品質保証エンジニア〖AIプロダクトの品質立ち上げ/テスト自動化の推進〗
- 雇用形態
- Full Time
- 勤務形態
- Hybrid
- 給与
- ¥ 6.8M (JPY) - ¥ 9.4M (JPY)
この仕事について
仕事内容は掲載元の言語で表示しています。最新の条件は企業の募集ページでご確認ください。
勤務地:
竹芝本社(東京都港区海岸)、天王洲アイルオフィス/リモートワークも可(在宅勤務・サテライトオフィスなど)
採用企業
ソフトバンク株式会社
採用部門
技術統括 ビジネスシステム開発本部 デジタルカスタマーケア統括部 システム基盤開発部 システム品質推進課
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採用部門 概要
ソフトバンクの業務システム横断でITサービスの品質を保証し、安定したサービス提供を支える役割を担っています。EtoE試験の効率化・自動化や品質マネジメント強化を推進するとともに、AI活用システムを含めた品質保証ガイドラインの策定やEvalOpsにも取り組み、AI時代に対応した品質保証モデルの確立にチャレンジしています。
職務内容
【ミッション】
生成AI・AIエージェントを安全・安心に業務利用できる品質基盤(EvalOps)を構築し、AIアプリケーションの品質を継続的に評価・改善できる仕組みを確立します。
【主な業務】
AIを含む自社サービスの品質向上に向けた、テスト自動化の推進や評価プロセスの改革など、QA(品質保証)領域の枠組みづくりから実務までを牽引していただきます。
- EvalOps基盤の設計・開発・運用
- AIアプリケーション(Agent/RAG/LLM)の品質評価
- 評価データセット(Golden Dataset)の整備
- テスト自動化の仕組み構築
- 品質評価結果の分析・可視化
- 評価結果を基にした改善サイクルの運用
- AI品質保証プロセスの標準化・ルール策定
【具体的な業務】
AI領域における新たな品質基準の策定や、開発プロセスと連動した「品質の作り込み」に加え、既存の評価プロセスの改革やテスト自動化など、QAの枠組みづくりから広く携わっていただきます。入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。
- AIアプリケーションの評価指標(正確性・有用性・安全性・応答速度・コストなど)の設計
- 自動評価・人手評価を組み合わせた評価プロセスの構築
- Golden Datasetの作成・保守
- プロンプト改善、RAG改善、モデル設定変更の効果測定
- 評価ダッシュボード・レポートの作成
- AI品質保証ガイドラインの整備
- AI開発チームへの品質改善提案
- AIプロダクトのリリース判定レビュー
仕事の魅力
AI品質保証という新しい領域をゼロから創る:国内でもまだ事例の少ない「EvalOps」の立ち上げに携われます。
単なるテスト担当ではない:品質評価だけではなく、評価基盤を設計する/評価指標を決める/AIを改善するまで一気通貫で携われます。
数百人規模の業務変革を支える:EvalOps基盤はAI品質保証の共通基盤となり、多くのAIプロダクトに横断的な価値を提供します。
AI品質保証の第一人者を目指せる:今後市場価値が高まるAI Testing/LLM Evaluation/EvalOps/AIガバナンスの実務経験を積むことができます。
応募資格(必須)
- 以下いずれかのご経験をお持ちの方
- 大規模プロジェクトシステム開発における品質保証(QA)の経験
- システム開発経験や、開発プロセスの中でテスト設計・レビューを主導した経験
- テスト自動化の環境構築の経験
応募資格(歓迎)
- AI・生成AI・LLMを利用した開発経験
- RAG構築経験
- AI品質評価の経験
- テスト自動化経験
- CI/CD環境構築経験
- DevOps/MLOps経験
- Datadog、Grafanaなどの可視化経験
- クラウド(Azure/AWS/GCP)経験
- JSTQB認定資格の保持
求める人物像
誠実さ:自分の能力を過大評価せず、事実に基づいてコミュニケーションできる方。
コミュニケーション力:自分の意見だけではなく、相手の意見を理解し、建設的な議論ができる方。
素直さ:まずは手を動かして挑戦し、レビューや指摘を前向きに受け止め、改善につなげられる方。
チーム志向:大規模開発では一人で完結しないことを理解し、設計・実装・レビュー・品質保証をチームで進められる方。
学習意欲:AI技術の変化を楽しみながら学び続けられる方。
雇用形態
正社員
賃金
月給:427,250円~524,113円
想定理論年収:6,791,000円~9,406,850円
(月給:基本給+勤務実績に応じた時間外手当、想定理論年収:月給+賞与+特別加算賞与)
※時間外手当は一般職のみとなり、かつ、実際の時間外手当は、勤務実績に応じて変動します(上記は30時間相当で計算)
※賞与、特別加算賞与は会社業績、個人別評価に応じて変動します
備考
- 面接・面談は原則オンラインで実施いたします。
具体的なオンラインの形式などの詳細は、個別に対象となる方にご案内いたします。
ソフトバンクでは応募者の安心・安全と、選考への参加機会の継続的な提供に努めてまいります。
- 「 健康的に働ける職場環境づくり 」の一環として、就業時間内は禁煙となります。
※屋内禁煙
- その他、諸手当などは「 募集要項 」ページをご確認ください
主な業務内容
- 生成AI・AIエージェントを安全・安心に業務利用できる品質基盤(EvalOps)を構築し、AIアプリケーションの品質を継続的に評価・改善できる仕組みを確立します。
- AIを含む自社サービスの品質向上に向けた、テスト自動化の推進や評価プロセスの改革など、QA(品質保証)領域の枠組みづくりから実務までを牽引していただきます。
- EvalOps基盤の設計・開発・運用
- AIアプリケーション(Agent/RAG/LLM)の品質評価
- 評価データセット(Golden Dataset)の整備
- テスト自動化の仕組み構築
- 品質評価結果の分析・可視化
- 評価結果を基にした改善サイクルの運用
- AI品質保証プロセスの標準化・ルール策定
- AI領域における新たな品質基準の策定や、開発プロセスと連動した「品質の作り込み」に加え、既存の評価プロセスの改革やテスト自動化など、QAの枠組みづくりから広く携わっていただきます。入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。
- AIアプリケーションの評価指標(正確性・有用性・安全性・応答速度・コストなど)の設計
- 自動評価・人手評価を組み合わせた評価プロセスの構築
- Golden Datasetの作成・保守
- プロンプト改善、RAG改善、モデル設定変更の効果測定
- 評価ダッシュボード・レポートの作成
- AI品質保証ガイドラインの整備
- AI開発チームへの品質改善提案
- AIプロダクトのリリース判定レビュー
応募要件
- 以下いずれかのご経験をお持ちの方
- 大規模プロジェクトシステム開発における品質保証(QA)の経験
- システム開発経験や、開発プロセスの中でテスト設計・レビューを主導した経験
- テスト自動化の環境構築の経験
- 応募資格(歓迎): AI・生成AI・LLMを利用した開発経験
- 応募資格(歓迎): RAG構築経験
- 応募資格(歓迎): AI品質評価の経験
- 応募資格(歓迎): テスト自動化経験
- 応募資格(歓迎): CI/CD環境構築経験
- 応募資格(歓迎): DevOps/MLOps経験
- 応募資格(歓迎): Datadog、Grafanaなどの可視化経験
- 応募資格(歓迎): クラウド(Azure/AWS/GCP)経験
- 応募資格(歓迎): JSTQB認定資格の保持
- 誠実さ:自分の能力を過大評価せず、事実に基づいてコミュニケーションできる方。
- コミュニケーション力:自分の意見だけではなく、相手の意見を理解し、建設的な議論ができる方。
- 素直さ:まずは手を動かして挑戦し、レビューや指摘を前向きに受け止め、改善につなげられる方。
- チーム志向:大規模開発では一人で完結しないことを理解し、設計・実装・レビュー・品質保証をチームで進められる方。
- 学習意欲:AI技術の変化を楽しみながら学び続けられる方。
必要なスキル
- Go