LLMを活用してプロダクト開発の全工程に関わり、テスト設計・自動化だけでなく、品質基準の策定や開発プロセス全体の改善まで担う役割です。エンジニアやPdMと連携しながら、品質とスピードを両立し、IVRyのサービス・組織全体の成長を支えていただきます。
IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。
2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。
- IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施
- 対話AIプラットフォーム「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始
IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。事業内容やプロダクトの詳細、所属メンバーについてご覧いただけます。
- IVRy｜プロダクト開発 採用ページ
- IVRy Company Deck（会社紹介資料）
IVRyが提供する対話AIプラットフォーム「アイブリー」は、事業の成長や今後のマルチプロダクト展開・サービスの多角化を見据え、よりスピーディーかつ高品質なプロダクト開発を実現することが急務となっています。
LLMをはじめとするAI技術の活用により、開発生産性は飛躍的に向上していますが、一方で高速に開発が進んでいくプロダクトの品質をいかに維持・向上していくかが重要な課題となっています。
そのため、自身もAIのツールやエージェントを実務の中で深く活用しながら開発プロセスの改善にも関わり、プロダクトの品質を高めることにチャレンジしていただける方を募集します。
QAエンジニアとして、PdM・デザイナー・エンジニアと連携しながら、対話AIプラットフォーム「アイブリー」のプロダクト品質と顧客への価値提供の最大化に向けた品質保証活動を担っていただきます。単なるテスト実施にとどまらず、開発プロセス全体を視野に入れた改善・提案・仕組みづくりを通じて、プロダクトの継続的な成長に貢献していただくポジションです。
- 音声対話システム・Webアプリケーション・モバイルアプリを対象としたテスト計画/分析/設計/実行/バグ分析を行う
- 要件定義・仕様検討・設計段階から参画し、品質リスクや考慮漏れの洗い出し/改善提案を行う
- 不具合やインシデントの分析を通じて、再発防止や開発プロセス改善につなげる
- テスト観点・レビュー観点・品質基準・過去の不具合知見を形式知化し、開発プロセスやAIエージェントに組み込む
- 既存の仕様や業務プロセスを、LLMが参照しやすい形にドキュメントとして整理・構造化する
- テスト自動化・検証基盤・品質ガードレールなどの仕組みやツールを開発・運用し、継続的に品質改善が回る状態をつくる
- 過去のインシデントを分析し、よくある不具合パターンや品質リスクをナレッジ化して改善を回す
- AIプロダクトの品質保証
- 音声対話システムと関連するアプリケーションの自動化基盤の設計・運用
- AIエージェントや品質ガードレールを活用した、変更に強いテストハーネス／検証基盤の設計・運用
- SLOの定義・運用
- 言語: Ruby, Python, TypeScript
- フレームワーク・ライブラリ: Playwright
- インフラ: AWS, GCP, Azure
- CI/CD: GitHub Actions
- モニタリング: Datadog
- ツール: GitHub, Slack, Notion
- AI: Cursor, Devin, Claude Code
サービス全体の技術スタック、アーキテクチャは、技術スタック / アーキテクチャー / データパイプライン をご確認ください。
私たちは、QAエンジニアに単なる品質のチェック役ではなく、プロダクトの価値を高めるために開発チームとともに考え、動く存在であってほしいと考えています。そのため、以下のようなスタンスと行動を期待しています。
- サービスレベルやユーザー体験を踏まえて品質基準を設計・運用し、改善のプロセスを回す
- リリース後のインシデントや不具合を分析し、構造的な課題の特定とプロセス改善につなげる
- 目的・手段の整理段階から参画し、上流工程から品質を組み込む提案・改善を行う
- 開発案件の重要度やリスクに応じて、QAが関与すべきポイントを自ら見極め、能動的に介入する
IVRyは、Webアプリケーションにとどまらず、音声認識・電話・AIといった要素が密接に関わるプロダクトです。そのため、単純なUI/UXのテストだけではなく、音声品質やAIの精度、通信の安定性など、専門性のある領域への品質保証にも関わることができます。
また、マルチプロダクト展開・新規ラインの立ち上げが進み、プロダクトごとに異なる課題・品質基準に向き合える環境です。都度プロダクトの特性に応じた工夫が求められるため、ルーティンにとどまらないチャレンジングな経験が得られます。
テストで不具合を見つけるだけでなく、開発チームが自律的に品質を高められる仕組みづくりに関われます。テスト観点や過去の不具合知見を形式知化し、AIエージェントや品質ガードレール・検証基盤に組み込むことで、AI開発時代の品質保証を形づくることができます。
例えばSelf Healing Testのような先進的な手法の検討と導入、可観測性・メトリクス駆動の品質保証、Policy as Code によるガードレール設計など、従来のQA業務の枠を超えて、SREやアーキテクト的な技術領域にも踏み込んでいただけます。
IVRyには、多様なバックグラウンド・高い専門性・成長意欲・そして開発を楽しむカルチャーを持ったメンバーが集まっています。
メンバーの経歴は、Google、AWS、Microsoft、メルカリ、クックパッド、リクルート、SmartNewsといった技術を軸にプロダクト開発を行う企業から、スタートアップ、制作会社、フリーランス、学術研究まで多岐にわたります。また、バックエンド・フロントエンド・モバイル・インフラ・LLM・音声技術など、専門性の幅も非常に広く、多様な視点を持ったエンジニアが活躍しています。
技術だけを追いかけるのではなく、「良いサービスを届けたい」「困っている人を助けたい」といったプロダクト志向とユーザー志向を持ったメンバーが多いのが特徴です。事業や組織の課題にも積極的に関わり、エンジニアリングの枠を越えて価値を届けようとする姿勢が共通しています。
経営・エンジニア・ビジネス全体で心理的安全性とフラットな関係性が根付いており、誰でも提案・議論しやすい環境です。また、エンジニアを含めたすべてのメンバーが自律的に判断し、前に進めるカルチャーを大切にしています。部署を越えた連携や、事業数値のオープンな共有などもIVRyのスタンダードです。
新しい環境や領域に飛び込むことを「強くてニューゲーム」と表現し、変化や挑戦を楽しむ文化があります。アジャイル開発、組織開発、マネジメント、ビジネス視点などにも関心を持ち、エンジニアリングの枠を越えて学び続けるメンバーが多く在籍しています。
アイブリーの中核技術であるLLMや音声対話AIを社会実装することへの関心と熱量も共通点の一つです。「LLMを使って、世の中に“なくてはならない”サービスをつくる」ことを目指し、日々の開発に取り組んでいます。
急成長中のスタートアップという環境で、前例のない課題や変化を楽しみながら、自らの手でサービスや組織を進化させていくことにやりがいを感じるメンバーが集まっています。
- プロセス改善から自動化まで、プロダクトと共に進化するQAエンジニアの役割
- QAエンジニアの思考を映す_テスト自動化事例
- "JaSST'24 Tokyo"で得た知見を活かし、IVRyの品質向上へ
- JaSST'23 Tokyoに初参加しました
- エンジニアブログ
- テックブログ（Zenn）
- エントリー
- カジュアル面談
- 書類選考
- 面接（2〜3回）
- 内定
- 条件面談
※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。
※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。
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- アイブリー AI Contact Center
- アイブリーモバイルアプリ
- IVRy AI FAX
- IVRy Data Hub
ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。ご関心があれば、キャリア登録 からぜひご登録ください。
IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。
IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。
