シニアQAエンジニア/SDET（Software Development Engineer in Test）

必須

• QA／ソフトウェアテストの実務経験 5年以上（うちテスト自動化の構築経験 3年以上）
• Playwright または Cypress を用いたWeb E2Eテスト自動化の豊富な実務経験
• APIテストの経験（Postman、REST、またはコードベースのAPIテストなど）
• CI/CDパイプライン上でのテスト実行・運用経験（GitHub Actions、CircleCI、Jenkins など）
• ビジネスレベルの英語力（主業務言語として使用）
• 日常会話レベルの日本語力（JLPT N3相当以上）

歓迎

• AI/MLおよびLLMを活用した機能のテスト経験（非決定的な出力の評価経験を含む）
• パフォーマンステスト、負荷テスト、またはセキュリティテストの経験
• B2B SaaS、プラットフォーム、またはマーケットプレイス型のプロダクトにおけるQA経験
• ISTQBなどのソフトウェアテスト関連資格
• Appium を用いたモバイルテスト自動化経験（iOSおよびAndroid）
• TypeScript または C# でのプログラミング経験
• 外部ステークホルダーやベンダーとの折衝・協力経験
• チームリード、ベンダーマネジメント等の経験

求める人物像

• 品質への強い当事者意識（Quality Ownership）： リスクとリリーススピードのバランスを現実的に判断できる方
• 高いコミュニケーション能力： 英語圏・日本語圏の双方が混在する多文化チームで円滑に連携を取れる方

使用ツール

募集背景

• 中でもグローバルENS（エキスパートネットワークサービス）事業は、コンサルティングファームや金融機関などのプロフェッショナルな顧客層に向けて、地域・言語の壁を超えた高精度な知見マッチングを提供しています。現在はWeb上の公開情報では捉えきれない一次情報のマッチングを自動化する自律型AIエージェントの開発が進んでおり、プロダクトの機能拡充（Web、モバイル、API/バックエンド、AI/LLM活用機能）およびグローバルでの事業拡大が加速しています。
• プロダクトの複雑性とリリース頻度が飛躍的に高まる中、開発スピードを落とすことなく高い品質水準を担保し続けるためには、従来の領域にとどまらない最先端の品質保証体制への進化が求められています。
• 特にAI/LLMを組み込んだ現代のプロダクトにおいては、出力の不確実性やマイクロサービス間の整合性など、従来の事後的なテストだけでは捉えきれない新たな技術的問いが存在します。これらを克服し、エンジニアリングによって「確実なリリース」と「開発速度の最大化」を両立させる仕組みづくりが、プロダクトの信頼性を左右する重要な鍵となります。
• そこで、開発の初期段階から品質を組み込む「シフトレフト」を組織的に推進し、CI/CDパイプラインを通じたテスト自動化や品質評価基盤の構築を強力に牽引していただけるシニアレベルのQAエンジニア（SET）を募集します。

主な業務内容

• Web、モバイル、API/バックエンド、そしてAI/LLM搭載プロダクトに至るまで、システム全体の品質保証戦略の策定からテスト自動化基盤の設計・構築、CI/CDパイプラインへの統合までの一連のフェーズをリードいただきます。

プロダクト横断のテスト戦略・テスト計画の策定

• Web（フロントエンド）、モバイル（iOS/Android）、API/バックエンド、AI/ML機能にわたる最適なテストアプローチおよびテスト計画の定義
• 要件定義や設計フェーズからの参画による「シフトレフト」の推進と、仕様の不備・欠陥の早期発見メカニズムの構築

テスト自動化基盤（E2E / API / モバイル）の設計・構築・運用

• 拡張性と保守性の高い自動テストフレームワーク（Playwright / Cypress / Appium / REST等）の選定・設計・構築
• テストコードのメンテナンス性向上、実行時間の最適化、およびFLAKYテスト（不安定なテスト）の制御・改善

CI/CD品質ゲートの確立とリリース判定の自動化

• 自動テストスイートをCI/CDパイプライン（GitHub Actions / GitLab CI等）へ統合し、高速かつ信頼性の高いフィードバックループの構築
• リリース判定の自動化・効率化を通じた、安全で高頻度なデプロイ環境の実現

AI / LLM特有の品質評価手法の確立

• LLM活用機能に対するテストアプローチの策定（出力クオリティ評価、プロンプト変更に伴う回帰テスト、エッジケース検証、安全性・信頼性評価など）
• 非決定的なAI出力に対する評価メトリクスの定義と自動検証ロジックの導入

探索的テストの実践と欠陥管理プロセスの確立

• 仕様の行間や未知のリスクを炙り出す高度な探索的テストの実施と、不具合の根本原因の追跡
• 不具合の優先順位付けと解決までのプロセス整理、および開発チームへのフィードバック

技術的意思決定と品質文化の醸成

• 品質メトリクス（テストカバー率、不具合検出率、エスケープバグ率等）の可視化と改善提案の推進
• CTO、Tech Lead、Product Manager、プロダクトエンジニアと密に連携し、開発組織全体への品質意識の組み込みを主導

ENS開発共通

• プログラミング言語: C#, Python, Typescript
• バックエンドフレームワーク: ASP.NET Core, FastAPI
• フロントエンドフレームワーク: Angular
• インフラ：Microsoft Azure
• データベース：SQL Server, Cosmos DB
• コミュニケーション: Slack, Google meet,Jira
• ドキュメント管理: Azure Wiki, Confluence
• AIツール: Claude Code, Devin, Gemini

QA

• Web E2E自動化： Playwright, Cypress
• APIテスト： Postman, REST-assured, またはコードベースのAPIテストツール
• CI/CD： Azure Piplines
• 主要言語： TypeScript, C#

技術課題と今後の取り組み

• マルチプラットフォームのE2E自動化： Web・iOS・Android・APIを跨ぐE2E自動テストの安定化と実行速度の最適化
• 非決定的なAI/LLM出力のテスト設計： 一意な正解がないLLM出力に対する品質評価基準の確立および回帰テストの自動化
• シフトレフトの実装： 設計・要件定義フェーズからのQA参画を標準化し、手戻りの少ない開発サイクルの実現

本ポジションの魅力

• グローバルな環境： 東京およびEMEA（欧州・中東・アフリカ）の多文化なチームと英語を主言語として協働できます。
• 品質組織の初期・成長基盤を主導： 単なるテスト実施にとどまらず、自動化フレームワークの構築や品質文化の醸成を自らリードできます。
• 最先端のAI/LLM機能テストに携われる： 生成AIを活用したプロダクトの品質評価という、最先端かつ希少価値の高いキャリアを形成できます。