職種
QAエンジニア/テックリード年収
750万円 〜 1,200万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-06-30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
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
Amazon Bedrock, Gemini, Devin, Dify, Claude Code
生成AI活用状況の詳細
▼具体的なAI活用事例：
・PdMがAIを活用し、チーム全体のプロダクト企画開発プロセスを改善した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/ai-driven-product-development-process
・「Vibe Coding」により試作アプリを量産し、UI/UXの意思決定を高速化した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/engineer-led-vibe-coding-for-faster-uiux-decision-making
・「Devin」で並列開発を実現した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/devin-parallel-development
・AIを活用し、大規模コードベースのデッドコード2,410メソッドを削減した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/dead-code-removal-with-ai
・AI×人の協働で工数を6割削減した革新的ツールを開発した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/ai-menu-ocr
・PdMがAIを活用し、チーム全体のプロダクト企画開発プロセスを改善した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/ai-driven-product-development-process
・「Vibe Coding」により試作アプリを量産し、UI/UXの意思決定を高速化した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/engineer-led-vibe-coding-for-faster-uiux-decision-making
・「Devin」で並列開発を実現した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/devin-parallel-development
・AIを活用し、大規模コードベースのデッドコード2,410メソッドを削減した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/dead-code-removal-with-ai
・AI×人の協働で工数を6割削減した革新的ツールを開発した例：
https://tech-blog.tabelog.com/entry/ai-menu-ocr
仕事内容
担当領域（食べログ既存事業の一領域）のQA業務において、AIが正しく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・基準を整備し、AIの判断結果をレビュー・承認します。
【ミッション】
品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン「 Continuous Quality by AI（CQ by AI） 」を推進するチームです。
そのAIが正しく品質を判断できる
開発環境
■AIエージェント：Claude Code（SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams）/ Devin / MCP Server
■テスト自動化：Selenium, Appium, Cucumber, Playwright
■CI/CD：CircleCI, Bitrise
■データ基盤：BigQuery, Tableau
■タスク管理・分析：Asana
■コミュニケーション：Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro
■開発技術スタック
