AI QAエンジニアリード

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• QAエンジニアまたはテストエンジニアとしての実務経験（3年以上が望ましい）
• テスト自動化ツールの導入・運用経験（Selenium、Playwright、Appiumなど）
• CI/CDパイプラインへのテスト組み込み経験（GitHub Actions、Jenkins等）
• テスト戦略・テスト計画の立案・設計経験
• AIツールを活用したQAプロセス改善の知識・経験
• スクリプト言語によるテストコード開発経験（Python、JavaScript等）
• 品質データの収集・分析およびデータドリブンな改善経験

• 主体性と自走力:
  新設ポジションのため、指示を待つのではなく自らが課題を発見し、提案・推進できる主体性が求められます。手を挙げれば任せてもらえる環境で、自走力が評価の鍵となります。
• ステークホルダーとの折衝・調整力:
  開発組織マネージャー、プロジェクト責任者、外部テスト会社など多様な関係者と連携するため、目的を明確にした上での調整・合意形成能力が必要です。
• 論理的思考とデータ活用能力:
  品質データを収集・分析し、データドリブンな改善策を導く論理的思考が求められます。感覚ではなく根拠に基づいた提案ができる人材が期待されます。
• 変化適応力と学習意欲:
  AI・自動化技術は急速に進化しており、常に最新技術をキャッチアップし、業務に取り入れていく柔軟な学習姿勢が必要です。
• リーダーシップとコミュニケーション能力:
  将来的にチームをリードするポジションであり、エンジニア・QAメンバーと建設的な関係を構築しながら組織を牽引できるリーダーシップが求められます。

• ゲーム業界でのQA経験:
  モバイルゲームやオンラインゲームの特性（負荷テスト、UX評価、リリーススプリント等）を理解した上でQAを推進できる経験は即戦力として高く評価されます。
• AIテストツールの先進的な活用経験:
  ChatGPTやCopilot等のAIを活用したテストケース生成・レビュー効率化など、AIファーストなQAプロセスの構築・運用経験があると大きなアドバンテージになります。
• QAチームのマネジメント経験:
  小規模でもQAメンバーの育成・マネジメントを担った経験があると、将来のQAマネージャーへのキャリアパス実現が加速します。
• 外部テスト会社との連携・管理経験:
  外部ベンダーへの発注・品質管理・レビュー体制の構築経験があれば、業務立ち上げをよりスムーズに進められます。

• AIを活用したQAプロセス設計・運用スキル:
  AIツールを活用したテスト戦略の立案から実行・改善まで一貫して担うことで、業界最先端のAIファーストQAの専門知識とノウハウを習得できます。
• CI/CDパイプライン統合の実践スキル:
  エンジニアリング組織と連携してCI/CDへのテスト自動化を組み込む業務を通じ、DevOps/QAの統合的な実務スキルを体得できます。
• データドリブンな品質改善スキル:
  品質データの収集・分析から改善施策の立案・推進まで担当することで、データを活用した意思決定能力と品質管理のプロフェッショナルとして成長できます。
• QA組織マネジメント・リーダーシップ:
  ゼロからチームを構築するという経験を通じ、採用・育成・組織設計・外部連携管理など包括的なマネジメントスキルを身につけられます。
• モバイルゲーム品質保証の専門知識:
  運営中・開発中のゲームタイトルにおけるテスト計画・設計・実行を通じ、モバイルゲーム特有の品質保証ノウハウと業界知識を深められます。