職務内容

AIテスト自動化プラットフォーム「MagicPod」のフルスタックエンジニアをお任せします。
フロントエンド/バックエンド/ネイティブ/AI/インフラなど幅広い領域での業務があるため、ご経験や志向性に合わせて業務を分担しています。

▼業務内容
領域を問わず、さまざまな分野に挑戦できる環境のため、これまで培った技術力を活かして、業務に取り組んでいただきます。

◼︎ 要件定義・設計
└ ユーザーからの要望や課題を整理し、機能要件・非機能要件を定義
└ サービス全体の仕様や構成を設計し、開発計画を立案

◼︎ 開発・実装
└ ユーザーが直接触れるUI/UXの設計と実装
└ APIやデータ処理ロジックの実装、サービス全体の安定稼働を支える機能構築
└ ソフトウェア品質を高めるテスト自動化機能の設計・実装
└ 自然言語処理や機械学習を活用した新機能の開発・改善

◼︎インフラ構築
└ クラウド環境の設計・デプロイ・運用、セキュリティ・スケーラビリティの確保

◼︎運用・改善
└ ユーザーからのフィードバックを踏まえた機能改善
└ 障害対応、パフォーマンスチューニング
└ 新技術の調査・導入によるプロダクト品質向上

▼得られるスキル
技術としてはPython・ReactとSelenium・Appiumがメインですが、フルスタックエンジニアとしてインフラからフロントエンドまであらゆる領域に関わることができます。

◎ Python (Django, Celery, etc)
◎ テスト自動化技術 (Selenium, Appium, 各種クラウド実機サービス, etc)
◎ 機械学習 (ディープラーニング, etc)
◎ 低レイヤー技術 (iOS, Android, Selenium, Appium)
◎ HTML/CSS/TypeScript/React
◎ Node.js (Electron, Mocha, etc)
◎ AWS (EC2, ECS, S3, IAM, etc)
◎ CI (CircleCI, Bitrise, AppVeyor, etc)
◎ その他 (Go, MySQL, Swagger, Redis, Docker, Fluentd, ESLint)など

※オープンソース技術も多数利用しており、オープンソースプロジェクトの調査やPull Request送付を行う機会もあります。

▼技術スタック
・開発言語: TypeScript, Python（一部モジュールでは Swift,Goも使用）
・フレームワーク: React, Django, Electron
・テスト自動化: Selenium, Appium, 各種クラウド実機サービス
・AIエージェント: Claude, Cline, Copilot, Devin
・インフラストラクチャ: AWS

▼募集背景
「急速なデジタルシフト」「ビジネスサイクルの高速化」「慢性的なエンジニアの不足」といった追い風により、テスト自動化は大きな注目を集めています。当社が提供する『MagicPod』の利用企業数は累計500社を突破、累計資金調達額は9億円となりました。

売上高も毎年約2倍を超えて成長を続けており、現在はAIエージェントの技術を用いた機能開発も進めているため、よりよいプロダクトづくりを担うエンジニアの採用を進めています。

▼開発チーム
『Selenium実践入門』の著者や、『初めての自動テスト』翻訳者など、テクノロジーのエキスパートが多数在籍しています。

CEOを含んだ、ほとんどのメンバーがエンジニアのため、エンジニアにとって非常に働きやすく、技術力を高めやすい環境になっています。エンジニアごとに担当領域を明確に分けていないのは、そっちの方が働くエンジニアとして面白いだろうと考えているからです。

▼MagicPodとは？
Webサイトやモバイルアプリのリリース前に行うテスト（動作検証）作業を、AI技術を活用して効率的に自動化するクラウドサービスです。近年、ビジネスサイクルの高速化によりソフトウェアのリリース間隔が短くなり、手作業でのテストがますます困難になる中、「テスト自動化」は急速に注目を集めています。

1. 直感的なUI/UX
直感的で操作しやすいUIにより、特別なスキルがなくても誰でも簡単に利用できます。これにより、初期導入コストを抑えつつ、チーム全体で属人化しないテスト自動化を実現します。

2. クラウドサービス
環境構築やメンテナンスが大幅に簡略化され、従来は困難だった並列テストも容易になります。開発・テスト環境のクラウド化が世界的に進む中、MagicPodもこの流れに沿って多くのユーザーを獲得しています。

3. AI技術の活用
Webサイトやアプリ画面に変更があった際、AIが変更を自動検知し、テストプログラムを自動で修正します。これにより、従来のツールで課題だった「画面変更時のテスト修正工数」を大幅に削減。また、近年はMCPサーバーの公開など、AIエージェントとの連携も強化しています。

▼今後の展望
世界では、毎年146兆円規模のコストがソフトウェアテストに費やされています。今後は製品力をさらに高め、国内ユーザーの拡大を図るとともに、この巨大なグローバル市場への進出も目指します。MagicPodを、世界中のエンジニアやテスト担当者に広く利用されるクラウドサービスへと成長させていきます。

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採用の流れ

書類選考→技術テスト→最終面接

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