【ICT本部】AIの品質を設計する次世代のQAエンジニア<住友商事(SCSK)グループ/AI関連のプライム案件メイン>

年収

424万円〜814万円

勤務地

東京都

職種

QAエンジニア, プロジェクトマネージャー(PM), プロジェクトリーダー(PL)

リモートワーク
開発でAI活用
フレックス出勤・時差出勤
モダンな技術を採用
転勤なし

求人情報

仕事内容

ICT本部では、AI活用、AI駆動開発、品質技術、プロジェクト推進などを通じて、顧客のプロダクト・サービス開発における課題解決を支援しています。 本ポジションでは、以下の<AI×QA領域>の業務をお任せしていきます ■職務内容 ① AI4QA/QA4AI領域 AIを活用したQA業務の効率化や、AIサービス・AI機能そのものの品質評価に関する業務をご担当いただきます。 生成AI・AIエージェント等を活用したQAプロセスの改善、AI搭載プロダクトに対する評価観点の整理、品質基準・評価プロセスの整備、技術検証・PoC推進などをお任せします。必要に応じて、自動テストの設計・実装やテスト基盤整備などもご担当いただきます。 ②AI駆動開発/QA4AIDD(AI駆動開発のプロセス導入)領域 AI駆動開発の実践や、AIを活用した開発プロセスの導入・改善をご担当いただきます。 生成AI・AIエージェント等を活用した要件定義、設計、実装、レビュー、評価プロセスの改善、AI開発ツールの導入・定着化、AI駆動開発における品質基準やレビュー観点の整備などをお任せします。 ※ご経験やスキル、ご志向に応じてお任せする業務範囲や配属ポジションを決定いたします。最終的な役割については、面接を通じてご相談の上で決定いたしますので、あらかじめご了承ください。 ■同ポジションの魅力 ① プライム案件が中心だからこそ、顧客の開発・サービスづくりに深く関われる 要件定義などの上流工程から参画する案件が中心のため、顧客の開発現場やサービス運営における課題に対して、より早い段階から関わることができます。AI、開発、QA、PMOなど特定の手段に閉じるのではなく、ベリサーブが培ってきた品質技術を強みに、顧客のプロダクト・サービス価値向上に向けた支援を行うことができます。 ② AI活用・品質技術の知見を深められる環境 ChatGPTを提供するOpenAIとの連携や、AI専任のR\&D部門との協業、AIとQAの領域に知見を持つメンバーとの連携を通じて、AI活用・品質技術に関する実践的な知見を深めることができます。 生成AI・AIエージェントを活用した開発プロセス改善、AIサービスの品質評価、AIを活用したQA高度化など、今後拡大が見込まれる領域に携わることができます。 ③ AI時代に求められる市場価値を高められる 開発工程におけるAI活用が進む中で、単にAIを使うだけでなく、AIを適切に活用するためのプロセス設計や、AIの出力を評価する観点づくりの重要性が高まっています。 本ポジションでは、AI駆動開発の導入、AI活用プロセスの設計、AIサービスの評価観点整理などを通じて、AI時代に求められる実践的な経験・専門性を身につけることができます。 ■ 使用技術・ツール(一例) ・LLM/AIツール:ChatGPT Enterprise など ・開発言語:Python、JavaScript、Java、C ・開発支援ツール:Codex、Claude Code、Cline、Cursor などのコーディングエージェント ・内製ツール基盤:Dify など ■入社後のイメージとキャリアパス ※あくまで一例です。 入社直後(~1か月) ・ベリサーブの品質技術やAI活用に関する理解を深めていただきます ・品質技術ソリューション部の案件特性、業務プロセス、社内ナレッジについてキャッチアップいただきます 入社3か月以内 ・ベリサーブが強みとする品質技術の考え方や、AIを適切に評価・活用するための観点について理解を深めていただきます ・AI駆動開発やAI活用型QAに関するフレームワーク、プロセス、社内ナレッジを習得いただきます ・担当案件・担当ドメインの理解を深めながら、顧客課題の整理や改善提案など、実案件に関わっていただきます 入社1年程度 ・PM/PLとして案件マネジメントや顧客への提案業務などもお任せしていきます その後のキャリアパス ① テックリード:AIやQAなどベリサーブの技術の最前線で、先行事例づくりなどをお任せします。社内R\&D部門への異動実績もございます。 ② PM:顧客課題の整理から体制づくり、複数リーダーの統括、予算・人員計画を含む運営までご担当いただきます。

必須条件

※以下のいずれかのご経験をお持ちの方 ①何らかの言語を用いたコーディング、または実装の実務経験 ※業務系、Web系、組み込み系など、開発領域・言語は不問です ②自動テストの設計/実装のご経験 ③QA上流工程(テスト計画、テスト分析、テスト設計)における実務経験

想定年収

424万円〜814万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
賞与実績:2025年度実績:5.0ヶ月
基本給
224,000円〜499,578円
賞与・昇給
賞与:2回 昇給:1回

ポジション

職種
・QAエンジニア ・プロジェクトマネージャー(PM) ・プロジェクトリーダー(PL)
役職
テックリード、PM候補

配属先

部署名
ICT本部
部署の特徴・業務環境
ICT本部では、AI活用、AI駆動開発、品質技術、プロジェクト推進などを通じて、顧客のプロダクト・サービス開発における課題解決を支援しています。

開発環境

開発言語
Python、JavaScript、Java、C言語
その他ツール、サービス
ChatGPT

雇用形態

正社員
雇用期間の定め
なし
試用期間
あり(3ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制 ※クライアント先に準ずる
勤務形態補足
選考結果によっては契約社員で内定となる可能性があります。
就業時間
7:45〜16:45
就業時間補足
スーパーフレックスタイム制(コアタイムなし)

残業時間

平均残業時間
月23時間

予定勤務地

東京都新宿区ベリサーブテクニカルセンター(江戸川橋) (最寄駅:江戸川橋) 東京都新宿区ベリサーブテクニカルセンター(西新宿) (最寄駅:西新宿) ※クライアント先に準ずる
転勤の有無
なし
勤務地補足
ベリサーブテクニカルセンター(江戸川橋/西新宿) 顧客先(首都圏) ※ご本人の希望に反する転居を伴う転勤は想定しておりません。

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
提携保養施設・スポーツ施設利用制度、受動喫煙防止措置

制度

財産形成
退職金制度、企業型確定拠出年金、確定給付型企業年金
財産形成補足
確定拠出年金、確定給付年金制度

休日・休暇

年間休日日数
126日
完全週休二日制、有給休暇、夏季休暇、ボランティア休暇
休日・休暇補足
結婚休暇、夏季休暇(7月~9月の間に3日間取得できる有給制度)、生理休暇、ボランティア休暇
育児・介護
産前産後休暇、パートナー出産休暇、育児休暇、介護休暇、子の看護等休暇
育児・介護補足
配偶者の出産休暇、産前産後休暇、育児休暇、子の看護等休暇、介護休暇・介護休職、マタニティ休暇

諸手当

通勤手当、残業手当、住宅手当
諸手当補足
資格取得報奨金制度(10,000~250,000円)、英語学習支援制度、VIT(ITスキル習得に向けた書籍購入・資格取得支援制度)

その他

資格取得支援、書籍購入補助制度
その他補足
食事補助、福利厚生サービス、ヘヤワリ、年間115回以上の研修を実施

選考情報

選考内容

選考情報
・面接 2回
選考情報補足
■ご応募前にご確認ください 当社の選考に対する考え方やAIの活用、個人情報の取り扱いについて「採用ポリシー」に掲載しています。ご応募に当たって、事前にご確認ください。 →https://veriserve.brandmedia.i-myrefer.jp/page/saiyo\_policy

株式会社ベリサーブの企業情報

会社情報

企業名
株式会社ベリサーブ
設立年月日
2001年07月
本社所在地
〒101-0061 東京都千代田区神田三崎町3-1-16神保町北東急ビル9階
資本金
7億9200万円
資格取得支援制度
社宅・家賃補助制度
退職金制度
育休取得
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株式会社ベリサーブ

【ICT本部(旧SIサービス事業部領域)】<金融・社会インフラシステム担当>QAエンジニア ~SCSKグループ/幅広いキャリアの選択肢あり~

■必須条件

以下いずれかのご経験がある方 ●テスト設計・QA経験 ●AIを使用して業務改善・生産性向上を実行した方。

420万円〜1,200万円

QAエンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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