求人No.114740
更新：
株式会社エニトグループ
正社員 その他エンジニア / テスティングエンジニア
【Omiai】シニアQAエンジニア｜AI Nativeな開発組織で、プロダクトの上流から品質をつくる
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- 勤務地
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東京都渋谷区 / JR山手線恵比寿 4分
- 給与条件
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年収 6,500,000円～10,000,000円
- 就業時間
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10:00～19:00
職務内容
■業務内容
OmiaiのQAエンジニアとして、特定の開発工程だけを担当するのではなく、PdM・デザイナー・エンジニアと連携しながら、プロダクト開発の上流から品質保証に関わっていただきます。
複数のプロジェクトに並行して参加し、プロダクト全体を俯瞰しながら、リスクに応じた品質保証を推進していただく想定です。
1．インプロセスQA / シフトレフトQAの推進
開発の下流で品質を確認するだけではなく、要件・仕様の検討段階から品質をつくり込んでいただきます。
要件定義、リファインメント、仕様レビューへの参加
受入条件、正常系・異常系、境界値、ユーザー影響範囲の明確化
仕様の曖昧さ、リスク、テスト観点の早期発見
PdM・デザイナー・エンジニアとの合意形成のファシリテーション
インプロセスQAとして、開発プロセス中に発生する仕様・設計・実装・テスト観点のレビュー
インプロセスQAとして、AIが生成したテストケースのレビュー、妥当性評価、改善フィードバック
開発チームが自律的に品質を担保できるようにするためのナレッジ共有、レビュー、型化
「決められた仕様をテストする」のではなく、 より良いプロダクトにするために仕様そのものへ品質観点から提案すること を期待しています。
2． テスト設計・探索的テスト・品質分析
OmiaiのWeb・モバイルアプリ・バックエンドを対象に、プロダクトリスクに応じたテストを設計・実行していただきます。
iOS / Android / Flutterアプリに対するテスト設計・検証
Webフロントエンド、API、管理画面、バックエンド連携を含むテスト設計
新機能、グロース施策、決済・本人確認・マッチング・メッセージングなど重要導線の検証
回帰テスト、探索的テスト、ユーザビリティ観点での品質確認
OS / SDK / ライブラリ更新時の影響範囲分析と検証
障害・不具合発生時の再現確認、原因分析、再発防止策の検討
テスト結果や不具合情報をもとにした品質傾向の分析と改善提案
すべてを網羅的にテストするのではなく、限られた時間の中で「どこに品質リスクがあるのか」「何を優先して確認すべきなのか」を構造的に判断していただくことを重視しています。
3． AIを活用したQAプロセスの高度化
生成AI・LLMを活用し、人とAIが協働する新しい品質保証プロセスをつくっていただきます。
仕様書・チケット・デザイン情報からのテスト観点・テストケース生成フローの構築
インプロセスQAとして、AIが生成したテストケースのレビュー、妥当性評価、改善フィードバック
AIを活用したテストコード実装補助、レビュー補助
テスト結果、不具合傾向、問い合わせ内容のAI分析
AIによるリスク抽出、影響範囲分析、回帰テスト候補の提案
QA業務におけるプロンプト、ガイドライン、レビュー観点の整備
AIが出力したテスト観点・テストケースの妥当性を人が評価するための運用設計
「AIに任せる領域」と「QAエンジニアが判断すべき領域」の整理
AI活用によるQAプロセスの標準化、再現性向上、ナレッジ化
将来的には、人がすべてのテストを実行するのではなく、AIが担う領域を広げながら、QAエンジニアはそのアウトプットを評価し、より高度な品質判断を担う世界を目指しています。
4． 開発チームへのEnabling・品質文化の醸成
QAだけが品質を担保するのではなく、開発チーム全体で品質をつくり込める状態を目指します。
開発チームへのテスト設計技法、リスク分析、受入条件設計の支援
QA観点のレビュー、勉強会、ナレッジ共有
ポストモーテムや振り返りのファシリテーション
品質メトリクスを活用した継続的改善
開発チームがAIを活用して自律的にテスト観点を洗い出せる仕組みづくり
外部QAパートナーと連携する場合のテスト方針・品質基準のすり合わせ
QA組織の仕組み化、標準化、再現性あるプロセスづくり
ご経験や専門性に応じて、上記の領域から順次お任せしていきます。
■ポジションの魅力
▶ 「最後にテストするQA」ではなく、プロダクトの上流から品質をつくれる
Omiaiが目指すのは、開発完了後にQAが品質をチェックする体制ではありません。
要件定義や仕様検討の段階からQAが入り、PdM・デザイナー・エンジニアと議論しながら、仕様そのものをより良くしていくシフトレフト型の品質保証を推進しています。
品質の専門家として、 プロダクトの意思決定そのものに影響を与えられる環境 です。
▶ AI NativeなQAの最前線に関われる
生成AIを単発の業務効率化ツールとして使うのではなく、テスト設計・テストケース生成・分析・レビューなど、QAプロセスそのものにAIを組み込もうとしています。
AIがテストを行い、人がその品質を判断する。
その先には、QAエンジニア自身の役割も大きく変わっていくと考えています。
AI時代のQAエンジニアは何を担うべきなのか。
まだ正解のないテーマに、実際のプロダクト開発を通じて向き合える環境です。
▶ 1,000万人規模のtoCプロダクトの品質に向き合える
Omiaiは、恋愛・結婚というユーザーの人生に大きく関わるサービスです。
決済や本人確認、マッチング、メッセージングなど、品質がユーザーの安心・安全や出会いの機会に直接影響する機能を数多く提供しています。
大規模toCサービスならではの複雑な状態やユーザー行動を踏まえながら、高い専門性を発揮できます。
▶ 複数のプロジェクトを横断し、プロダクト全体に影響を与えられる
特定の機能・チームだけを担当するのではなく、複数のプロジェクトに並行して参加することを想定しています。
1画面・1API単位の比較的小さな施策から、複数画面・複数APIにまたがる施策まで、プロダクト全体を横断しながら品質向上に携わることができます。
▶ QA組織そのものをつくっていくフェーズ
現在は、外部パートナーも活用してきたQAのナレッジを社内に蓄積し、段階的に内製化していくフェーズです。
すでに完成されたQA組織に入るのではなく、これからのOmiaiにおけるQAの役割や、開発チームとの関わり方を一緒につくることができます。
▶ 専門性を「QAの中だけ」で閉じない開発組織
Omiaiでは、エンジニアやQAなどの職種ごとに仕事を分断するのではなく、それぞれが専門性を持ちながら、プロダクトの目的達成にどう貢献するかを重視しています。
「QAだからテストだけをする」のではなく、品質の専門性を武器にプロダクトそのものへ踏み込める環境です。
▶ ユーザーの人生に関わる品質保証
マッチングアプリにおける品質は、単に「不具合が少ない」ことだけではありません。
ユーザーが安心してサービスを利用し、大切な人と出会えることまで含めてプロダクト品質だと考えています。
自身の仕事がユーザーの出会いや人生の転機につながる、社会的意義の高いプロダクトに携わることができます。
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