株式会社カカクコムのQAエキスパート(AIネイティブ)【食べログ】求人

株式会社カカクコム

職種
年収
エリア
東京

※「正式に応募する」は、職務経歴書 、履歴書 が必要です。個人設定よりご登録をお願いします。

尚、カジュアル面談は保証されているものではなく不成立になる場合もございますのでご了承ください。



仕事内容

私たちのチームでは、食べログのQA業務の一領域において、AIが正確に品質判断できるように、ハーネスエンジニアリングの枠組みの中でナレッジや基準を整備し、AIの判断結果をレビュー・承認する役割を担っています。具体的には、QA業務の全工程をAIが実行できるようにナレッジを準備し、特に「良いテスト」「リスクの見方」「変化に対応するテスト観点の更新」といったQAの判断基準をAIが理解可能な形で形式知に変換します。また、AIによるQA業務の結果をサンプリングレビューし、高リスク案件や例外ケースの最終承認を担当します。

さらに、不具合や障害のトリアージ結果をレビューし、再発防止策の採否を判断するフィードバックループにも関与します。QA業務を通じて得た知識や基準は、AIのナレッジ基盤として積み上げられ、プロセスの継続的な改善を可能にします。また、案件ごとの品質判断も並行して行い、AIにはできない部分を補完します。

このポジションでは、AIが品質を判断するための基準を設計し、AIの判断結果をレビューすることが求められるため、QAエンジニアとしての専門知識を最大限に活かすことができます。私たちは、AIを活用して、人間と機械の最適な協働を目指す品質管理の新たな標準を共同で創造しています。

募集要項

勤務地勤務地
- 本社:東京都渋谷区恵比寿南3-5-7 デジタルゲートビル
- 会社の定める場所(変更の可能性あり)

勤務地の詳細として、主なオフィスは東京都渋谷区にありますが、会社の指示により他の場所での勤務が必要になる場合があります。
給与1. 年収:750万円〜1200万円
- 賞与:年1回(6月)
- 昇給:年1回
勤務時間1. フレックスタイム制(コアタイム午前10時00分〜午後3時00分、標準労働時間は1日8時間)
休暇制度休暇制度の内容は以下の通りです:

- 産前産後休暇
- 育児休暇(最大で子供が3歳になる年の年度末まで取得可能)
- 育児短時間勤務(最大12年間、子供が小学校を卒業するまで取得可能。コアレスフレックスタイム制の選択可)
- 子供の看護休暇(年間10日とし、内5日は有給休暇。子が複数いる場合は年間20日とし、内10日は有給休暇)
- 看護休暇
- ボランティア休暇
- 慶弔休暇
- 完全週休2日制
- 所定休日:土・日・祝日、年末年始(12/29~1/3)
- 夏季休暇3日
- 有給休暇:入社月に応じて最大10日付与
待遇・福利厚生- 役職手当(又は裁量労働手当)
- 給与見直し年1回、賞与年1回(6月)、通勤費実費支給(上限あり)
- フレックスタイム勤務(標準労働時間は1日8時間)
- ハイブリッドワーク(リモートワークとオフィス出社の併用)
- 社会保険完備(雇用・健康・労災・厚生年金)
- 確定拠出年金制度
- 団体生命保険
- 無料人間ドック(定期健康診断)
- EAPカウンセリングプログラム
- 慶弔見舞金
- 産前産後休暇
- 育児休暇(最大で子供が3歳になる年の年度末まで取得可能)
- 育児短時間勤務(最大12年間、子供が小学校を卒業するまで取得可能)
- 子供の看護休暇(年間10日とし、内5日は有給休暇。子が複数いる場合は年間20日とし、内10日は有給休暇)
- 看護休暇
- ボランティア休暇
- 家族手当(支払条件有)
- 在宅勤務環境手当
- 完全週休2日制(所定休日:土・日・祝日、年末年始)
- 夏季休暇3日、有給休暇、慶弔休暇
- 自己学習支援制度
- 勉強会の実施
- 技術書籍の購入(会社の資産となり、予算の範囲内で自由に購入可能)
- セミナー参加(有料セミナーの費用は事前相談の上、会社が負担)
- 社内外イベントの運営支援(会場の提供や協賛等)
リモートワーク-
その他- **応募要件**:
- QA上流工程(テスト戦略策定・テスト計画・リスク分析)における実務経験(3年以上)
- テストリーダーまたはQAマネージャーとして、品質基準の設定、テスト設計のレビュー、テスト実行結果の品質判断を主導した経験
- 不具合や障害の根本原因分析を通じて、テスト品質の改善サイクルを設計や主導した経験
- Claude Code(またはCursor等のAIコーディングエージェント)を半年以上、日常的な開発環境として活用している
- AIへの指示(プロンプト・ルール・基準)を設計してQA業務に適用し、プロセスを改善した経験

- **望ましい経験**:
- Selenium / Appiumなどを用いたE2Eテストの設計・実装経験
- SQL / BigQueryを用いたデータ分析、ログ解析の経験
- プロンプトインジェクションやハルシネーションなど、AI出力の品質リスクに関する知識や経験
- AI出力を定量的に評価するための指標、フレームワークに関する知識や経験

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