詳細 求人情報
No.135570
正社員
シニアQAエンジニア
シニアQAエンジニア｜プロダクト開発の上流から品質をつくり込む
プロダクト開発の上流から品質をつくるシフトレフト型QA環境。生成AIを活用した新しいQAプロセスの最前線に関われます。1,000万人規模のtoCプロダクトの品質に携わり、複数プロジェクトを横断してプロダクト全体に影響を与えられます。QA組織そのものをつくるフェーズで、専門性によるリーディングを重視する開発組織です。
屋内禁煙
屋内禁煙
| 仕事内容 |
*1．インプロセスQA / シフトレフトQAの推進* 開発の下流で品質を確認するだけではなく、要件・仕様の検討段階から品質をつくり込んでいただきます。 - 要件定義、リファインメント、仕様レビューへの参加 - 受入条件、正常系・異常系、境界値、ユーザー影響範囲の明確化 - 仕様の曖昧さ、リスク、テスト観点の早期発見 - PdM・デザイナー・エンジニアとの合意形成のファシリテーション - インプロセスQAとして、開発プロセス中に発生する仕様・設計・実装・テスト観点のレビュー - インプロセスQAとして、AIが生成したテストケースのレビュー、妥当性評価、改善フィードバック - 開発チームが自律的に品質を担保できるようにするためのナレッジ共有、レビュー、型化 「決められた仕様をテストする」のではなく、*より良いプロダクトにするために仕様そのものへ品質観点から提案すること*を期待しています。 *2． テスト設計・探索的テスト・品質分析* Web・モバイルアプリ・バックエンドを対象に、プロダクトリスクに応じたテストを設計・実行していただきます。 - iOS / Android / Flutterアプリに対するテスト設計・検証 - Webフロントエンド、API、管理画面、バックエンド連携を含むテスト設計 - 新機能、グロース施策、決済・本人確認・マッチング・メッセージングなど重要導線の検証 - 回帰テスト、探索的テスト、ユーザビリティ観点での品質確認 - OS / SDK / ライブラリ更新時の影響範囲分析と検証 - 障害・不具合発生時の再現確認、原因分析、再発防止策の検討 - テスト結果や不具合情報をもとにした品質傾向の分析と改善提案 すべてを網羅的にテストするのではなく、限られた時間の中で「どこに品質リスクがあるのか」「何を優先して確認すべきなのか」を構造的に判断していただくことを重視しています。 *3． AIを活用したQAプロセスの高度化* 生成AI・LLMを活用し、人とAIが協働する新しい品質保証プロセスをつくっていただきます。 - 仕様書・チケット・デザイン情報からのテスト観点・テストケース生成フローの構築 - インプロセスQAとして、AIが生成したテストケースのレビュー、妥当性評価、改善フィードバック - AIを活用したテストコード実装補助、レビュー補助 - テスト結果、不具合傾向、問い合わせ内容のAI分析 - AIによるリスク抽出、影響範囲分析、回帰テスト候補の提案 - QA業務におけるプロンプト、ガイドライン、レビュー観点の整備 - AIが出力したテスト観点・テストケースの妥当性を人が評価するための運用設計 - 「AIに任せる領域」と「QAエンジニアが判断すべき領域」の整理 - AI活用によるQAプロセスの標準化、再現性向上、ナレッジ化 将来的には、人がすべてのテストを実行するのではなく、AIが担う領域を広げながら、QAエンジニアはそのアウトプットを評価し、より高度な品質判断を担う世界を目指しています。 *4． 開発チームへのEnabling・品質文化の醸成* QAだけが品質を担保するのではなく、開発チーム全体で品質をつくり込める状態を目指します。 - 開発チームへのテスト設計技法、リスク分析、受入条件設計の支援 - QA観点のレビュー、勉強会、ナレッジ共有 - ポストモーテムや振り返りのファシリテーション - 品質メトリクスを活用した継続的改善 - 開発チームがAIを活用して自律的にテスト観点を洗い出せる仕組みづくり - 外部QAパートナーと連携する場合のテスト方針・品質基準のすり合わせ - QA組織の仕組み化、標準化、再現性あるプロセスづくり ご経験や専門性に応じて、上記の領域から順次お任せしていきます。 |
|---|---|
| 職種 | エンジニア・技術（システム/ネットワーク） QAエンジニア |
| 勤務地 |
東京都23区 渋谷区 |
| 勤務時間 |
フレックス制（コアタイム11時から16時） 標準労働時間：8時間 休憩時間：1時間 残業：- |
| 給与（時給・年収） | 年収 650万円～1000万円 |
| 応募資格 |
・ソフトウェアQAエンジニア・インプロセスQAとしての実務経験3年以上 ・Webサービスまたはモバイルアプリにおけるテスト設計・テスト実行経験 ・テスト計画、テストケース設計、バグレポート、リリース判定に関する基礎知識 ・ISTQB / JSTQB Foundation Level相当のソフトウェアテストに関する体系的な知識（資格取得者、または同等の知識・実務経験をお持ちの方：資格必須ではありません） ・開発チーム、PdM、デザイナー、CSなど複数職種と連携できるコミュニケーション力 ・生成AIやAI開発支援ツールをQA業務に活用することへの強い関心、または実務での活用経験 |
| 活かせるスキル・経験 |
・ソフトウェアQA管理者・QAコーチとしての実務経験3年以上 ・iOS / Android / FlutterアプリのQA経験 ・toCサービス、SNSなどのQA経験 ・アジャイル開発チームと連携しながら品質保証を推進した経験 ・要件定義・仕様検討など上流工程から品質観点で関与した経験 ・不具合分析、障害分析、ポストモーテム、再発防止策の推進経験 ・E2Eテスト、APIテスト、ユニットテストいずれかの自動化経験 ・生成AI・LLMを使ったテストケース生成、テストコード生成、テスト結果分析、プロンプト設計の経験 ・AIが生成したテストケースやテストコードのレビュー、妥当性評価、改善フィードバックの経験 ・開発チームへのEnabling、品質文化醸成、QAコーチングの経験 ・ISTQB / JSTQB Advanced Level相当のソフトウェアテスト、テストマネジメント、品質改善に関する知識 |
COMPANY INFORMATION
インターネット・Web・エンターテイメント関連
恋活・婚活マッチングアプリを運営するホールディング会社。20代向けの価値観重視のマッチングアプリと、恋愛結婚を叶えるマッチングアプリの2つのサービスを展開。累計1,000万人以上が利用し、月間配信トラフィックは180TBに達する大規模toCプロダクト。決済や本人確認、マッチング、メッセージング機能を提供し、年間約6万人以上がパートナーを見つけてサービスを卒業している。現在、生成AIを開発プロセスに積極的に取り入れ、AI Nativeな開発組織への変革を進めている。
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