株式会社enechainのTech.18_ソフトウェアエンジニア_AI Native QA推進の求人

■ 会社概要
2019年の創業以来、エネルギー事業者向けにオンラインのマーケットプレイスを提供し、大手電力会社を含むマーケットの95％のシェアを占める法人企業が参加する国内最大の取引市場へと成長しました。GTV (取扱高) は3兆円に迫り、今後は単年度の取扱高で100兆円市場の実現を目指しています。

2026年1月にはシリーズB追加ラウンドで総額50.5億円の調達を実施し、さらに開発チームへと積極投資しています (累計取扱高3兆円を突破。今後はグローバル水準の機能開発、セキュリティ投資、AI活用を加速)。
https://enechain.co.jp/news/enechain-raises-5billion-jpy-in-series-b-extension

■ 募集背景
生成AIによって「作る」スピードが桁違いに上がった今、プロダクト開発のボトルネックは作ったものを「検証する」ことに移りつつあります。enechainはこの構造変化に、QAの仕組みごと作り直すことで向き合おうとしています。

1/ AI Nativeな開発への移行
enechainのプロダクト開発部では、Claude CodeやDevinを中心にAIをフル活用したAI Nativeな開発への移行に取り組んでいます。実装が圧倒的に速くなった結果、「何を作るか」を決めることと並んで、生成AIが出力するプロダクションコードの品質をコントロールするハーネス／ガードレールとしてのソフトウェアテストの重要性がかつてなく高まっています。

2/ QAチームの現在地
QAチームはプロダクト品質の維持・向上をミッションに、正社員3名＋ビジネスパートナー数名の体制で、Embedded QAとして各プロダクトの開発チームに参加し、ソフトウェアテストを中心にプロダクトのQAに取り組んできました。従来は手動のシステムテストやノーコードツールを用いたE2Eテストが活動の中心でしたが、今年4月に長年バックエンドエンジニアとしてプロダクト開発を行ってきたシニアソフトウェアエンジニアがQAチームに移籍。ユニット／インテグレーションレベルのテスト改善、ツール開発、CI構築といった、これまでアプローチの難しかった領域に取り組めるようになりました。

3/ なぜ今、募集するのか
実装が速くなるほど、人手に依存した検証では品質とスピードを両立できなくなります。私たちが目指すのは、テストの分析・設計・実装を中心にSDLC全体のQA活動をAIが主導する「AI駆動QA基盤」を作り、その上で、プロダクトやチームの文脈に合わせた多層的な自動テストが設計・実装され続ける状態です。これを一緒に前へ進めるために、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクト開発とプロダクト品質向上の両方に取り組んできた方の力を必要としています。

■ 課題
1/ 手動テスト・E2E偏重による高コストなテスト構造
enechainのこれまでのソフトウェアテストは、忠実性（本番の環境・振る舞いへの近さ）は高いがコストの高い手動システムテストやE2Eテストを網羅的に行うことに依存した構造でした。ユニット／インテグレーションテストに関するチーム方針は確立されておらず、多層的なテストレイヤーへの転換を、テスト戦略の設計から実装まで含めて進める必要があります。整備された仕組みの運用ではなく、構造そのものを作り変えるフェーズです。

2/ AIによる実装高速化が生んだ「検証のボトルネック」
生成AIの活用で実装が高速化した結果、もともと高コストだったテストが、SDLC全体のボトルネックとして深刻化しています。テスト自体もAI主導で設計・実装される仕組みへ転換しなければ、実装のスピードに検証が追いつきません。

3/ 金融 × 電力の難解ドメインと、生成AIの限界
enechainの事業はエネルギーと金融の掛け算という難解なドメインの上に成り立ち、システム障害は顧客の重要な意思決定や収益に直接影響します。一方で、生成AIは適切なテスト分析・設計に必要なドメイン知識を持たず、確率的な出力だけでは要求水準の品質を維持できません。ドメイン知識をどうAIに供給し、AIの出力品質をどう制御するか——まだ確立された答えのない問題であり、AI Native時代における人間のエンジニアの価値が最も問われる領域です。

■ お任せしたいこと

• 中長期ミッション

• 主要プロダクトであるeSquare Live（エネルギーのマーケットプレイス）とその周辺サービスにおいて、AI駆動QA基盤を確立し、高い品質要求とリリースリードタイムの短縮を両立させること

• その先で、Platformチームとして基盤を各開発チームに提供し（x-as-a-service）、Enablingチームとして開発チームを支援する（facilitation / collaboration）ことを通じて、QAチームに依存することなく開発チーム自身がプロダクト品質に責任を持てる状態の実現を、チームの中核の一人として牽引していただきます

• 短期ミッション（入社後〜半年のイメージ）

• 多層的なテストレイヤーの方針に基づく、eSquare Liveおよび周辺サービスの自動テスト・CIの設計と実装

• AI駆動QA基盤のeSquare Liveおよび周辺サービスへの導入と改善

• AIが出力したテストウェアのレビューによる品質担保と、スキルやナレッジへのフィードバックを通じたAIアウトプット品質の継続的改善

• 開発チームとの協力・分担体制の構築（開発チームでもすでにAI駆動開発やAI駆動QAに取り組んでおり、足並みを揃えて進めます）

■ プロダクト
1/ eSquare: トレーディングプラットフォーム
国内初のオンラインでエネルギーを自由に売買できる本格的なトレーディングプラットフォーム (経産省による許認可事業)
2/ eCompass: マーケットデータプラットフォーム
電力取引に必要な、電力価格や燃料価格の市況データなど、エネルギーに関するあらゆるデータ・マーケット情報を提供するデータプラットフォーム
3/ eScan: マーケットのリスク管理ツール
取引状況や市況データから事業上のリスク量を可視化する日本電力に特化したETRＭ(Energy Trading Risk Management System)
4/ JCEX: 環境価値取引のマーケットプレイス
気候変動の緩和や日本におけるカーボンニュートラルの実現を後押しする、国内の環境価値や海外ボランタリークレジットをオンライン上で売り買いできるマーケットプレイス
-> プロダクト情報: https://enechain.co.jp/services

■ 技術スタック
https://techblog.enechain.com/entry/technology-stack-2023-summer

・フロントエンド：React、TypeScript
・バックエンド：Go/gRPC、NestJS/GraphQL
・データベース：PostgreSQL
・データエンジニアリング：Python
・モバイル：Flutter
・インフラ：GCP, GKE, Argo Workflow, BigQuery, Pub/Sub, DataFlow, etc
・IaC：Terraform
・分析ツール：Looker Studio, Tableau, Google Analytics
・CI/CD：Cloud Build, GitHub Actions, Argo CD
・ロギング/モニタリング：Datadog

■ AI環境
・NotionAI
・OpenAI
・Claude
・Gemini
・NotebookLM
・CURSOR
・Devin

• "Building Energy Markets, Coloring Our Society" というenechainのミッションに共感でき、目的志向で協働できる方
• チームとして大きな成果を出すことにフォーカスできる方
• ビジネス的なインパクトの最大化を目的として優先順位を設定できる方
• オーナーシップをもって主体的にプロジェクトを最後までやりきることができる方
• 異なる意見を受け入れ、異なる意見を述べることを恐れず、論理的に議論ができる方

• 1つ以上のプログラミング言語を用いた、Webアプリケーションまたはプラットフォーム開発におけるプロダクションコードの設計・実装・運用経験
• ユニットテスト、インテグレーションテスト、E2Eテスト等の自動テストを設計・実装・運用した経験
• CI/CDパイプラインに自動テスト・静的解析・品質チェックを組み込み、開発プロセスを改善した経験
• 複雑な業務仕様を理解し、テスト容易性・保守性・信頼性を考慮した設計・実装・検証に落とし込んだ経験
• PdM、EM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパート等と協働し、技術的なトレードオフを踏まえながら、自動テスト基盤・CI/CD・開発支援ツール等の技術選定や設計方針の策定といった技術課題をリードした経験
• AIエージェントを開発・テスト・レビュー・自動化に活用した実務経験

• 多様な通信プロトコルや外部システム連携を含む、システム境界を対象とした自動テストおよびテスト基盤の設計・実装・運用経験
• テストライブラリ、テストハーネス、モックサーバー、シミュレータ等の設計・実装経験
• 金融、エネルギー、トレーディング、マーケットプレイス、リスク管理など、正確性が重要なドメインでの開発または品質改善経験
• 大規模または複雑なシステムにおけるテスト戦略の設計・推進経験
• Flaky test の削減、テスト実行時間の短縮、テストの信頼性向上など、自動テスト運用上の課題改善経験
• Contract Test、Property-based Testing、Mutation Testing 等を活用した高度なテスト設計・実装経験
• Developer Experience / Developer Productivity 改善に関する経験