英語活用 品質コンサルタント・QAマネージャーの求人・転職情報

【担当プロジェクト】 ・新しいプロジェクトに携わっていただきます ・製品:ADx全体 【具体的な業務内容】 社内のプロジェクトチームと連携しながら下記業務をすすめていただきます。 ①日常業務 ・上長(N+1)との日次レポーティングおよびコミュニケーション ・プロジェクトにおける日次ミーティング(QRQC)の実施(納入情報共有を目的) ・チームと各生産拠点間での週次QAミーティングの立ち上げ・運営 ・OEM顧客との週次QAミーティングの立ち上げ・運営 ・各イベントフェーズごとの納入チェックリストに基づく、製品品質管理および検査対応イベントの管理 ・APQP/PPAP要件に関する社内外向けドキュメントの作成・準備 ・不具合情報を反映した納入チェックリストの改訂および関係部門・生産拠点への展開 ・返品部品の対応(調査・選別の実施)および調査結果レポートのOEM顧客への報告 ②量産立ち上げ後に想定される業務 ・顧客要求事項の生産拠点への展開リード ・社内における初期サンプル検証のフォローアップ ・PSW提出の完了およびOEM顧客からの承認取得 ・生産拠点との連携による、4M変更およびソフトウェア変更の管理(OEM顧客への期限内提出) ・日本においてソフトウェアのリフラッシュ作業が必要な場合のローカルサポート業務 【Assigned Project】 - You will be involved in a new project. - Product: Entire ADx system. 【Key Responsibilities】 You will also work closely with the internal project team to carry out the following tasks. ① Daily Operations - Daily reporting and communication with the direct manager (N+1). - Leading and conducting daily project meetings (QRQC) to share delivery-related information. - Establishing and facilitating weekly QA meetings between the team and each manufacturing site. - Establishing and facilitating weekly QA meetings with OEM customers. - Managing product quality and inspection-related events based on delivery checklists for each project phase. - Creating and preparing internal and external documentation related to APQP / PPAP requirements. - Updating delivery checklists based on issue and defect information, and cascading updates to relevant departments and manufacturing sites. - Handling returned parts (investigation and sorting) and reporting investigation results to OEM customers. ② Responsibilities After Mass Production Launch - Leading the deployment of customer requirements to manufacturing sites. - Following up on initial sample validation within the company. - Completing PSW submission and obtaining approval from OEM customers. - Managing 4M changes and software changes in collaboration with manufacturing sites, ensuring on-time submission to OEM customers. - Providing local support in Japan when software reflash work is required

JAPAN AI株式会社

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

日本たばこ産業株式会社

たばこ会社の品質保証部における分析機能を担う、ラボの運営・管理ポジションです。 製品品質の担保に向け、分析業務そのものにとどまらず、データの信頼性確保やラボ全体の運営にも幅広く関わる役割を担っていただきます。 ・たばこ製品の分析およびISO等の規格要求に基づく妥当性確認試験 ・分析ラボの運営・管理(IT、委託先管理、予算管理等) ・ISO17025に基づく技術管理および品質マネジメント対応 ・社内外ステークホルダー(製造、R&D、外部機関)との連携・調整を 単一の専門領域に閉じるのではなく、品質・データ・組織を横断して最適化を担う業務です。 ※対象はデバイスではなく、紙巻きたばこおよび加熱式たばこ用スティック等です。

株式会社日立製作所

職務概要 データ・AIを活用したデジタルサービス事業(DX事業、特にHMAX事業)において、プロジェクトの停滞や品質問題、重大な障害の未然防止を目的に、品質課題の解決施策をリードします。本ポジションでは、デジタル領域における品質保証の知見やツールを活用しながら、プロジェクトで活用する品質保証プロセスの設計・改善を主導いただきます。 ・HMAX事業におけるプロジェクトの横断的な把握、および品質課題の抽出・解決策の検討 ・関係部署と連携した品質改善活動の推進、および勉強会・ワークショップの企画運営 ・デジタルソリューションの品質保証業務におけるAIエージェントの導入および活用促進 ・品質保証統括部門(本社QA)と連携したナレッジ共有および全社展開の推進 ・グローバルプロジェクトや海外拠点での品質保証活動における課題抽出および改善施策の実行 職務詳細 2026年度は新規領域拡大に向けて、既存の活動に加え、HMAXタスクフォース(社内横断のプロジェクトチーム)を立ち上げています。本タスクフォースには、各業界を担当する品質保証部門も参画しており、実際のプロジェクト遂行の中で発生する課題を横断的に収集しています。本ポジションでは、これらの課題に対し、解決策の検討や必要な調査を行い、最適な品質保証のノウハウやナレッジとして体系化し、他部門へ展開していく役割を担います。また、関係部署と連携した勉強会やワークショップの企画・運営を通じて、組織全体の品質向上を支援します。 さらに、本社QA、グローバル部門、企画部門、システムエンジニア部門と連携し、HMAXの最新動向を踏まえながら、AIやデータ、部門横断の連携を活用した「顧客価値につながる品質」を実現する新たな品質保証モデルの検討・構築を行います。 加えて、生成AIを活用した品質保証業務の高度化・効率化にも取り組みます。従来の品質保証業務を生成AIにより効率化するだけでなく、新たな価値創出につながる活用方法を検討し、その成果を全社へ展開していきます。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 新領域のデジタルサービス事業であるHMAXについて社外HPに公開中 https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html 配属組織名 デジタルシステム&サービス統括本部 品質保証統括本部　デジタルサービス品質保証部 配属組織について(概要・ミッション) デジタルサービス品質保証部(デジQA)は、日立グループ全体およびグローバルで連携する品質保証体制(One QA)の中核として、デジタルサービスの品質確保をリードする組織です。顧客体験(CX)の向上に直結する品質づくりを担い、品質保証統括本部の直轄部門として活動しています。 本組織のミッションは、日立グループ全体での連携(One Hitachi)やHMAX事業(*1)における品質保証活動を高度化し、AIエージェントの活用による品質保証プロセスの変革や、顧客価値を測る品質指標(顧客価値品質指標)の策定・改善、ならびにフィードバックループの確立を推進しています。また、業界ごとに製品・サービスの品質を担う品質保証部門や、システムエンジニア/開発部門に対して、組織横断で支援を行っています。さらに、本社QAと連携し、品質確保の事例やノウハウの共有を推進するとともに、各ビジネスユニット(BU)が展開するLumada事業の品質保証活動を支援しています。 これらの活動を通じて、デジQAはデジタルシステム&サービス(DSS)セクターにとどまらず、日立グループ全体の品質向上と社会価値創出に貢献しています。 (*1)HMAXとは:AIを活用して社会インフラの高度化を実現する次世代ソリューション群。フィジカル(現場)とデジタル双方のデータを活用し、エネルギー・交通・産業などの分野における課題解決を支援します。

株式会社日立ハイテク

【応募者個人情報の第三者提供有り】 グループ募集を実施している事から、個人情報を各社へ提供致します。 予めご了承頂きますよう、お願い申し上げます。 <提供先> 株式会社日立ハイテク九州 株式会社日立ハイテクフィールディング 【配属組織について】 ●組織のミッション 医用システム製品に対する品質確保と品質保証のための責任と権限を有しており、臨床検査用生化学・免疫自動分析装置などの品質保証、市販後管理を担っております。 ●ミッション実現に向け現在目指していること ・品質問題の早期解決、開発案件の不良要因潰しこみ力を強化する。 ・海外コラボ協業会社との関係強化及びグローバル人材の育成品質保証人材を育成する。 ・品質データのデジタル化を推進しており、取得したデータの解析結果から品質問題の未然防止を図る。 ・デジタルおよびネットワークソリューション製品に対する品質保証力を強化する。 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、製品に組み込まれるソフトウェアの品質保証・検査業務をお任せします。 <具体的に> ・開発工程における設計書の確認・試作品の評価検証 ・生産品の統計的品質管理(事実情報から要因分析) ・設計変更(機能向上・部品改廃・原価低減等)時の不具合作りこみ防止のため、変更内容の妥当性確認 ・製品仕様書より想定されるリスクの洗い出しと、リスクつぶし込みのためのテスト項目の設計及び実行 ・フィールド品質問題(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指示 ・コラボ先(海外・国内)との連携、定例会議の開催や連絡 ※参考:[ヘルスケア製品・事業紹介](https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/healthcare/) ●変更の範囲:会社の定める業務 【入社後お任せする業務】 先輩社員によるOJTのもと、製品の検査業務をお任せします。検査期間は1製品あたり約1カ月～3カ月です。

FPTソフトウェアジャパン株式会社

・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

株式会社荏原製作所

1の業務を中心に業務をご担当頂く予定をしております。 また、ご経験/状況に応じて2や3の業務もご担当頂く可能性がございます。 ご自身の強みに合わせ、以下の業務でカンパニーのソフトウェア開発全体をアップデートしていただきます。 1.セキュリティアドバイザー 製品が扱うデータや動作要件を踏まえ、潜在するリスクの整理と対策案の検討を行います。(実際のコーディングは開発部門が担います) ・ソフトウェア構造や機能の分析 ・仕様策定?運用までの各工程におけるリスク評価 ・現場エンジニアへの技術的アドバイス 2.次世代開発規程の設計 現行ルールを刷新し、セキュア・バイ・デザインを自然に実践できる仕組みづくりを行います。会社全体の品質文化を形作る中心的な仕事です。 3.技術トレンドの事業適用 暗号・鍵管理・脆弱性・攻撃手法など最新技術を調査し、製品開発に反映します。自身の学びをそのまま組織の進化につなげることができます。 ※このポジションで得られること ・設計方針や仕組みづくりなど製品開発の基盤となる上流レイヤーに関われる ・自身の専門性(ソフト開発 or セキュリティ管理)がそのまま組織改善に直結する ・カンパニーの全製品の品質に影響するポジションでスキルを引き上げられる ※変更の範囲:会社の定める業務