リードQAエンジニア（品質保証責任者候補）

東証グロース上場（証券コード5582）。AI活用の計画最適化システムを電力、物流、都市交通分野で展開。蓄電所の開発・販売も。出典: JPX上場銘柄一覧・Yahoo!ファイナンス企業情報。資本金は未確認。

■仕事概要
電力・エネルギー、鉄道、海運、物流などの社会インフラ事業者向けに、数理最適化を中核とするエンタープライズシステムを要件定義から運用まで手がける同社で、QAの1人目として全社の品質基準・プロセス・体制の構築と推進を担います。これまで各プロジェクトのエンジニア・PMが担ってきたテストと品質の作り込み方を、全社共通の「型」として設計し直すフェーズです。事業管掌取締役直下の全社品質機能として、リリース判定ゲートの設計と品質面の判断も担います。

■仕事の詳細
【① 上流品質・開発プロセスの設計（シフトレフト）】

• 要件定義・基本設計段階での品質判定（要件の検証可能性、非機能要件、受け入れ基準の明確化）
• テスト戦略・テスト計画の策定と開発プロセスへの組み込み
• 品質メトリクスの定義と可視化（不具合の発生工程・原因分析、収束予測、手戻り工数の把握）
• レビュー基準・テスト設計テンプレートの整備と開発メンバーへの浸透

【② QA体制の立ち上げ】

• GRID版QA標準（プロセス・成果物・判定基準）の策定と社内展開
• 必要に応じたテスト自動化（CI/CD、API、E2E）の方針策定・推進（対象範囲の設計、投資判断、導入の段取りまで。パイプライン実装は開発チーム・外部委託が担当）
• 将来のQAチーム組成に向けた要員計画・育成設計・採用要件の設計

【③ 顧客案件の納品品質ガバナンス】

• 顧客共創・受託プロジェクトにおけるリリース判定ゲートの設計と運用
• エンタープライズ顧客への品質報告、不具合発生時の説明・折衝（PMと連携し品質面の窓口を担当）
• 不具合分析と是正・予防措置
• プロジェクト横断の品質リスク検知と、開発部門・経営への共有

【配属・体制】

• レポートラインは事業管掌取締役。対象は並行する主要プロジェクトのソフトウェア品質（蓄電池・データセンター等のインフラアセット事業の設備・運用・安全品質は対象外）
• アルゴリズムの妥当性評価はデータサイエンティスト、テスト実施は各プロジェクトの開発メンバー・外部委託が担当し、本ポジションは上流の品質設計、テスト戦略、プロセス標準、リリース判定を担当
• 立ち上げ期は1名。2人目以降の要員計画は自ら設計可能。立ち上げ期は①と③に比重を置きつつ②を並行し、テスト設計やレビューにも自ら手を動かす想定

【入社後の流れ（想定）】

• 〜3ヶ月：主要プロジェクトへの同席と現状把握。不具合・手戻り工数の実態をデータで計測しベースラインを置く
• 〜6ヶ月：上流レビューへの参画を開始。テスト戦略・受け入れ基準のテンプレートを1〜2プロジェクトで試行し型を固める。並行して事業ドメイン知識をキャッチアップ
• 〜12ヶ月：GRID版QA標準を全開発プロジェクトへ展開。リリース判定ゲートの運用開始、テスト自動化の方針策定、QA体制のロードマップ提示

【キャリアパス】

• QA組織の責任者（品質保証責任者）を想定。業務を通じて数理最適化・AI領域の知見も広げられる（AIキャッチアッププログラムあり、AI・機械学習の専門知識は入社時不要）

• ソフトウェア開発において、品質を見る立場で、要件定義・設計からテスト・リリースまでを通してリードした実務経験（実装・プログラミング経験は不問。開発チームと技術的に会話できる程度のコード理解があれば可）
• テスト戦略・テスト計画を自ら策定し、テスト設計成果物の妥当性を評価・指摘できる経験
• 開発プロセスまたは品質プロセスの改善を主導し、不具合・工数などの定量データで効果を説明した経験
• 開発組織の外部（顧客、または事業部門・経営層）に対して品質状況・不具合を説明し、リリース可否を含む判断について合意形成した経験
• 目安：実務経験7年以上（うち、品質を見る立場で要件定義〜リリースを通した経験5年以上。品質または開発プロセス改善を主導した経験を含む。同等の経験があれば年数不問）

• エンタープライズ顧客に対する品質報告、不具合発生時の説明・折衝の経験
• BtoBの受託／顧客共創型プロジェクトにおけるQA・品質保証の経験
• QA組織・QAチームの立ち上げ、QA人材の育成・採用の経験
• テスト自動化（CI/CD、API、E2E）の企画・導入経験（実装経験は不問）
• ISO 29119等に準拠した開発、CMMI・プロセスアセスメントの知見
• JSTQB（Advanced Level）、JCSQE、PMP、SQuBOKなどの資格、または同等の知見
• 電力・鉄道・海運・物流など、社会インフラ／ミッションクリティカル領域のシステム品質要求への理解
• 数理最適化アルゴリズムを用いたソリューション開発、AI・機械学習を組み込んだシステム開発、データ分析・データサイエンスにおける品質評価・検証の経験

書類選考 → 一次面接 → 二次面接 → 内定
※一次面接前に適性検査を実施