【AI SaaS/QAエンジニア】急成長SaaSを品質から支える初期メンバー募集

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QAエンジニア

【AI SaaS/QAエンジニア】急成長SaaSを品質から支える初期メンバー募集

AI要約(β)

急成長中のSaaS企業で、QAエンジニアとして「zenshot」の品質を支える初期メンバーを募集しています。あなたのミッションは、プロダクトの品質保証プロセスを構築し、ユーザー体験を最適化することです。年収672万円〜1,056万円、ハイブリッドな働き方で柔軟に働けます。React NativeやPythonを用いた技術環境で、品質の要として活躍しませんか? このポジションは、あなたのキャリアにおいて品質保証のプロセスをゼロから作り上げる貴重な経験を提供します。基幹産業を変革するという大きなビジョンのもと、急成長するプロダクトの変曲点を共に体験し、未来を創る一員となりましょう。あなたの挑戦をお待ちしています。

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給与・報酬

時給 3,500円 ~ 5,500円

稼働時間

40時間 ~ 120時間(週10 ~ 30時間)

雇用形態

業務委託

出社頻度

週1日出社

勤務地

東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル6階

現状と課題

Zen Intelligenceについて

弊社は「東洋経済のすごいベンチャー100」「Forbes 2024年注目の日本発スタートアップ」に選ばれたアーリーフェーズのスタートアップです。

「Physical AIで、基幹産業を変革する」パーパスの元、建設業・小売・飲食・インフラ管理業界等の、現場があり社会を支える産業への技術革新を加速させるスタートアップです。 現在起きているホワイトカラーの領域を中心としたLLMによるAI革新から取り残されている基幹産業に対して、現場データを取得するデバイス・構造化しアプリケーション化するAI・そして言語情報を処理するLLMを統合したプロダクトで現場から産業を変えていく企業です。

プロダクトについて

機械学習と画像処理を活用したB2B SaaS「zenshot」を提供しています。 プロダクトページ:https://zenshot.jp/

建築現場で撮影された360度動画から、画像処理AIを用いて建物内部のストリートビューを生成し、これによって遠隔からの現場管理と網羅的な工事記録の自動作成を可能にしています。 業界最大手の複数社ハウスメーカーから三菱地所様等のディベロッパー・中小のゼネコン・全国の地方工務店まで多岐に渡る企業に導入され始めPMFしております。

「zenshot」により全国の数百現場のデータが日々蓄積され、国内で唯一の「建築工事全体のデータを網羅的に保有するプレイヤー」に弊社はなっています。 また、現在、蓄積されたデータを中心として施工管理だけでなく、材料工場の物流や設計などの隣接業務領域に価値提供する、新しいデータプロダクト「zenshot AI」を開発しております。

プロダクトの今後について

・2025年6月までにAIプロダクトを新規に3つ立ち上げる中で、ニーズに対してどうAIを組み込んで解決するのか模索すること ・全国の現場の動画データが日々TB単位でアップロードされ、大量のCPU, GPUで処理をする中で安定したシステムを構築すること ・基幹産業の変革に向けてプロダクトを進化させ続けること

といった非常にチャレンジングかつ非線形の変化が必要なフェーズを牽引いただきます。

お願いする業務

弊社プロダクトの品質向上のためのQA業務全般を担当いただきます。将来的にはQAチーム組成も含め、品質保証プロセスを継続的に改善しながらプロダクト品質を担保し、ユーザー体験の最適化を推進いただきます。

▼具体的な業務内容 ・開発プロセスおよび仕様検討プロセスの継続的改善 ・プロダクト開発におけるテスト計画策定、テストケース作成、テスト実施 ・デバイスファームの整備等、QA体制の構築 ・CSチームと連携し、不具合のトリアージおよびBTSによる管理 ・QA領域の取り組みや組織のビジョン等を採用広報として発信 ・QE/SET/TEの採用〜オンボーディングまでのサポート ・アジャイル開発プロセス全体に品質保証の視点を導入

▼対象プロダクトの技術環境 【モバイルアプリ】 ・フレームワーク: React Native ・開発言語: TypeScript, Kotlin, Swift

【バックエンド・インフラ】 ・バックエンド: Python / Fast API ・インフラ環境: AWS ・データベース: PostgreSQL

【その他使用ツール】 GitHub / Slack / Notion / Miro UIデザインツール:Figma

▼業務の面白さ 「Physical AI」というトレンドにてPMFを達成した中で、ここからさらに事業を急成長させるフェーズに突入しています。 この急成長を支えるため、難易度の高い開発をスピーディーかつ確実に進めていくことが求められており、その品質の要として非常に重要な役割を担っていただきます。 更にサービスが今後1年で10倍近く成長する「変曲点」を体験できる環境は、他には無い大きな魅力です。

◆働き方 出社とリモートを組み合わせたハイブリットスタイルで、柔軟な働き方が実現できます。

◆裁量の大きさ まだまだ未整備な部分も多く、仕組み作りから主体的に関わることができます。 品質を追求するプロセスを0から作り上げる醍醐味を味わいたい方にとって理想的なフェーズです。

▼参考資料 ・採用ページ https://recruit.zen-intelligence.ai/ ・建設DX「zenshot」を展開するSoftRoid、プレシリーズAラウンドで総額2.2億円の資金調達、「zenshot AI」の開発を加速 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000108083.html ・東洋経済:スタートアップの最前線「すごいベンチャー100」 https://toyokeizai.net/articles/-/826208

募集要項

概要

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

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雇用形態

業務委託

給与・報酬

時給 3,500円 ~ 5,500円

稼働時間

40時間 ~ 120時間(週10 ~ 30時間)

出社頻度

週1日出社

勤務地

東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル6階

必須スキル/経験

・QAエンジニアとして設計段階からプロダクト開発に携わっていた経験 ・基本的なWebアプリケーションまたはモバイルアプリのQA経験

歓迎スキル/経験

・テックリードとしての開発のリード経験 ・Bluetoothを用いたデバイス制御の開発経験 ・360度カメラのファームウェアに関する知識 ・IoTデバイスの運用経験 ・iOSアプリケーションの開発経験 ・プロジェクトでのQAプロセス改善の経験 ・アジャイル / スクラムでのQA経験 ・エンジニア / 等、異なるチームや職種と連携して業務を遂行した経験

■求める人物像 ・顧客の抱える課題を解消することに喜びを感じる方 ・自律して情報を収集し、課題を解決できる方 ・事業/組織全体のスループットを最大化するために、拡張性のある体制を構築できる方

一緒に働くメンバー

  • 吉田 岳人

    吉田 岳人

    CTO/共同創業者

    東京大学・大学院にて知能機械情報学を専攻。 機械学習によるロボット制御の研究を行い国際学会にてBest Paper Award受賞。 卒業後、東大発のAIスタートアップでにて建設機械の自動化PJに従事しアルゴリズムやシミュレータの開発を行う。深層強化学習のOSSの開発にも従事。 2020年7月に株式会社SoftRoidを創業し、AI/Web/データパイプラインの開発をフルスタックに行う傍ら、現場サポートや営業を通じ現場理解を深める。

  • 野﨑大幹

    野﨑大幹

    CEO

  • 吉田岳人

    吉田岳人

    プロダクト開発責任者

  • 山田 駿

    山田 駿

    共同創業者・事業開発

    慶應義塾大学にて情報工学を専攻。3Dプリンタを用いたモノづくりのための設計支援ツールに関する研究を行い、HCI分野のトップカンファレンスACM CHIにて発表を経験。卒業後、株式会社電通に入社し、アカウントエグゼクティブとしてナショナルクライアントのブランディングから販促ツール制作に至るまで、制作業務全般に従事。2020年7月に株式会社SoftRoidを創業。

サービス内容の詳細

▼「zenshot」プロダクトページ https://zenshot.ai/ ▼PV https://www.youtube.com/watch?v=vuAh6vkaSgg

▼概要 工事現場に設置した360度カメラを持って歩くだけで、工事現場のストリートビューを自動生成するサービスを提供しています。 現場の職人さんが撮影することで、現場監督が遠隔から工程管理をしたり、写真では残せなかった工事の全工程を網羅的に記録したりすることができます。

▼技術の特徴 ・3次元画像処理の技術 Visual SLAMを活用して、撮影した360度動画から撮影者の軌跡を推定し、画像が図面上に自動でマッピングされます。 社内でVisual SLAMのアルゴリズムの開発をおこなっており、現場活用可能な精度を実現しています。

・IoTデバイス 360度カメラとスマートフォンが搭載されたスタンド型のデバイスを現場に設置し、スマートフォンの音声・画面の指示に従って360度動画を撮影すると、自動でクラウドにデータがアップロードされ、3次元画像処理されます。

選考フロー

  1. 書類選考
  2. 1次面接
  3. オファー面談

※選考フローは変更になる場合がございます。

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    Ubieに聞く チケット駆動開発、AIが回す時代へ ~仕様→実装の完全自動化で見えてきたこと~

    Claude CodeやDevinなどのAIコーディングエージェントが登場し、「チケットを書いたらAIが実装してくれる」という開発スタイルへの期待が高まっています。 しかし、いざ導入してみると「簡単なタスクは任せられるけど、完全な自動化には程遠い」「結局人間が手直しする工数がかかる」「精度が安定しない」といった壁にぶつかっている方も多いのではないでしょうか。 本イベントでは、完全自動化に正面から向き合い、仕様策定から実装までのAI自動化を試行錯誤しているminatoya氏とshiraji氏をお招きします。 現状は「当たればラッキー」という精度でも、その"当たり"をいかに増やしていくかという視点で、ツール選定、チケットの書き方、バリデーションの入れ方など、完全自動化に近づくための実践知を共有いただきます。 minatoya氏からはAIパートナー(AIP)とUbin(自作のDevin風エージェント)を活用したフルサイクル自動化の全体像を、shiraji氏からは現場目線でのチケット駆動開発の実践と改善ポイントを共有いただきます。

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