職種
QAエンジニア/テックリード年収
900万円 〜 1,200万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-03-24最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, LangChain, GitHub Copilot, Vertex AI, Claude, Gemini, Cursor, Cline, Devin, v0
生成AI活用状況の詳細
■プロダクト・サービスへの組み込み
・生成AI技術を活用した解析コンポーネントの開発をすすめており、近々実運用にも載る予定です。
・製造業データを最大限に有効活用するため、RAGの検証を行っています。
・上記以外にも、R＆Dチームにて生成AIを用いた新たな顧客価値創出について探索を推進しています。
■社内活用による業務効率化
・開発者の生産性/開発者体験の向上は開発組織全体の重要テーマです。その手段として生成AIツールについても積極的に活用をしていく方針です。社内で有志のワーキンググループを立ち上げ、情報交換や活用の推進をすすめています。
・一方で、私達が取り扱っているデータは機密性が高く、それらを適切に扱う必要があります。そのため、エンジニアが安心して価値探索に集中できるようなガイドラインの整備もすすめています。
・生成AI技術を活用した解析コンポーネントの開発をすすめており、近々実運用にも載る予定です。
・製造業データを最大限に有効活用するため、RAGの検証を行っています。
・上記以外にも、R＆Dチームにて生成AIを用いた新たな顧客価値創出について探索を推進しています。
■社内活用による業務効率化
・開発者の生産性/開発者体験の向上は開発組織全体の重要テーマです。その手段として生成AIツールについても積極的に活用をしていく方針です。社内で有志のワーキンググループを立ち上げ、情報交換や活用の推進をすすめています。
・一方で、私達が取り扱っているデータは機密性が高く、それらを適切に扱う必要があります。そのため、エンジニアが安心して価値探索に集中できるようなガイドラインの整備もすすめています。
仕事内容
【期待する役割】
Data Platform本部のQAエンジニアとして、AIデータプラットフォームのコア基盤のQA戦略策定や実行のリードを担っていただきます。
「どう品質担保するか・どうプロセス改善するか」にとどまらず「なぜ品質が重要なのか・私たちは今何に拘るべきなのか」といった大局的な視点に立ってステークホルダーと議論・協働しながらQA戦略をリードすることで、お客様に継続的に価値提供を行い、信頼を獲得することがミッションです。
【想定される業務例】
以下に限定されるものではありません）
- プロダクトビジョン・事業戦略・組織状況を踏まえたあるべき品質の定義
- ミッション達成のためのQA体制や仕組みの構築（QAメンバーの育
開発環境
- バックエンド: Java, Python
- インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows
- Event Bus: Cloud Pub/Sub
- DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog
- Data: AlloyDB(Postgr
