2,158,240open jobs
138,765companies
241,048added this week
Browse all
Location
In office (Gdańsk)

Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 10, 2026. First seen by Alion on Nov 10, 2026. Etteplan scores B on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
Profile match
Etteplan is a Finnish engineering and software company founded in 1983 and headquartered in Espoo. It provides embedded systems, technical documentation and product development. The company is listed on Nasdaq Helsinki.

Jak wytrenować model, który rozumie szept, mowę bezgłośną i napiętą, skoro standardowe zbiory danych w ogóle tego nie zawierają?

Odpowiedź zaczyna się od danych: od tego, jak dobrze zostały zaprojektowane, pozyskane i sprawdzone. Jakość modeli jest ograniczona jakością korpusu.

W Etteplan szukamy Speech Data Engineera, który przejmie odpowiedzialność za pozyskiwanie danych głosowych dla technologii AI naszego klienta, od wyboru dostawców i protokołów nagrań, przez kontrolę jakości, po zgodność z GDPR.

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: pozyskiwanie i kontrola jakości danych głosowych (speech data operations, data engineering)

Kluczowe technologie: Python, pipeline'y audio i metadanych, wersjonowanie zbiorów danych

Główne zagadnienia: zarządzanie dostawcami danych, protokoły nagrań, kontrola jakości, GDPR i dane biometryczne, licencje i pochodzenie danych (provenance), współpraca z badaczami AI

Środowisko: zbiory danych mowy w wielu językach, zewnętrzni dostawcy nagrań, zespół badawczy AI

O projekcie i Twojej roli

Dołączysz do zespołu klienta, który buduje działającą w czasie rzeczywistym, lokalnie na urządzeniu technologię audio AI. Przekształca ona szept, mowę bezgłośną i napiętą w czysty, naturalny głos, bez udziału chmury i z opóźnieniem pozwalającym na rozmowę. Technologia jest licencjonowana producentom sprzętu.

Modele klienta wymagają mowy, której standardowe zbiory danych nie obejmują. Istniejące korpusy to głównie mowa czytana i dźwięczna, nagrywana w cichych pomieszczeniach przez osoby mówiące normalnie, a produkty klienta działają na mowie szeptanej, bezgłośnej i napiętej, w warunkach rzeczywistych. Dane te pozyskiwane są przez wyspecjalizowanych partnerów w wielu językach, a Ty odpowiadasz za to, jak dobrze są zaprojektowane, pozyskane i sprawdzone.

To rola data engineera, której środek ciężkości leży w operacjach pozyskiwania danych: mniej więcej dwie trzecie operacji i jedna trzecia inżynierii. Wybierasz dostawców i zarządzasz nimi, piszesz protokoły, według których pracują, kontrolujesz jakość dostaw i prowadzisz pipeline, który sprawia, że wynik jest użyteczny. Jeśli szukasz roli czysto związanej z systemami rozproszonymi, to nie ta. Jeśli chcesz odpowiadać za zbiór danych od początku do końca i zobaczyć, jak zmienia wyniki modeli, to właśnie ta.

Dlaczego warto?

  • Pracujesz nad problemem, którego nikt jeszcze nie rozwiązał. Nie istnieje gotowy podręcznik pozyskiwania mowy bezgłośnej w dobrej jakości i na dużą skalę, a Ty pomagasz go napisać.
  • Odpowiadasz za zbiór danych od początku do końca. Widzisz, jak Twoja specyfikacja, kontrola jakości i decyzje o licencjach przekładają się na wyniki modeli.
  • Masz krótką drogę od swojej pracy do gotowego produktu. SDK klienta trafia do urządzeń konsumenckich, a korpus decyduje o tym, jak dobrze brzmi wynik.
  • Pracujesz w małym zespole, przy jednym stole z badaczami i dyrektorem produktu (CPO). Osoba odpowiedzialna za dane ma bezpośredni wpływ na decyzje.

W tej roli będziesz odpowiadać za:

  • Pozyskiwanie zbiorów danych mowy od zewnętrznych firm zajmujących się zbieraniem danych: wybór dostawców, umowy zakresowe (SOW), standardy akceptacji, harmonogramy dostaw i budżety.
  • Ustalanie specyfikacji paneli tak, aby każdy język był zrównoważony pod względem wieku, płci, akcentu i typu głosu, oraz sprawdzanie dostaw względem tych specyfikacji.
  • Dbanie o to, aby dostawcy uczciwie płacili uczestnikom i jasno ich informowali.
  • Pisanie protokołów nagrań dla każdego języka, według których działają dostawcy: zestawy tekstów, długość sesji i instrukcje dla mówców.
  • Definiowanie macierzy przechwytywania (urządzenia, typy mikrofonów, odległość i warunki hałasu), tak aby korpus odzwierciedlał rzeczywiste użycie.
  • Szacowanie skali każdej kolekcji: liczba mówców (w tym akcenty i emocje), godziny, zrównoważenie i koszt.
  • Budowę i prowadzenie ścieżki przyjmowania danych (ingest) z automatyczną walidacją częstotliwości próbkowania, kanałów, przesterowań, głośności, stosunku sygnału do szumu, aktywności głosowej i wyrównania.
  • Utrzymywanie schematu metadanych dla wielu języków, dostawców i sprzętu nagraniowego.
  • Wersjonowanie zbiorów danych, pisanie notatek o wydaniach i zapewnianie powtarzalnych podziałów bez wycieku mówców między zbiorami.
  • Ustalanie kryteriów akceptacji dla każdej partii i egzekwowanie ich, w tym wymuszanie poprawek, gdy partia ich nie spełnia.
  • Prowadzenie eksperckich sesji odsłuchowych w zakresie, którego automatyka nie oceni, oraz monitorowanie dryfu między partiami, dostawcami i lokalizacjami.
  • Dbanie o powtarzalność procesu tak, aby dodanie nowego języka było kwestią konfiguracji, a nie osobnym projektem.
  • Zarządzanie modelem zgód: jawnym, celowym, udokumentowanym i możliwym do wycofania (nagrania głosu to dane biometryczne w rozumieniu GDPR).
  • Zabezpieczanie licencji obejmujących wszystkie planowane zastosowania komercyjne i prowadzenie dokumentacji praw, którą da się prześledzić do każdej umowy.
  • Prowadzenie rejestru pochodzenia (provenance) dla każdej próbki: kto, kiedy, na jakiej zgodzie i licencji oraz do jakich celów można jej użyć.
  • Odpowiadanie za przechowywanie, usuwanie i wymazywanie danych w praktyce, w tym za to, co wycofanie zgody oznacza dla modelu, który został już wytrenowany.
  • Udział w ocenie skutków dla ochrony danych (DPIA) oraz współpracę z doradcami regulacyjnymi nad warunkami kolekcji i unijnym aktem o sztucznej inteligencji (EU AI Act).
  • Przekładanie potrzeb modeli na specyfikacje kolekcji, zamykanie pętli od każdego wydania zbioru do wyników ewaluacji modeli oraz wczesne informowanie zespołu badawczego, czego dane nie są w stanie wesprzeć.

Szukamy osoby, która:

  • Ma co najmniej 4 lata doświadczenia w inżynierii danych, operacjach na danych mowy lub zarządzaniu korpusami, w tym przynajmniej jeden program kolekcji prowadzony samodzielnie od początku do końca.
  • Ma praktyczne doświadczenie z danymi audio na dużą skalę: formaty, częstotliwości próbkowania, głośność, wyrównanie i metadane.
  • Swobodnie programuje w Pythonie i sama pisze skrypt zamiast zgłaszać zadanie innym.
  • Ma udokumentowane doświadczenie w zarządzaniu dostawcami: pozyskiwanie i kontraktowanie partnerów zbierających dane, umowy zakresowe, budżety, kryteria akceptacji oraz trudna rozmowa, gdy partia nie spełnia wymagań.
  • Zna GDPR w zakresie danych biometrycznych i głosowych oraz swobodnie porusza się w licencjonowaniu danych i prawach do nich.
  • Potrafi odmówić drogi na skróty, która zagraża możliwości licencjonowania korpusu.
  • Potrafi koordynować pracę w różnych kulturach: będzie nadzorować kolekcje w językach, których nie zna, przez dostawców i lokalnych koordynatorów, nie tracąc odpowiedzialności za jakość.
  • Pisze tak, żeby inni mogli według tego pracować: protokoły, kryteria akceptacji i notatki o wydaniach to główne wytwory tej pracy.
  • Jest gotowa na okazjonalne podróże do dostawców.

Docenimy również:

  • Wykształcenie lub doświadczenie z fonetyki lub lingwistyki, w tym praca z szeroką gamą rodzin językowych.
  • Doświadczenie z uznanymi korpusami mowy lub platformami zbierania danych metodą crowdsourcingu.
  • Doświadczenie w ewaluacji modeli mowy, takiej jak WER, MOS, MUSHRA i podobieństwo mówcy.
  • Doświadczenie z przechwytywaniem dźwięku na urządzeniach lub w niestandardowych konfiguracjach.
  • Dodatkowe języki: niderlandzki, mandaryński lub japoński.

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/

Free account
Stop reading job ads. Get the ones that fit.
One free account turns this page into a shortlist built around your stack, your level and your pay.
Match on every job. Stack, seniority, pay and location, scored against your profile.
2,158,240 open roles. Read straight off company career pages, refreshed every day.
Unlimited applications. Every one you send is tracked in one place, on-site or on a company board.
3 tailored CVs a month. Rewritten for the exact job you are applying to. Included free.
Create a free account Continue with Google
Free forever. No card. Under a minute.

Your match

How well do you fit this role?
Two answers are enough for a real match. No account needed.
Check my fit
Answers stay in this browser until you create an account.

Recommended for you based on this role

Data Science
Similar stack
Same company
Gdańsk
Hybrid · Bachelor's Degree · Poland
AI/ML
Machine Learning
Analytics
Power BI
Apply
Data Engineer 6 hours ago
Hybrid · Full-Time · 2+ years exp · Warsaw
Python
SQL
Databases
Databricks
DevOps
Rest API
AWS
Analytics
ETL/ELT
Management
Confluence
Jira
Agile
Scrum
Apply
In office · Full-Time · Katowice · Warsaw
Python
SQL
Databases
Snowflake
Databricks
Google BigQuery
Microsoft Fabric
AI/ML
Machine Learning
DevOps
GCP
Azure DevOps
Azure
CI/CD
AWS
GitHub
Analytics
ETL/ELT
Management
Jira
Apply
In office · Full-Time · Gdańsk · Katowice · Kraków · Łódź · Poznań
SQL
Databases
Snowflake
DevOps
Azure
Analytics
ETL/ELT
Azure Data Factory
Apply
Remote (Poland) · 3+ years exp · Warsaw
Python
SQL
Databases
Snowflake
Databricks
LookML
Google BigQuery
AI/ML
Airflow
dbt
Anthropic
DevOps
GCP
CI/CD
Git
Analytics
Tableau
Power BI
ETL/ELT
A/B Testing
Looker
Apply
In office · Full-Time · Gdańsk · Katowice · Kraków · Łódź · Poznań
SQL
Databases
Snowflake
DevOps
Azure
Analytics
ETL/ELT
Azure Data Factory
Apply
Hybrid · Full-Time · Gdańsk
Apply
In office · Gdańsk
Python
AI/ML
Speech Recognition
TFLite
TensorFlow
LiteRT
ONNX Runtime
DevOps
Windows
Apply
In office · Gdańsk
Python
JavaScript
Rust
TypeScript
Node JS
Databases
PostgreSQL
DevOps
Terraform
Ansible
GCP
GitHub Actions
Loki
OpenTelemetry
OpenTofu
Prometheus
Pulumi
GitLab CI
Azure
CI/CD
AWS
Docker
Kubernetes
Grafana
FinOps
Linux
Cybersecurity
ISO 27001
SOC 2
GDPR
Apply
In office · Gdańsk
Python
AI/ML
Weights & Biases
MLFlow
ONNX
TFLite
TensorFlow
PyTorch
LLM
CUDA
LiteRT
DevOps
Terraform
Ansible
GCP
GitHub Actions
Loki
OpenTelemetry
OpenTofu
Prometheus
Pulumi
GitLab CI
SLURM
Azure
CI/CD
AWS
Docker
Kubernetes
Grafana
FinOps
Linux
Cybersecurity
GDPR
Apply
See all jobs
This is one of many
2,158,240 more open roles from verified company boards, updated every day.