AIコード品質エンジニア

必須

• Webアプリケーション開発経験
• 大規模プロダクトでのコードレビュー経験、またはPRレビュー文化のあるチームでのシニアレビュアー経験
• セキュリティ、テスト設計、アーキテクチャ設計にお強みがある方
• Claude Code / CursorなどのAIコーディングツールを利用した開発経験

歓迎

• 静的解析、CI/CD、自動レビューツールの導入経験
• AIレビュアーを開発プロセスに組み込んだ経験
• LLM評価、Evalデータセット設計、機械学習評価に関するナレッジ
• 開発組織における品質基準やレビュー文化の整備経験

使用ツール

募集背景

• 当社は上場後も堅調な事業成長を続けており、さらなる事業拡大とグループ会社の拡大を見据えた組織・システム基盤の強化を進めています。
• ここ数年、AI活用に積極的に投資しており、現在ではClaude Code / CursorなどのAI Codingツールが全社のエンジニアに浸透しています。
• その結果、開発スピードは大きく向上し、コミット量・PR数・リリース頻度はいずれも以前とは比較にならない水準になりました。
• 一方で、開発量の増加にともない、品質を担保する仕組みがこれまで以上に重要になっています。
• エッジケース、セキュリティ、業務ロジックの解釈、アーキテクチャとの整合性など、従来のレビュー体制だけでは拾いきれない領域も増えつつあります。
• 私たちが目指しているのは、AIが書いたコードを人間が一行ずつ目で追い続ける体制ではありません。静的解析、SAST、AIレビュアー、Eval、CI/CDなどを組み合わせ、一次的な品質チェックは仕組みで担保し、人間は本当に判断が必要な箇所に集中する。
• そのようなAI時代のコード品質基盤を設計・運用する中核ポジションとして、AIコード品質エンジニアを募集します。

品質基盤とレビュー基準の立ち上げ

• 静的解析、SAST、lint、AIレビュアーを組み合わせた一次レビュー基盤の設計・構築
• 「自動承認できる変更」と「人間の判断が必要な変更」の基準設計
• CI/CDへの品質ゲートの組み込み
• AIが生成した重要変更のレビューPR
• 開発チームへのレビュー基準・品質基準の浸透

品質基盤の継続改善

• AIエージェント評価用のEvalデータセット構築・改善
• AIが見落としやすいパターンの収集・分析
• AIレビュアーの精度改善
• 人間レビューを支援する仕組みの設計
• 他エンジニアが同じ品質基準でレビューできる体制づくり
• AIシステムアーキテクトと連携した、AI Coding基盤全体の改善

AI時代のコード品質基盤を定義できる

• └ どのように品質を担保するべきかについて、まだ明確なベストプラクティスがない中で、AI時代のコードレビュー、品質基準、品質ゲートを設計し、社内のスタンダードとして定着させていくことができます。

AIシステム改善の中核を担える

• └ AIがどのような誤りを起こしやすいのかを分析し、AIエージェントやレビュー基盤の改善につなげることで、開発組織全体の生産性と品質を継続的に高めていくことができます。