QAエンジニア(Next.js)の求人・転職情報

QAエンジニアとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。 ●短期的に任せたい業務(立ち上げフェーズ) ・現状の開発・リリースフローの把握とテストプロセスの設計 ・手動テストによる既存プロダクトの品質検証 ・Playwright等を用いたE2Eテスト自動化の設計・実装 ・AIを活用したテスト効率化の推進 ●中長期的に任せたい業務(成長・改善フェーズ) ・CI/CDパイプラインへのテスト自動化の組み込み ・AIプロダクト特有の品質評価の仕組み化 ・全プロダクト横断での品質指標の設計と改善サイクルの推進 ※業務の変更の範囲 会社の定める業務 本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

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

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

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