The Software Quality Operations (SWQOps) team is at the heart of enabling safe and successful scale-up into new international markets and incubating mission-critical, high-impact workflows. Our mission is to build an adaptable and scalable operation, increasingly powered by AI, to deliver the crucial insights necessary to confidently deploy and grow Waymo's autonomous vehicle service.

In this hybrid role, you will report into our Program Manager.

ソフトウェア品質運用（SWQOps）チームは、新たな国際市場へのスケールアップを安全かつ成功裏に実現し、ミッション クリティカルで影響力の大きいワークフローを育成するうえで、中心的な役割を担っています。Waymo の使命は、AI をよりいっそう駆使して適応性と拡張性に優れた運用体制を構築し、Waymo の自律走行車両サービスを自信を持って導入し、成長させていくために欠かせない重要な知見を提供することです。

Why This Team is Essential to Waymo's Success: / このチームが Waymo の成功に不可欠な理由: 

Waymo is undergoing unprecedented growth, rapidly expanding into new cities (including international expansion to London and Tokyo) and launching new vehicle platforms. SWQOps, especially our Technical Specialists, plays a critical role in this expansion, making it possible to scale safely and efficiently. We are on the front lines of: / Waymo は前例のない成長を遂げており、新たな都市への進出（ロンドンと東京への国際展開を含む）と、新たな車両プラットフォームの導入を急速に進めています。SWQOps、特に Waymo のテクニカル スペシャリストは、この事業拡大の取り組みにおいて重要な役割を果たし、安全かつ効率的なスケールアップを可能にする存在なのです。SWQOps チームは以下の分野の最前線に立っています。

• International RO & New Market Readiness: Concerted effort to update triage policy, standing Voice of Customer in new countries. Through meticulous triage of driving events, issue discovery, and continuous field monitoring, SWQOps provides early warnings and critical insights to Product and Data Science partners. / 国際的なライダー オンリー市場と新規市場への準備: トリアージ ポリシーの更新に向けた協調的な取り組みと、新しい国々における顧客の声の確立。SWQOps チームは、走行イベントの綿密なトリアージ、問題の発見、継続的な現場の監視を通じて、製品およびデータ サイエンスのパートナーに早期警告と重要な知見を提供します。
• Supporting the development of a single, automated, end-to-end machine learning flywheel for the entire Waymo Driver. A successful flywheel will be the core engine for scaling our technology, enabling faster international expansion, quicker remediation of driving issues, and a significant reduction in the engineering effort required to maintain and improve the driver. / 
• Waymo Driver 全体を対象とした、単一の自動化されたエンドツーエンドの機械学習フライホイールの開発を支援します。このフライホイールが成功すれば、Waymo の技術を拡張するうえで中核的な原動力となり、国際展開の迅速化、走行上の問題の迅速な解決、そして Waymo Driver の保守と改善に必要なエンジニアリング作業の大幅な削減が可能になります。
• Driving Engineering Velocity: By handling the vital work of performance evaluation, issue deep-dives, and data set curation, SWQOps collaborates heavily and allows Waymo's Engineering, SysEng, Simulation, and Data Science teams to focus on their core tasks of developing and improving the Waymo Driver. / 
• エンジニアリングのスピード向上: パフォーマンス評価、問題の詳細な調査、データセットのキュレーションといった重要な業務を担うことで、SWQOps チームは Waymo のエンジニアリング チーム、システム エンジニアリング チーム、シミュレーション チーム、データ サイエンス チームと緊密に連携し、各チームが Waymo Driver の開発と改善という本来の業務に集中できるようにします。
• Workflow Incubation & Development: Incubating high-impact workflows and ensuring readiness for automation and long-term operational excellence. / 
• ワークフローのインキュベーションと開発: 高い効果が期待できるワークフローを育成し、自動化と長期的な運用効率化に向けた準備を整えます。

You Will / 日々の役割と責任（最大 6 項目まで）。

• Partner with Engineering to design, test, and deploy cutting-edge Machine Learning (ML) and Generative AI (Gen-AI) models and tools to drive step-change improvements in issue discovery & detection, triage efficiency, and quality assurance. Provides technical requirements to Engineering for tooling that supports new market workflows (e.g., localization of ML/Gen-AI models, new data pipelines). / エンジニアリング部門と連携して、最先端の機械学習（ML）および生成 AI（Gen-AI）のモデルとツールを設計、テスト、導入することで、問題の発見と検出、トリアージ効率、品質保証における大幅な改善を推進します。新しい市場のワークフローをサポートするツール（例: ML / 生成 AI モデルのローカライズ、新しいデータ パイプライン）に関する技術要件をエンジニアリング部門に提供します。
• Leverage AI-powered insights and traditional triage signals to proactively identify emerging on-road issue trends, new risk scenarios, and edge cases. Develop and refine data-driven strategies for issue discovery and monitoring, enhanced by ML model outputs / AI を活用した分析情報と従来のトリアージ シグナルを利用して、路上で発生する新たな問題の傾向、新しいリスクシナリオ、エッジケースを積極的に特定します。ML モデルの出力によって強化された、問題の発見と監視のためのデータ駆動型戦略を開発、改善します。
• Serve as the key link between AI/ML development and operational execution. Define and document new policies, guidelines, and Standard Operating Procedures (SOPs) that integrate AI tools and insights into daily vendor workflows / AI / ML の開発と、AI / ML が運用される現場との間で、重要な橋渡し役を担います。AI ツールと分析情報をベンダーの日常的なワークフローに統合するための新しいポリシー、ガイドライン、標準作業手順を定義し、文書化します。
• Design and implement robust quality control processes for both human and AI-generated outputs. Designs and validates new triage policies, SOPs, and quality control processes specifically for Tokyo driving rules and data signals. / 
• 人間と AI が生成した出力の両方に対して、堅牢な品質管理プロセスを設計および実装します。東京の運転規則とデータ信号に特化した新しいトリアージ ポリシー、標準作業手順、品質管理プロセスを設計して検証します。
• Act as the Subject Matter Expert for technical policies and guidelines in the new market. Consult with local/international stakeholders to ensure seamless adoption of technical policies. / 新市場における技術ポリシーとガイドラインに関する専門家として活動します。技術ポリシーがシームレスに採用されるように、国内外の関係者と協議します。
• Provide technical leadership and consultation to stakeholders to enhance our workflows and quality. You'll be at the forefront of identifying and escalating issues with our tools, providing technical requirements to engineering, and driving user testing to support the development and deployment of new tooling features. / ワークフローと品質を向上させるために、関係者に技術的なリーダーシップとコンサルティングを提供します。採用者の方には、ツールに関する問題の特定とエスカレーション、エンジニアリング部門への技術要件の提供、新しいツール機能の開発と導入をサポートするためのユーザーテストの推進などを、最前線で担当していただきます。

You Have / この職種に求められる「必須」の最低限の経験、スキル、資質（測定可能または具体的な内容で）（最大 6 項目まで）。

• BS/BA degree or 8+ years of relevant work experience in AV Software Quality Operations / BS / BA の学士号、または自動運転ソフトウェアの品質運用関連業務における 8 年以上の経験
• Strong understanding of driving rules and regulations in Japan metropolitan areas. / 日本の首都圏における運転の規則や規制を十分に理解していること
• Increased competency in supporting all phases of the machine learning development lifecycle, from data preparation and training to validation, deployment, and continuous monitoring. / データの準備やトレーニングから、検証、導入、継続的な監視まで、機械学習開発ライフサイクルの全段階において高いレベルで支援できる能力
• Experience with ML testing and validation, including dataset quality assurance, bias detection, edge-case scenario testing, and performance evaluation using statistical metrics. / データセットの品質保証、バイアス検出、エッジケース シナリオのテスト、統計指標を使用したパフォーマンス評価など、ML のテストと検証に関する経験
• Ability to quickly learn and implement new concepts and utilize proprietary tools. Strong understanding of driving rules and regulations. / 新しい概念をすばやく学習して実装し、独自のツールを活用できる能力運転の規則や規制を十分に理解していること
• A proven ability to work in a fast-paced, high-stress environment while maintaining good judgment / ペースが速く、ストレスの多い環境下でも、適切な判断力を維持しながら働いてきた実績
• Excellent communication and interpersonal skills to effectively collaborate with a wide range of individuals in a diverse and dynamic work environment / 多様でダイナミックな職場環境において、幅広い人々と効果的に協働できる優れたコミュニケーション能力と対人スキル

We Prefer / この職種に歓迎される「あればなおよい」経験、スキル、資質（最大 6 項目まで）。

• Demonstrated strong execution with ability to drive outcomes / 強力な実行力を発揮し、実際に成果を出す能力
• Demonstrated experience working with international and/or offshore vendor teams to drive global process standardization and quality / グローバルなプロセス標準化と品質向上を推進するために、国際的なベンダーチームやオフショアのベンダーチームと協働した実績
• Basic SQL querying / 基本的な SQL クエリの知識
• Competency in LLM / transformer models, and / or ML for robotics domain experience / LLM / トランスフォーマー モデル、および / またはロボット工学分野における機械学習の専門知識や経験
• A greater focus on using your subject matter expertise for results analysis and direct customer consultation in the development of new and improved solutions / 新規および改良されたソリューションの開発において、専門知識を活かした成果分析と顧客への直接コンサルティングに注力できる能力
• Self-motivated with basic skills in task planning and time management / タスク計画と時間管理の基本スキルを備え、自発的に行動できる能力があること

 Travel requirements: /  出張要件（該当する場合）。

• Y, to HQ, ~10% of all time / 本社（HQ）への出張が必要。出張は総勤務時間の約 10% を要します。