ・電気デバイスとの連携アプリケーション開発 ・デバイスの付加価値向上に資する技術の探索、活用プランの企画・検証 JTグループは、グローバルたばこカンパニーとして世界中で事業を展開しています。 日本のみならず海外でも市場規模が急速に拡大している加熱式/電子たばこ(Ploom等)を紙巻たばこに続く主力商品として成長させるべく、自社開発技術を採用した独自性の高いイノベーティブな製品の開発に挑戦しています。 製品開発においては、味・香りを実現する技術や物質移動の制御などのたばこ関連技術に加え、小型電気デバイスに関連する技術が必要不可欠であり、電気・電子・機械系エンジニアの皆様の力を必要としています。 ※JTグループでは、「加熱式/電子たばこ」をRRP(Reduced-Risk Products): 喫煙に伴う健康へのリスクを低減させる可能性のある製品と定義付けております。 加熱式/電子たばこ(Ploom等)のデバイス開発に関する下記業務(組込みソフトウェア開発における一連の業務)※経験スキルに応じて業務内容は調整いたします。 業務内容の変更の範囲:会社の定める業務全般

610~1,150万円

東京都(墨田区)

C言語

C++

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

英語活用

フルフレックス

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

従業員数1000名以上

Cloud Service Technical Advisor(マネージャー候補)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

概要 グループ経営ソリューションに関する自社プロダクト(クラウドサービス)の活用を推進いただくために、構築、運用、改善に関する中長期のプラン策定、技術支援を推進いただきます。 新しい製品(クラウドサービス)開発、改善に挑戦し、共に新しい価値の提供を目指していただきます。 ●業務内容 プロダクト(クラウドサービス)の活用を推進いただき顧客満足度を高める技術支援エンジニアとして、顧客とのコミュニケーションをリードし、 社内の営業・製品管理・開発・運用と連携しながら「顧客満足度・活用度」の追及を主体的に実行していただきます。 期待する事 ・ミッションクリティカルな用途にご利用いただいているサービスの品質を、コストバランスと共に適切なレベルと利用方法となるよう中長期的な観点とともに解決策、改善策を提示し、推進していくこと ・お客様の事業成長をご支援することに注力し、中長期的な信頼関係を構築していくこと ・ワンチームとして、社内・社外の関係者と共に有機的かつ能動的にリードしていくこと ・クラウドアーキテクチャや製品、開発プロセスまで継続的な改善と最適化を推進する活動に貢献いただくこと 業務の特徴 ・各業界をリードされているお客様のビジネスを支える重要なアドバイザー業務となります。 お役様のコミュニケーションの窓口となり、エンジニア視点で、開発、運用、長期にわたる継続的なサービスのブラッシュアップなど、 社内の主要な部門と改善を進めるため、経験値も技術力も高められます。 様々な観点での価値創造を推進するため、多様性を重視し、働き方も柔軟に組み立てることが可能です。 配属部門 プロダクト開発本部 プロダクト・エンジニアリング部

800~1,500万円

東京都(港区)

C#

Ruby

Python

Go

Java

Scala

C++

管理職・マネージャー候補

英語活用

上場企業

【Prod】QA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

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するAI型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数900万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021~2025年度予測) 【会社ミッション】 テックタッチ株式会社は、「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」というミッションを掲げています。 システム活用の側面から、テックをもっと身近に、もっと楽しく、世界中の誰もが自然にテクノロジーを使える世界にしたい。 「テックタッチ」のようなソリューションは新しい概念で、挑戦は始まったばかりです 【プロダクト】 あらゆるWebシステムの画面上に、操作ガイドやナビゲーションを表示させることで、すべてのユーザーが迷わず・間違わずにシステムを使いこなすことができる世界を目指すプロダクトを開発しています。 ★テックタッチの技術力と信頼 ・操作ガイドやナビゲーションをノーコードで作成することができる(開発部門を介さないユーザーの体験改善を実現) ・システムの特性やクライアントごとのルールに応じた設定/メンテナンスを簡単にした技術力 ・エンタープライズ企業を中心に、SaaS企業や自治体など、幅広い顧客への導入実績 【主な業務内容】 ・スプリント内のテストプロセス(分析、設計、実行)の主導および開発チームへの装着 ・リグレッションテスト(計画、設計、実行)の主導 ・改善業務の実行 ・AI活用機能を含む新機能の品質基準策定および評価プロセス構築 ・AIツールを用いたテスト設計や観点洗い出しなど、QA業務の生産性向上の推進 ・QMファンネルの考え方に基づく、開発プロセス全体の品質保証活動の推進 【チームミッション】 ・不足のない品質を ・安心・安全 ・品質を科学する ・The Faster The Better ・Professional QA

500~850万円

東京都( 中央区)

生成AI・LLM

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

医療機器の品質向上エンジニア(臨床検査用生化学・免疫自動分析装置など)/茨城勤務【QA2613】

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

当社医用システム製品(臨床検査用生化学・免疫自動分析装置など)の品質確保、品質保証業務を担っている品質保証本部 医用システム品質保証部にて、品質保証業務をお任せします。 ●業務を行うチーム構成について 業務としては多岐にわたりますが、以下3チームに分けて業務を行っており、最初は③のチームで業務をお任せする想定です。ご経験に応じ、段階的に他業務も含めてお任せしていきます。 ※チームを横断して業務を行うこともあり、明確にチームとしての線引きがあるわけではございませんのでご了承ください。 ①設計部隊と連携し品質保証担当として開発を推進する業務をメインで担当するチーム ②お客様対応などをメインで担当するチーム ③生産ライン(不具合対応・統計的品質管理・出荷試験など)の対応をメインで担当するチーム ※末尾番号については該当業務を担当しているチーム番号となります。 ・新製品開発工程における設計書の確認・試作品の評価検証、デザインレビュー① ・製品出荷試験(不良発生時のサプライヤーへの対応なども含む)③ ・生産品から収集したデータの統計的品質管理(事実情報から要因分析)③ └工場内の不良データ収集と分析、歩留まり向上のための改善活動など ・製品の設計変更(機能向上・部品改廃・原価低減等)時、変更の妥当性をドキュメントや実機で検証・評価して問題が製品に作り込まれることを防止する。①③ ・製品リリース後に発生する品質問題(不具合など)の解決に向けた原因究明、関連部署への対策推進を指示①② ・コラボレーション先(海外・国内)との連携、定例会議の開催や連絡による相互理解と協業の促進② ●変更の範囲:会社の定める業務 【入社後お任せする業務】 社内における製品の品質確保のみならず、お客様及び海外グループ会社、協業会社から寄せられるご意見に対応しながら製品品質の確保と改善に携わっていただきます。当社のラストマンとして、お客様のために行動することを期待しております。

519~878万円

茨城県(ひたちなか市)

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

海外勤務・出張あり

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

ANS_PL3_Vehicle test engineer for Access System

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

●Company Description Since its spin-off in September 2025 AUMOVIO continues the business of the former Continental group sector Automotive as an independent company. The technology and electronics company offers a wideranging portfolio that makes mobility safe, exciting, connected, and autonomous. This includes sensor solutions, displays, braking and comfort systems as well as comprehensive expertise in software, architecture platforms, and assistance systems for software-defined vehicles. In the fiscal year 2024 the business areas, which now belong to AUMOVIO, generated sales of 19.6 billion Euro. The company is headquartered in Frankfurt, Germany and has about 87.000 employees in more than 100 locations worldwide. ●Job Description - Test case creation incl. reviews - Test execution on vehicle - Participate in review of system requirements and system architecture - Detailed recording of test logs and contribute to a Vehicle test report - Equipment and test vehicle gathering/preparation - Maintaining of test setups (update of DUT and ex-boxes / vehicle and other tooling/phone setups) - Automation/ scripting (if necessary) - Creating Problem Reports in case of detected failures, provide consistent failure description to support efficient root cause analysis - Reproduction and issue (pre-) analysis of customer problems if not reproducible on bench - Test workshops, participation on test drives/ test sessions with customer - Exploratory testing - need to have a good overview of complete system in the direction of use cases - Alignment with overall Test manager / Team lead / Test architects (planning, tools, methods, priorisation) - Creativity to define corner cases, potential error cases of the system

550~730万円

1-1-23 Shin-Urashimacho, Kanagawa-ku,, Yokohama, Japan

従業員数1000名以上

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生成AI・LLM

C++

C言語

GitLab

Docker

Kubernetes

Jenkins

Windows

Linux

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

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

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

三菱電機株式会社(鎌倉製作所)

QA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

●仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、 日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンス の掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 また、太陽光発電所や蓄熱式エナジーストレージ等の分散エネルギー資源を統合管理する Energy Aggregation Platform を開発・運用しています。 本ポジションは、製品の品質保証活動をリードし、中規模の検証を計画・設計・実施・評価まで完遂するとともに、開発チームが継続的に高品質を出荷できるしくみを作る役割を担います。 スクラムチームの一員として、主に以下を担当します。 ●主な業務内容 ◆品質戦略と計画 当社プロダクトのQAリードとして、品質戦略・テスト計画の策定と実行 ・開発プロダクトに対する新機能テストの計画、設計、実施 ・複数プロダクト間の統合テスト設計・運用 ・非機能テストの設計・実施 ・リリースサイクルにあわせた自動E2Eテストの運用 ・PdM、エンジニア、デザイナー等を含む開発チームの一員としてPJを進行 各プロダクトを担当するQAエンジニアのリード QAチームメンバーの育成・リード、ナレッジ共有の推進 迅速でホスピタリティのある顧客対応のためのカスタマーサクセスや営業との連携 組織全体への品質意識の啓蒙活動 テストプロセスの評価や改善活動 ●開発環境・技術スタック ・バックエンド 言語:C# フレームワーク:ASP.NET Core ORM:Entity Framework Core API:REST(FastEndpoints、MediatR) テスト:xUnit ・フロントエンド 言語:TypeScript フレームワーク:React(Carbon React) ビルドツール:Vite テスト:Vitest、React Testing Library インフラ クラウド:Microsoft Azure データベース:Azure SQL Database ・開発・運用ツール プロジェクト管理/ソース管理/CI/CD:GitHub Enterprise, Azure DevOps(Azure Boards) IDE:Visual Studio 2026(JetBrains ReSharper) コミュニケーション:Microsoft Teams ●チーム体制 所属:テクノロジー本部 本部長(CTO)1名 / テックリード2名 / メンバー6名

800~1,200万円

東京都(港区)

C#

AWS

TypeScript

GitHub

.NET Framework

React

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

年俸制(12分割)

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

アジャイル・スクラム開発環境

スタートアップ

【カオナビ】QAリードエンジニア

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

●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

700~1,200万円

東京都(渋谷区)

Figma

Redux

Flutter

Laravel

GitLab

Slack

Confluence

JIRA

AWS

Docker

AWS Lambda

Amazon CloudWatch

Amazon CloudFront

Terraform

Ansible

Nginx

Apache

Datadog

Unity

TypeScript

Dart

Java

PHP

JavaScript

MySQL

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フルフレックス

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

上場企業

NEW

Software Development Engineer in Test (SDET)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

【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

700~1,600万円

東京都(中央区日本橋箱崎町)

JavaScript

Docker

フルフレックス

フレックス勤務

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

持ち株会制度あり

英語活用

リモート可

年間休日120日以上

従業員数100名〜1000名未満

NEW

オファリングサービス開発リード(AIエージェント×品質保証)

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)

正社員

●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

800~1,250万円

東京都(品川区)

PostgreSQL

React

Microsoft Azure

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

TypeScript

AWS

C#

自社プロダクト・サービス開発

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

機械学習・データ活用

女性エンジニア活躍

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