Embedded QA Engineer – Android, Python & HIL (M/F/NB)

Jak upewnić się, że technologia AI poprawiająca jakość mowy działa stabilnie na prawdziwym urządzeniu, także po wielu godzinach pracy, a nie tylko w teście laboratoryjnym?

Odpowiedź zaczyna się od testów na sprzęcie: opóźnień, pamięci, obciążenia NPU/DSP, nagrzewania się urządzenia i zużycia energii.

W Etteplan szukamy QA Engineera, który zbuduje fundamenty jakości dla SDK do przetwarzania mowy opartego na AI, rozwijanego przez naszego klienta. To pierwsza dedykowana rola QA w tym zespole.

Od ponad 40 lat łączymy wiedzę inżynierską z nowoczesnymi technologiami. Tworzymy rozwiązania z obszaru software, embedded systems i zaawansowanej inżynierii, pomagając klientom rozwijać produkty i systemy wykorzystywane w rzeczywistym świecie.

Rola w skrócie

Obszar: testowanie oprogramowania embedded, walidacja SDK z AI głosowym

Kluczowe technologie: Android, Python, C/C++, adb, Perfetto, hardware-in-the-loop (HIL), CI (Jenkins, GitHub Actions)

Główne zagadnienia: opóźnienia (latency), pamięć, obciążenie CPU/NPU/DSP, zużycie energii, termika, stabilność długoterminowa, testy regresji

Środowisko: Android, Windows, embedded Linux, platformy Qualcomm Snapdragon, NPU w komputerach, nowe platformy typu hearablesPoziom: [do potwierdzenia]

O projekcie i Twojej roli

Dołączysz do zespołu klienta rozwijającego SDK, które poprawia jakość mowy lokalnie na urządzeniu. Będziesz pierwszą osobą, która odpowiada wyłącznie za jakość.

Zadaniem tej roli jest przekładanie zachowania modeli AI na mierzalne kryteria jakości, danych jakościowych na decyzje produktowe, a obserwacji z testów w terenie na priorytety badawcze. Będziesz współpracować bezpośrednio z badaczami AI, inżynierami integracji i oprogramowania, Technical Product Managerem oraz zespołem business development.

Twoja praca da zespołowi podstawy do prowadzenia kilku programów z producentami urządzeń (OEM) jednocześnie.

Dlaczego warto?

• Budujesz jakość od podstaw. To pierwsza dedykowana rola QA, więc strategia testów, kryteria wydań i narzędzia powstaną z Twoim udziałem.
• Twoje decyzje wpływają na to, co trafia do klienta. Definiujesz kryteria wydań dla każdej wersji SDK, a Twoje dane stoją za decyzjami go/no-go.
• Testujesz AI na prawdziwym sprzęcie. Pracujesz na NPU, DSP i różnych backendach, na platformach Snapdragon, w komputerach i w nowych urządzeniach typu hearables.
• Łączysz inżynierię, AI i produkt. Masz bezpośredni kontakt z badaczami, inżynierami, produktem i zespołami OEM.

W tej roli będziesz odpowiadać za:

• Strategię testów SDK na różnych urządzeniach, układach i systemach operacyjnych, w tym Qualcomm Snapdragon, NPU w komputerach i platformach hearables.
• Definiowanie i utrzymywanie kryteriów wydania (opartych na PRD) dla każdej wersji SDK oraz pilnowanie, co może trafić do klienta.
• Przygotowywanie i uruchamianie planów testów regresji dla każdego wydania: zakres, przypadki testowe, kryteria zaliczenia, wykonanie na sprzęcie docelowym i raportowanie.
• Testy obciążeniowe i długotrwałe (stress, soak) pod kątem opóźnień w czasie rzeczywistym, pamięci, obciążenia CPU/NPU, termiki i zużycia energii.
• Weryfikację zachowań widocznych tylko na prawdziwym sprzęcie: konfiguracji potoku audio, buffer underruns, jittera szeregowania, różnic między backendami i sterownikami oraz odtwarzania pracy po przerwaniach.
• Walidację inferencji AI na urządzeniu na CPU, GPU, NPU i DSP: zgodności numerycznej, wpływu kwantyzacji, zachowania przy awarii backendu i wydajności.
• Testy w środowiskach embedded (Android, embedded Linux, systemy RTOS w hearables): stany zasilania, limity zasobów, współbieżność i odzyskiwanie po błędach.
• Odtwarzanie, izolowanie i dokumentowanie defektów tak, żeby inżynierowie mogli działać bez dodatkowych pytań.
• Walidację wyników PoC i NRE względem uzgodnionych KPI, zanim trafią do klienta.
• Budowanie automatycznych harnessów testowych i stanowisk hardware-in-the-loop uruchamianych dla każdego buildu SDK oraz instrumentację device farm i CI.
• Wsparcie zespołu AI w ocenie jakości odtwarzanej mowy (zrozumiałość, naturalność, zachowanie tożsamości mówiącego, artefakty, opóźnienie end-to-end) oraz uruchamianie metryk obiektywnych (PESQ, ViSQOL, STOI, WER) w testach regresji.
• Przygotowywanie raportów z walidacji dla zespołów inżynierskich OEM, dostarczanie danych jakościowych Technical Product Managerowi i przekazywanie obserwacji z testów zespołowi AI.
• Tworzenie playbooków, szablonów i dokumentacji testowej, która skraca walidację dla kolejnych programów OEM, oraz dbanie o sprawność sprzętu demonstracyjnego na spotkania z klientami i targi.

Szukamy osoby, która:

• Ma co najmniej 2 lata doświadczenia w QA, testowaniu lub walidacji systemów embedded, mobilnych albo czasu rzeczywistego.
• Ma praktyczne doświadczenie w testowaniu Androida: adb, testy instrumentacyjne, logcat, systrace/Perfetto, device farms.
• Bardzo dobrze zna Pythona w automatyzacji testów, narzędziach i analizie danych.
• Swobodnie pracuje blisko sprzętu: profiluje opóźnienia i pamięć, czyta ślady (traces) i odróżnia problem platformy od problemu SDK.
• Zna C/C++ na poziomie roboczym: czyta kod SDK i platformy, pisze niewielkie natywne harnessy testowe i debuguje natywne awarie (gdb/lldb, tombstones, sanitizers).
• Ma doświadczenie z celami AOSP i Windows: konsole szeregowe, flashowanie, narzędzia do uruchamiania płyt (board bring-up) i binaria kompilowane krzyżowo.
• Ma doświadczenie z testami hardware-in-the-loop (HIL) i CI dla urządzeń embedded (Jenkins, GitHub Actions lub podobne), w tym z obsługą device farms i sprzętu laboratoryjnego.
• Mierzyła wydajność, pobór mocy i zachowanie termiczne na układach mobilnych lub embedded (Perfetto, Snapdragon Profiler, mierniki mocy lub podobne).

Docenimy również:

• Doświadczenie w walidacji inferencji AI na urządzeniu (akceleracja NPU/DSP, TFLite, ONNX Runtime lub podobne), w tym zgodności numerycznej między backendami i poziomami kwantyzacji. To duży atut.
• Wyczucie jakości dźwięku i mowy: umiejętność odróżnienia wyniku, który przechodzi testy, od takiego, który brzmi dobrze dla użytkownika, i poparcia oceny pomiarem.
• Doświadczenie w testowaniu audio w czasie rzeczywistym na Androidzie (AudioRecord, AAudio, Oboe) i/lub Windows (WASAPI, Windows Audio Session).
• Praktyczne umiejętności pomiarów audio: opóźnienie end-to-end i jitter, wykrywanie zakłóceń i przerw, analiza na poziomie sygnału.
• Doświadczenie z obiektywnymi metrykami jakości mowy (PESQ, ViSQOL, STOI) lub ze strukturyzowanymi testami odsłuchowymi (MOS, MUSHRA, ITU-T P.800 / P.808).
• Znajomość Kotlina lub Javy.

Jak przebiega proces rekrutacyjny?

• Prześlij nam swoje CV w języku angielskim, dopisując w formularzu oczekiwania finansowe, preferowaną formę współpracy oraz dyspozycyjność.
• Teraz czas na nasz ruch - analizę Twojego zgłoszenia. Jeśli przebiegła pomyślnie, zaprosimy Cię na dłuższą rozmowę w formie zdalnej (ok. 1.5h).
• Po spotkaniu spodziewaj się feedbacku w przeciągu 2 tygodni.
• Powyższe etapy poszły Ci jak z płatka? Świetnie! Witaj w Etteplan :)

Możesz też zajrzeć na naszą stronę internetową lub Facebooka i zobaczyć, co ciekawego się u nas dzieje!

-

Nasza firma wdrożyła procedury ochrony sygnalistów zgodnie z obowiązującą ustawą. Każda osoba ma prawo zgłaszać nieprawidłowości w bezpieczny sposób, a zgłoszenia są objęte pełną ochroną prawną. Więcej informacji: https://www.etteplan.com/pl/kodeks-postepowania/