Software Development Engineer in Test (SDET)/English environment

dotDataは、シリコンバレーに本社を持つスタートアップ企業で、企業データの分析を自動化する製品を提供しています。

「データサイエンスの民主化」をVisionとして掲げ、世界初で独自の「特徴量自動設計技術」により、データからビジネスの洞察を自動的に導き出し、この分野において世界の最先端をリードする会社です（米フォレスター社のAutomation-focused machine learning solutionでリーダーポジションを獲得など）

「特徴量の抽出」は、データサイエンスやAIのプロジェクトの中で、最も時間がかかり、また難しいとされるプロセスです。一方で、データからビジネスの課題に応えるパターンの抽出は、ビジネスの洞察の発見や、AI・機械学習モデル精度の向上にとって、最も重要なプロセスでもあります。dotDataの製品は、特徴量自動設計技術を中核として、機械学習自動化（AutoML）を組み合わせることで、データサイエンスの主要なプロセスを自動化することができます。

また、弊社はこれまでに NEC、ジャフコ、ゴールドマンサックス、大塚商会、三井住友銀行、三井住友信託銀行などの様々な投資家から支援をいただき、シリーズA/Bのラウンドを通じて、累計7,460万ドル (当時のレートで約 100 億円) の資金調達を実施して、日本および米国で事業を拡大しています。

日本人がシリコンバレーで創業し、日本発のAI技術や様々なテクノロジーを駆使して、世界をリードするプロダクトカンパニーを目指しています。

ポジション概要

本ポジションでは、dotData製品の品質保証（QA）を「エンジニアリング」の側面からリードしていただきます。単なるテストの実施・管理にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャーと密に連携し、「品質の作り込み」と「開発速度の最大化」を両立させるための仕組み作りを担う重要な役割です。

dotData製品は、業務部門の担当者が高度な知識なしにデータからビジネスインサイトを導き出せるプラットフォームです。生成AIを活用した分析仮説の自動生成やデータクレンジング支援など、最先端のAI技術を活用しています。 この複雑かつ進化の速いプロダクトにおいて、スケーラブルな品質保証体制を構築し、生成AIやAgent AIを活用しながら、またそれを前提としたQAプロセスの構造化・再設計や、継続的なその改善をリードしていただくことが期待されます。

【主な業務内容】

• 品質戦略の策定とリード:
  • 開発スピードを損なうことなくエンタープライズ品質を担保するための、Agent AIを活用した抜本的なテスト計画および戦略の改善・立案。
• テスト自動化基盤の設計・構築
  • E2Eテスト、統合テストの自動化フレームワークの設計・実装およびメンテナンス。
• 生成AI/Agaent AIのQA活用
  • LLMを活用したテストコードの自動生成、テストデータの作成、バグ検知の効率化など、最新技術を用いたQAプロセスのアップデート。
• DevOps/CI/CDの最適化
  • テスト自動化をCI/CDパイプラインへ統合し、開発者へのフィードバックループの速度を高める。
• プロセス改善
  • 仕様レビュー段階からの参画による不具合の未然防止（Testabilityの向上提案）

必須スキル/経験

• ソフトウェア開発の深い理解
  • 4年以上のソフトウェア開発またはテストエンジニアリングの経験。
• プログラミング能力:
  • Python、TypeScript、Java等、少なくとも一つの言語を用いた、再利用性の高いテストコードやツールの設計・実装スキル。（「簡単なスクリプト」ではなく「ソフトウェア設計」としてのテストコードが書けること）
• テスト理論の体系的知識
  • 境界値分析、状態遷移テストなどのテスト技法、および単体/結合/システム/非機能テストの適切な設計能力。
• 複雑なドメインへの理解
  • データ分析やビジネスロジックを理解し、ユーザーストーリーに基づいた的確なテストシナリオを構築できる能力。
• 英語力
  • 業務レベルの英語力（海外チームとのコミュニケーションに抵抗がない方）

歓迎スキル/経験

• モダンな自動化ツールの経験
  • Playwright, Cypress, Selenium等を用いたフロントエンド自動テストの構築経験。
• AI/機械学習プロダクトへの知見
  • データ分析、機械学習、または生成AIを活用した製品のQA・開発経験。
• クラウドネイティブな知識
  • AWS/Azure環境下でのテスト実行、コンテナ技術（Docker/K8s）の理解
• 開発経験からの転向
  • Webフロントエンド・バックエンドの開発実務経験があり、その知見を品質向上に活かしたい意欲のあるかた
• チームビルディング
  • 採用、育成、コーチングなど、組織としてのQAレベルを底上げした経験

魅力ポイント

• 最先端技術への挑戦
  • 生成AI/LLMをプロダクト機能としてだけでなく、自らの業務（QA工程）の自動化・高度化にフル活用できる環境
• 裁量
  • 「あるべき品質保証」を定義し、技術選定からプロセス構築まで担当
• キャリア
  • 将来的にはQAマネージャーとして組織を率いるほか、SETとしてのスペシャリスト、あるいはプロダクトエンジニア等へのキャリアの可能性有
• グローバルな環境
  • 米国・ポーランドといった海外拠点と連携し、世界基準の製品開発に携われる
• 柔軟な働き方
  • フルリモート・フルフレックスをベースとしつつ、自己研鑽予算（10万円/年）や語学学習支援など、エンジニアの成長をバックアップします