中途_QA事業本部_自社プロダクト開発（フルスタックエンジニア）_R＆D(中途採用汎用)

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Webアプリケーション開発経験（フロントエンド・バックエンドいずれか）
• Python、Golang、またはNext.jsを用いた開発経験
• クラウド環境（Google Cloud / AWS / Azureいずれか）での開発・運用経験
• アジャイル・スクラム開発プロセスでの実務経験
• データベース設計・運用経験（PostgreSQL、ElasticSearch等）

• 自律的な課題発見・提案力:
  チームやクライアントの課題を自ら発見し、技術的な改善案を積極的に発信・推進できる主体性が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション能力:
  QAコンサルタント・QAエンジニア・ビジネスサイドなど多様なメンバーと連携し、技術的な内容を分かりやすく伝えられる能力が必要です。
• 新技術へのキャッチアップ意欲:
  生成AI・クラウドネイティブ技術など変化の速い領域において、継続的に最新動向を学び続ける姿勢が不可欠です。
• アジャイルな環境への適応力:
  1週間スプリントという短いサイクルの中で素早く仮説検証を繰り返し、柔軟に方針転換できる適応力が求められます。
• サービス品質への当事者意識:
  自社プロダクトとして「TFACT」を育てるポジションのため、品質・UX・ビジネス価値に対して高い当事者意識を持ち取り組む姿勢が重要です。

• 生成AI・LLM関連技術の実務経験:
  LangChain、LangGraph、LLMを用いたアプリケーション開発や調査経験があると即戦力として活躍できます。
• IaC（Terraform）・Kubernetes運用経験:
  Google Cloud上でのKubernetes Engine・Cloud Runの運用やTerraformによるインフラ自動化の経験があると歓迎されます。
• QAエンジニア・テスト自動化の実務経験:
  テスト自動化の設計・実装経験や、ソフトウェア品質保証に関するドメイン知識を持つ方は業務への貢献度が高まります。
• GraphQLを用いたAPI設計・開発経験:
  GraphQLを活用したスキーマ設計やリゾルバー実装の経験があると開発工程において即活躍できます。
• 新規プロダクト立ち上げ経験:
  ゼロからサービスを企画・開発した経験やプロダクトオーナー的な視点を持つ方は特に歓迎される環境です。

• 生成AI・LLMを活用したプロダクト開発スキル:
  LangChain・LangGraphを実務で活用し、QAドメインに特化したAIサービスの設計・実装ノウハウを習得できます。生成AI×エンタープライズ領域という希少なスキルセットを構築できます。
• クラウドネイティブなアーキテクチャ設計力:
  Google Cloud（Cloud Run、GKE、Cloud SQL）・Terraform・ElasticSearchなどモダンなインフラ技術を実務で扱うことで、スケーラブルなシステム設計力を身につけられます。
• フルスタック開発力（フロントエンド〜バックエンド〜インフラ）:
  Python・Golang（バックエンド）、Next.js（フロントエンド）、GraphQL（API）を横断的に担当することで、フルスタックエンジニアとしての実践的スキルが習得できます。
• QAドメインの専門知識:
  AGESTが持つソフトウェアテスト・品質保証の深いノウハウに触れながら開発することで、QAエンジニアとしての視点とプロダクト開発力を兼ね備えた希少人材になれます。
• アジャイル開発のプロセスマネジメントスキル:
  1週間スプリントのアジャイル開発を経験することで、スプリント計画・レトロスペクティブ・バックログ管理などのプロセス実行力を実践的に習得できます。