【業務委託】QAエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• QA・品質保証業務の実務経験
• E2E / Integration / Unit テストの設計・実装経験
• Playwrightなどテスト自動化フレームワークの使用経験
• GitHub / GitHub Actionsを用いたCI/CD構築・運用経験
• テスト戦略・テスト計画の立案経験
• 品質メトリクスの設計・分析経験

• 自律的な問題解決力:
  完成されたプロセスが存在しない環境でも、自ら課題を発見し、解決策を設計・実行できる主体的な行動力が求められます。
• AI活用への積極性と探究心:
  Claude・Cursor・MCPなど最新のAIツールを積極的に試し、テスト設計や品質改善に応用しようとする姿勢が必要です。
• 開発チームとの円滑なコミュニケーション:
  品質文化を開発チーム全体に浸透させるため、エンジニアやPMと協調しながら働くコミュニケーション能力が求められます。
• 継続的改善への意識:
  QAプロセスを一度構築して終わりではなく、メトリクスや品質データをもとに継続的に改善し続けるPDCAサイクルへの強いコミットが必要です。
• スタートアップ環境への適応力:
  変化の速いスタートアップ環境で、優先度の変動や不確実な状況にも柔軟に対応できるマインドセットが求められます。

• AIツールを活用した自動化・開発経験:
  Claude Code・Cursor・MCPなどのAIツールを使ったテスト生成や開発プロセス改善の実務経験があると即戦力として活躍できます。
• Datadogを用いた監視・エラー分析経験:
  Datadogでの監視設定やエラーログ分析の経験があると、品質メトリクス設計や障害対応において大きく貢献できます。
• AWS / GCP などクラウドプラットフォームの実務経験:
  クラウド環境でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験は、テスト統合の設計において強みになります。
• EC・コマース系サービスの品質保証経験:
  トレーディングカードのオンライン販売・ガチャシステムなどEC系サービスの品質保証経験があると、業務ドメインの理解が早く即戦力になれます。

• AI活用型QAプロセスの設計ノウハウ:
  Claude Code・Cursor・MCPなど最先端AIツールをQAに応用するノウハウを実務で習得でき、市場価値の高い希少スキルとなります。
• テスト自動化エンジニアリングの総合力:
  Playwright・GitHub Actions・Datadogを組み合わせたE2E/CI/CD統合テストの設計・運用スキルを体系的に磨けます。
• 品質戦略の上流設計スキル:
  品質リスク分析・テスト戦略立案・品質メトリクス設計など、QAの上流工程に携わるスキルを実践的に習得できます。
• スタートアップにおけるゼロイチのプロセス構築経験:
  既存プロセスがない環境でQAの仕組みをゼロから構築する経験は、今後のキャリアで大きな差別化要素になります。
• 開発チームとの品質文化醸成・コミュニケーション力:
  品質意識を組織全体に広めるためのファシリテーションやリード経験を積むことができます。