プロダクトQAリード

必須

• Web アプリケーションのテスト分析・設計・実施の実務経験
• 生成 AI（Cursor / Claude Code / 各種 LLM 等）を業務で使い倒した経験、または使い倒すことに対する強い意欲と素養
• 開発プロセス・テストプロセスの改善をリードした経験

歓迎

• アジャイル開発を採用しているチームでの QA 経験
• テスト自動化を自ら設計・実装できるエンジニアリングスキル（コードを書ける QA）
• SET経験、テスト自動化基盤の構築・運用改善経験
• 複雑性の高いドメイン知識（特に会計・財務・経営管理）をキャッチアップして業務に取り組んだ経験
• 性能・スケーラビリティ・信頼性のテスト設計経験
• セキュリティ品質（脆弱性、権限制御、データ整合）に関する知見
• 多次元データモデルや計算ロジックの正しさ検証の経験
• LLM / AI 機能の品質評価経験（プロンプト評価、出力検証、ハルシネーション検知など）
• Playwright 等の自動化フレームワークを用いた E2E テスト基盤の運用経験
• Web アプリケーションの開発経験（言語不問）

求める人物像

• 事業価値・顧客価値を生むことに責任を持ち、自ら手を動かしてプロダクト品質を作れる方
• 主体的に、エンジニアリングと AI を使い倒して品質を改善し続けられる方
• ユーザー、プロダクト、事業、会社組織に対して、非連続な成長・価値提供を成し遂げたい想いをお持ちの方
• チームや事業に対して、目の前が前進するような前向きなフィードバックを率直に伝えられる方

使用ツール

募集背景

• ログラスはプロダクトビジョン「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、次世代の経営管理プラットフォーム の開発を進めています。本プロダクトは、計画策定から実績把握、意思決定、学習までの経営管理サイクル全体を組織横断でシステムに載せる EPM（Enterprise Performance Management）プラットフォームでありながら、コンサル不要でユーザー自身が構築・運用・変更できるという、世界的にも未開拓のポジションを目指すプロダクトです。
• このプロダクトの本質的価値は、「経営管理の仕組みを、お客様が自分たちの手で変え続けられること」 にあります。多次元データモデル・配賦・連結・フォーミュラ・シナリオが複雑に絡み合うシステムでありながら、その全体が安全に変更可能で、計算結果の根拠を常に追跡でき、設定の意図が引き継がれていくことを目指しています。
• 加えて本プロダクトは、AI の存在を前提とした「AI ネイティブ SaaS」をゼロから設計しています。プロダクト内部に組み込まれる AI 機能（構築支援・分析の自動化等）の品質、そして AI 駆動で開発されたコードの品質 — どちらも従来の QA手法では太刀打ちできない、新しい品質基準を自ら定義していく必要があります。
• エンジニアリングとAIを駆使してサービス品質・プロダクト品質を高めつつ、プロセス品質の改善をリードするプロダクトQAを募集しています。

仕事内容

• 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

AI ネイティブ SaaS における品質基準の新しい定義

• 本プロダクトは、AI の存在を前提に設計される「AI ネイティブ SaaS」です。プロダクトに組み込まれる AI 機能の出力をどう評価・保証するか、AI 駆動で書かれたコードをどう品質保証するか — これらに対する確立された答えはまだ存在しません。新しい品質基準を自らの手で定義し、プロダクトの実例として確立していくという、QA エンジニアにとって極めて挑戦的な経験を得られます。

「変化のしやすさ」を品質保証で支える挑戦

• 本プロダクトの本質的価値は、お客様が経営管理の仕組みを自分たちの手で変え続けられることにあります。お客様が変更を恐れずプロダクトを触れる状態は、変更の影響範囲が明確であり、計算結果の根拠が常に追跡でき、設定の意図が読み解ける状態が保たれて初めて成立します。この「変化を支える品質」を設計・保証することは、プロダクトの中核価値に直結する、QA 固有の腕の見せ所です。

複雑な多次元データモデルと計算ロジックの正しさを保証する難しさ

• 多次元データモデル、ドライバー分解、配賦、連結、フォーミュラ、シナリオ管理 — 本プロダクトが扱う計算ロジックは、業務 SaaS の中でも屈指の複雑性を持ちます。これらが組み合わさった結果としてお客様の経営判断を支える数字が生まれる以上、その正しさを保証する責任は重く、解きごたえもあります。業務システムと分析データベースシステムが交差する領域で、品質の最前線に立つ経験を得られます。