【業務内容】 本ポジションは 「QA を Engineering で解き放つ」。人手・経験・勘で支えてきたQAに、コード・自動化・AIエージェントを掛け合わせ、メンバーをより戦略的な品質設計業務へ昇華させる。これを以下3つのミッションで同時に推進いただきます。 ① 既存プロジェクトの AI活用QA自動化構築 Pokecolo / Livly / FToL / NOVA 等に、AIを活用したQA自動化基盤（テスト生成・影響範囲解析・不具合要約）を設計・実装し実運用に載せる。 ② 新規プロジェクトの QAプロセス設計 新規AI Nativeサービスの立ち上げから、AI前提の品質プロセス（受け入れ基準・Shift-Left / Shift-Right・リリースゲート）を設計し、CE全社テンプレートとして展開する。 ③ QA Engineering 組織のビルドアップ 役割定義・採用・育成・評価・文化まで、AI時代の品質組織をゼロから設計・拡張する。 ▼フェーズ別の仕事内容　※あくまで想定となりご経験により変更の可能性有 ・0〜6ヶ月 現行QAプロセスと品質指標の可視化、AI支援テスト自動生成の PoC と CI/CD 統合、新規プロジェクト向けQAプロセステンプレート v0.1 策定、組織ビジョンの言語化 ・6ヶ月〜12ヶ月 AI Quality Guardrail（ハルシネーション／バイアス／ドリフト検出）と Continuous Evaluation基盤の展開、新規プロジェクトでの AI前提QAプロセス実装、Lead / Senior クラスの新規採用 ・1年以降 全サービスで AI-Powered QA 標準化、反復テスト工数を50%解放し探索的テスト・AIリスク評価に再投資、AI Quality & Ethics Board の技術リード、グローバル品質機能組織への進化 ＜変更の範囲＞ 会社の定める業務 【募集背景】 2025年9月、ENSAPIA Engineering は AI大転換 を宣言し、「AIが開発し、人間は設計・指示・検証する」組織への移行を進めています。この中で最も大きく再定義される職種が SDET です。 「動くか？」から「信頼できるか？」へ。 「バグがないか？」から「ハルシネーション・バイアス・ドリフトはないか？」へ。 【私たちが追う品質KPI】 私たちは "100%カバレッジ" は追いません。無限に広がるAI入力空間に「完璧」は存在しないからです。代わりに、リスクベースで優先順位を設計し、ビジネスに効く定量指標 を追います。 ① Critical Path Coverage 重要ユーザーシナリオは100%、それ以外はリスクベースで段階担保 ② Change Failure Rate（DORA指標） リリース起因の障害発生率

 ③ Production Escape Rate 本番流出欠陥の比率

 ④ AI Quality Guardrail Coverage ハルシネーション／バイアス／インジェクション／ドリフト に対する検出ルール適用率 これらを束ねて、 Release Confidence（リリース信頼度） を定量化します。 【選考フロー】 ▽書類選考 ＜全ての方必須＞ 1）履歴書（写真付き） 2）職務経歴書 ※写真が履歴書への添付が出来ない場合は、画像データを送付してください。 ＜該当者のみ＞ 1）非日本国籍で在留資格をお持ちの方：表面・裏面の写し 2）障害者手帳をお持ちの方：手帳の写し ▽一次面接/オンライン可 ▽二次面接/ご来社 　オンライン適性検査（約35分）＆課題選考（ポジションによって有無があります） ▽内定 ▽オファー面談(任意) ▽ご入社（毎月1日） ※選考ステップは状況やポジションによって変わることがあります。 ----------------------------------------------------------- その他ご提出をお願いするもの 1）弊社フォーマット「エンセイピア履歴書」のご提出 2）ご自身の年収証明のご提出（源泉徴収票 or 直近の月次給与明細の写し） 3）最終学歴の卒業証明書の写し　(在学中の方は在学証明書か学生証) ※卒業20年を経過し証明書発行が難しい場合は、「不発行証明書」もしくは「卒業証書」の写しをご提出がください。 4）資格の証明書 ※エンセイピアの履歴書に記載頂いたものは提出をお願いしております。

・ソフトウェアQA / SET / SDET / Test Architect としての実務経験 6年以上（うち リード／マネージャー経験 2年以上） ・テスト自動化基盤と品質メトリクスの設計・運用経験（Unit / Integration / E2E のいずれか、CI/CD 統合含む。欠陥再発率／エスケープ率／MTTR 等を KPI として機能させた経験） ・QAプロセスをゼロから設計・導入した経験（仕様レビュー／受け入れ基準／リリースゲートを一貫して組み上げた経験） ・生成AIツール（ChatGPT / Claude / Copilot / Gemini 等）を 業務品質向上のために実運用した経験（個人レベル可。テストケース生成・ログ分析・不具合要約など） ・自動化スクリプト／CIパイプラインを自ら設計・リードできる技術的背景と、QA反復作業をコード・自動化・AIエージェントへ "巻き取る" 設計力

・QA / QE 組織の採用・育成・グレーディング設計経験（5名以上の組織をスケールさせた経験は特に歓迎） ・AI / LLM 特有の品質課題への対応経験：ハルシネーション検出、プロンプトリグレッション、モデルドリフト、バイアス評価、Red Team テスト のいずれか ・RAG / AI Agent / MCP / LangGraph / LlamaIndex 等のLLMパイプラインに対するテスト設計・評価指標構築経験 ・モバイルゲーム／ソーシャルアプリ における大規模運用QA経験（Unity / Cocos2d-x / ライブイベント運用 / A/Bテスト） ・既存QAメンバーをエンジニアリング思考にリスキリング させた経験（学習プログラム設計、ペアリング、コードレビュー文化醸成など） ・英語または韓国語での業務遂行経験／カンファレンス登壇・技術ブログ・OSS コミット等の技術発信実績

・「自動化」「プロセス」「組織」の3つをハンドリングできる方 ┗ どれか1つのスペシャリストではなく、実装力と組織力の両方 を持てる方 ・"QA を Engineering で解き放つ" 発想を持てる方 ┗「増員か／仕組みか」の二択ではなく、「仕組みで解き、空いた時間でメンバーを高い領域へ連れていく」 を基本設計にできる方 ・「動くか？」ではなく 「信頼できるか？」 を問い直し、テストを "作業" ではなく "意思決定のためのエビデンス設計" として捉えられる方 ・スモールスタート × データドリブンで組織を動かし、Disagree & Commit で意思決定できる方