QAエンジニア

必須

• Webサービス/ソフトウェアのテスト分析・テスト設計・テスト実行の実務経験（3年以上）
• 仕様書や要件からテスト条件・観点・ケースを起こし、各種テスト技法（同値分割、境界値分析、デシジョンテーブル、状態遷移テスト等）を適切に使い分けられること
• リスクや影響範囲を踏まえ、「テストする範囲」と「今回テストしない範囲（優先順位）」を自分で判断し、根拠を説明できること
• JSTQB Foundation Level相当以上の体系的なテスト知識（※資格保有自体は不問）

歓迎

• Playwright, Cypress等を用いたE2Eテスト自動化の設計・実装・運用経験
• 生成AI（Claude, ChatGPT, NotebookLM等）をテスト設計やQA業務効率化に活用した経験・関心
• 開発者と連携し、単体テストやAPIテストの改善提案・シフトレフトを実践した経験
• リスクベースドテストや探索的テストを用いたテスト工数の削減・最適化経験
• API、ログ、DB、コードを用いた不具合原因の一次調査経験
• 外部テスターやテストベンダーへの業務切り出し、マネジメント経験
• JSTQB Advanced Level等の知識・資格

求める人物像

• テストケースの「数」ではなく、「リスクの網羅」と「設計意図」を大事にしたい方
• 「どこまで確認するか」だけでなく、「今回は何をテストしないか」を理由を持って決められる方
• AIや既存の仕様を鵜呑みにせず、自分の頭で妥当性を判断できる方
• これまでのQAの常識に捉われず、AI時代の新しいアプローチを柔軟に受け入れ・楽しめる方
• QA内に閉じこもらず、開発者やPdMと建設的に議論して品質を作りたい方

使用ツール

求人概要

• AI駆動開発により「平日ほぼ毎日の本番リリース」を行うシフトメーションにて、爆速の開発スピードを支える品質保証体制の構築をお任せします。
• AI時代におけるQAの役割は、単に用意されたテストケースを実行することではありません。ハルシネーション（AIの嘘）のリスクや開発速度を踏まえ、複雑な業務SaaS（Shiftmation）のリスク分析、テスト技法を用いた最適設計、E2E自動化や生成AI活用、外部テスターの活用、開発者と連携したシフトレフト推進まで、開発プロセス全体の品質向上をリードしていただくポジションです。

募集背景

• シフトメーションでは、開発プロセスへのAI導入を進めた結果、「平日ほぼ毎日の本番リリース」という爆速の開発体制を実現しています。そして今後、AI活用がさらに深まるにつれて開発スピードは一段と加速していきます。
• しかし、開発スピードだけが上がっても、QA（品質保証）が昔ながらの「手動で何千項目もテストする人海戦術」のままであれば、いずれQAがプロダクト成長のボトルネックになってしまいます。
• 私たちが目指しているのは、検証作業をひたすら増やすQAではありません。
• 「品質リスクを鋭く見極める」
• 「開発の初期段階から品質を仕込む（シフトレフト）」
• 「AI・自動化・手動テスターを合理的に使い分ける」
• 「リリース判断そのものを仕組み化する」
• という、開発速度を落とさずに品質を担保する「新しいQAのあり方」への進化です。
• 現在社内には専任のQAメンバーが在籍していますが、今回はゼロからの立ち上げではなく、既存メンバーと一緒にこの「爆速開発を支えるQA体制」を本格的に作り上げていくための増員募集です。

ミッション（目指す未来）

• AI駆動開発の圧倒的なスピードに対し、「テストやコードレビューを闇雲に増やさず、リスクに基づき検証範囲を絞り込む」品質戦略を構築することがあなたの役割です。
• 開発速度を落とさない品質戦略の設計
• 単体・結合・API・E2E・手動（外部テスター含む）・AIのどこで何を担保するのが最も合理的かを考え、必要十分なテストポートフォリオを設計する。
• シフトレフト（上流からの品質の組み込み）
• 仕様書やPR（Pull Request）段階から入り込み、開発者へ単体テストやAPIテストの追加を提案。手戻りを未然に防ぐ。
• 「QA×AI・自動化」による生産性の最大化
• Claude Code等の生成AIによるテスト設計の効率化や、PlaywrightでのE2E自動化を組み込み、人に依存しない再現性のあるQAプロセスをつくる。
• リリース判断の仕組み化・言語化
• 「どこまで確認すれば安全にリリースできるか」を明文化し、個人の経験や勘だけに頼らない品質基準へ進化させる。

仕事の魅力（ここで得られるキャリアと体験）

• 「世の中にまだ正解（ベストプラクティス）がない問い」に挑める
• AIによって開発速度が爆発的に上がる中、QAのあり方は世界中でまさに今アップデートされています。既存のやり方に固執せず、AI時代の新しい品質保証モデルを自ら作っていけるフェーズです。
• 「テストやコードを削る・捨てられること」が評価される文化
• AIが大量にコードやテストを生み出せる時代だからこそ、無用なメンテナンス負債を増やさないよう、「どこを検証し、どこを検証しないか」をロジカルに絞り込める判断力が称賛されます。
• 高度なテスト設計技法がフルに活きるドメイン
• Shiftmationは複雑な勤務条件、権限、状態遷移、データ連携が絡み合う業務SaaSです。デシジョンテーブルや状態遷移テストなど、体系的なテスト技法の真価を発揮できます。
• 開発者と対等に議論できるエンジニアリング環境
• 「最後に出てくるチェック係」ではなく、コードやAPI、DBの構造まで踏み込んで不具合調査をしたり、開発者にユニットテスト改善を提案したりと、プロセスの中心で品質に関われます。

具体的な業務内容

• リスク分析とテスト設計
• 仕様書・PR・コード変更点からリスクを捉え、テスト技法を使い分けてテスト条件・観点・ケースを設計。
• リスクや利用頻度を踏まえ、「今回どこを確認するか」だけでなく「何を今回は確認しないか（対象外）」を明確に判断。
• 開発チームとの連携・フィードバック
• 「このバグは単体テストで抑えられたはず」といった視点を開発者へフィードバックし、テスト追加や設計修正を提案。
• API、ログ、DB、コードを用いた不具合の再現・原因調査。
• AI活用とE2Eテスト自動化
• Claude Codeなどの生成AIを使ったテスト観点分析・ケース作成・レビュープロセスの実践。
• Playwrightを用いたE2Eテストの設計・実装・保守・GitHub Actions連携。
• 外部テスター活用とプロセス改善
• AIや自動化で補いきれない検証作業を切り出し、外部テスターへ指示・成果物レビューを実施。
• 品質基準・テスト完了条件・リリース判定基準の策定と更新。

チームとして大切にしたいこと

• シフトメーションのQAは、「指示されたテストをただ実行する」ポジションではなく、「どうすれば開発速度を落とさずに品質を保てるか」という難問にチームで挑む役割です。
• AIツールも積極的に試していますが、AIの出力をそのまま鵜呑みにするのではなく、仕様の裏にあるリスクやハルシネーション（AIの嘘）、エッジケースを見抜き、手直しできる人の知恵やテスト技法があって初めて強力な武器になります。
• また、AIによって大量のコードが生成できる現代において、従来の「真面目にすべてを完璧にチェックする」アプローチはかえってスピードを殺してしまいます。「どこに絞り、何を捨てるか」という判断は、非常に難易度が高く、世の中にもまだ決定的なベストプラクティスがありません。
• だからこそ「QAの役割をここまでに限定する」といった境界線を作らず、開発者やPdMと一緒にコード・仕様の議論やテスト提案を行いながら、新しい時代の品質保証を柔軟に探求していける方に、ぜひ力を貸していただきたいと考えています。

開発・業務環境

• 言語: Python, JavaScript, TypeScript, Rust
• フレームワーク: Django, Vue.js
• インフラ: Google Cloud, Kubernetes, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, Docker
• CI/CD: GitHub Actions
• テスト・QA: Playwright, AI生成ツール ほか
• AIツール: Claude Code, Codex ほか
• コミュニケーション: Slack, Web会議（リモートワーク中心）

配属部署

• プロダクト部
• 開発チームはフルリモートのメンバーが多く、チャットやWeb会議を活用することで積極的にコミュニケーションを取っています。