610｜QAエンジニア／Software Engineer in Test（SET）（開発部）

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。 Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。 Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」はiPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェロー・増井俊之が発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。 現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。 　※特許番号 第7112155号、第7112156号 開発部に所属し、プロダクト全体の品質向上を自動テストの力で技術的にリードするポジションです。 テストピラミッドを意識した自動テスト戦略の策定・実装を開発プロセスの中に導入していただく役割を担います。 【業務内容】 ■自動テストの設計・実装 ・E2Eテストの充実: Playwrightを活用したE2Eテストの拡充・安定化。リリース検証の自動化カバレッジ向上 ・テストピラミッドを意識した自動テストの改善: ユニットテスト・インテグレーションテスト・E2Eテストの適切なバランス設計と、テスト全体の信頼性・実行速度の最適化 ・仕様に対して必要な自動テストの提案: 新機能開発や仕様変更に対し、テスト設計の観点からレビュー・提案を実施。開発チームと協働し、品質を作り込むプロセスを推進 ・自動テストを前提としたテスト戦略の策定: 自動化の費用対効果を見極め、自動テストでカバーすべき範囲と探索的テストで補完すべき範囲を戦略的に切り分ける ■テスト基盤の改善 ・自動テスト基盤の改善: CI/CDパイプラインにおけるテスト実行環境の最適化、テストの実行速度改善、フレイキーテストの撲滅 【プロダクトの技術要素】 ・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript ・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python ・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas ・開発支援: ESLint, Renovate 【開発環境】 ・ソースコード管理: GitHub ・情報共有: Slack, Helpfeel Cosense ・タスク管理: Helpfeel Cosense ・オフィスアプリケーション: Google Workspace 【利用ツール】 ・GitHub ・CircleCI ・Autify ・Datadog ・Sentry ・Logentries ・Helpfeel ・Gyazo

・SET（Software Engineer in Test）としての実務経験 ・テスト自動化の設計・実装経験（E2Eテスト、ユニットテスト、インテグレーションテスト等） ・プログラミング言語を用いたテストコードの実装能力（JavaScript / TypeScript が望ましい） ・テストピラミッドやテスト戦略に関する知識と実践経験 ・CI/CDパイプラインにおけるテスト自動化の構築・運用経験 ・テスト対象のソフトウェアアーキテクチャを理解し、適切なテストレベル・手法を選択できる能力

・Playwright、Jest、Testing Library 等のテストフレームワークの利用経験 ・MSW（Mock Service Worker）等を用いたAPIモッキングの経験 ・Webアプリケーション（フロントエンド / バックエンド）の開発経験 ・Node.js / Express によるサーバーサイド開発経験 ・MongoDB 等 NoSQL データベースの利用経験 ・生成AIやLLMを活用したツール・ワークフロー開発の経験 ・テスト戦略の策定やQAプロセスの改善をリードした経験 ・SaaS / B2Bプロダクトの品質保証に携わった経験

・自動テストのプロフェッショナル: テストコードを自ら書き、自動化で品質を担保することに情熱を持てる方 ・品質をプロダクト価値の一部として捉え、開発チームと一体となって品質を作り込める方 ・定石に頼らず、プロダクト特性に応じた最適なテスト戦略を自ら考え提案できる方 ・自律的・自己組織的に業務を進められる方 ・AI Agent時代での品質エンジニアリングの可能性に興味がある方 　SETの経験を活かしつつ、AIエージェントを活用したDesign Docやコード差分からテストコードを自動生成する仕組みづくりなど次世代の品質エンジニアリングを一緒に探求したい方 ▼選考フロー カジュアル面談 書類選考 1次面接 2次面接 最終面接 ※変更になる可能性もございます。 ※最終面接前にリファレンスチェックをお願いしております。