NEW2日前
SETエンジニア (AI×QA) 食べログ
- 給与
- 800〜1200万円/年
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 雇用形態
- 正社員
- 職種
- SDET
- 休日
- 完全週休2日制
- 経験年数
- 2年以上
QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装するSETエンジニアの募集です。リスク分析やテスト設計、自動テストの実装・実行、不具合・障害情報の分析基盤構築などを担当します。食べログのContinuous Quality by AI(CQ by AI)を推進する品質管理部に所属します。
MCPを使う求人を17件掲載しています(2026年10月2日更新)。MCPを使う募集求人で提示されている年収の平均値は702万円、中央値は700万円、最高年収は2917万円です。年間休日は平均129日、平均残業時間は月17時間です。新着順・年収が高い順・年間休日が多い順・残業が少ない順で並び替えられます。
17件の求人1〜17件を表示
NEW2日前
QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装するSETエンジニアの募集です。リスク分析やテスト設計、自動テストの実装・実行、不具合・障害情報の分析基盤構築などを担当します。食べログのContinuous Quality by AI(CQ by AI)を推進する品質管理部に所属します。
NEW4日前
Dentsply Sirona's software engineering and cloud operations team is seeking a Senior Software Engineer II focused on AI-driven automation across one or more products, services, or platforms. The role designs, builds, and operates AI-powered automation capabilities, including AI-enabled software development workflows, RAG pipelines, intelligent agents, and integrations. It also provides technical leadership, supports responsible AI adoption, and contributes to governance, operational excellence, and service reliability.
7日前
Join the Mepar team as a Staff AI Engineer and lead the design of production-grade AI agents for customer-facing products. The role covers agent engineering, backend and infrastructure, evaluation and benchmarking, and durable long-running execution. It also includes setting technical direction, partnering across product and engineering teams, and mentoring engineers.
1か月前
Design, build, and operationalize AI-driven solutions across Shiseido's enterprise landscape. The role identifies AI use cases, develops AI agents and integrations, and deploys solutions into production across the SAP S/4HANA ecosystem and surrounding third-party platforms.
2か月前
資格AWS認定(歓迎)・CISSP(歓迎)・CompTIA Security+(歓迎)
AIマネジメント&ガバナンス課で、社内のAI agentおよび関連システムを設計し、AIソリューションに関するアーキテクチャ標準を設計します。要件定義からテストまでの設計書作成、AI新技術の実証実験、社内エンジニアへの技術サポートや指導を行います。
2か月前
組織横断のデザインの仕組みにAIを活用し、デザイン組織だけでなくプロダクト組織全体にレバレッジを効かせるロールです。デザインシステムの運用・整備、生成系プロトタイピングの改善、デザインデータ連携のプロセス確立、AIによる運用ルールのドキュメント化や品質チェックの自動化を担います。
3か月前
RAG/LLM/AIエージェントを中核に、AIネイティブ機能やエージェントLLMワークフローの設計・開発・運用を担います。外部サービスや社内APIとの連携、評価・監視基盤の構築、品質や信頼性の継続的な改善に取り組みます。
3か月前
Design, develop, and operate AI-native features centered on RAG, LLMs, and AI agents for DealOn. Build reliable agent-based LLM workflows and AI agent execution infrastructure, and select models, frameworks, and services based on use cases. Establish testing and monitoring systems to evaluate agent performance and drive continuous improvement.
3か月前
デジタル事業開発部で、事業会社・営業/職能本部と連携し、事業課題の解決や新規ビジネス創出につながるデジタルプロダクト/ソリューションの企画・開発・運用/改善を担当します。データ分析・モデル構築・インサイト抽出を通じて、事業課題の可視化や意思決定の高度化にも取り組みます。
3か月前
資格ISTQB認定資格(歓迎)
銀行システムリニューアルに関わるQA業務を担当し、テスト要件の分析、テストケースの設計・実行、結果分析、不具合管理などを行います。自動化を中心に、手動テストを含めた包括的な検証を担います。AIツールやRAG、LLMを活用したアプリケーションおよびAI/MLシステムのテスト・監視も担当します。
3か月前
世の中の最先端AI・テクノロジーを取り入れ、弥生のDX/AXを推進し、AIを前提とした業務変革を担うポジションです。AI&データ駆動型アプリケーション・エージェントの開発や、プロトタイピングと検証、各ビジネス領域におけるAI実装をリーディング・実装・検証します。
3か月前
弥生の製品サービスに搭載するAIエージェントの開発・検証を行い、企画・要件定義から開発・検証まで幅広い工程に携わります。MVPのプロトタイピングやPoCを通じてAIの可能性や実現性を検証し、製品化・サービス化をリードします。また、製品・システム開発チームへの技術移管や運用設計・実行も担います。
3か月前
マネーフォワードの各事業部に入り込み、人事・知財・コンプライアンス・法務などの業務課題に対するAIソリューションの発見・提案・検証・プロトタイプ開発を担います。ヒアリングから要件定義、技術選定、PoC開発、評価・レポーティングまでを一気通貫で推進します。プロダクション化・運用保守は別チームが担当し、FDEはプロトタイピングに集中します。
3か月前
PdMとして、FLUXのプロダクト戦略設計、現場メンバーへの業務課題ヒアリング、プロダクト構想・仕様策定などを担当します。プロダクトKPIの設計と改善、現場・事業部門との連携を通じたプロダクト戦略の立案・実行を行い、全業務AI Agent化の責任者を担います。
3か月前
弊社CTOと共に、生成AI、RAG、AIエージェントなどを用いた、顧客のAIXを推進するソリューションの提案や設計・実装、導入に向けたAIコンサルティングを担うアーキテクトポジションです。システム全体アーキテクチャやデータ収集基盤、収集ナレッジの整理基盤などの設計と構築を担当します。
3か月前
The Senior R&D Research Engineer researches, validates, and productionizes technologies that integrate AI, LLMs, and AI agents into products. The role conducts R&D for practical, business-oriented LLM products and collaborates across Ai Workforce, Bakuraku, and Corporate teams to identify research priorities and drive solutions. The work applies AI and LLM technologies to real production data and business operations.
3か月前
Ai Workforce事業部R&Dのシニアリサーチエンジニアとして、AIやLLM、AIエージェントをプロダクトに組み込むための応用技術を研究・検証し、ツール化します。各部署と連携し、技術研究領域の課題定義と解決に取り組みます。
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