Embedded QA Engineer – Audio Quality, Android (M/F/NB)

Etteplan; Polska; Hybrid; PLN 140,000 - 190,000; Full time

Job summary

Etteplan w Polsce poszukuje QA Engineera odpowiedzialnego za jakość SDK do rekonstrukcji mowy opartego na AI. Będziesz łączyć testy oprogramowania embedded z oceną jakości dźwięku na urządzeniach docelowych.

Twoje zadania obejmują definiowanie kryteriów wydania, przygotowywanie planów testów regresji oraz ocenę zrozumiałości, naturalności i identyfikacji artefaktów. Współpraca z badaczami AI i inżynierami integracji będzie kluczowa.

Qualifications

• Minimum 2 lata doświadczenia w QA, testowaniu lub walidacji systemów embedded/mobilnych.
• Doświadczenie w testowaniu Androida: adb, testy instrumentacyjne, logcat, Perfetto.
• Praktyczna znajomość Pythona w automatyzacji testów i analityce danych.

Responsibilities

• Strategia testów SDK na różnych urządzeniach i platformach.
• Przygotowanie i uruchamianie planów testów regresji i raportowanie wyników.
• Ocena jakości odtwarzanej mowy: zrozumiałość, naturalność, tożsamość mówiącego, artefakty.

Skills

QA Engineer

Embedded testing

Android testing

Python automation

PESQ

ViSQOL

STOI

WER

Perfetto

Tools

adb

Perfetto

Job description

Jak sprawdzić, czy technologia AI odtwarzająca mowę nie tylko działa na urządzeniu, ale też brzmi tak, jak oczekuje użytkownik?

Odpowiedź wymaga dwóch rodzajów testów: na sprzęcie (opóźnienia, pamięć, NPU, termika) oraz na jakości dźwięku (zrozumiałość, naturalność, brak artefaktów).

W Etteplan szukamy QA Engineera, który zbuduje fundamenty jakości dla SDK do rekonstrukcji mowy opartego na AI, rozwijanego przez naszego klienta. To pierwsza dedykowana rola QA w tym zespole i obejmuje dwie dyscypliny: testowanie oprogramowania embedded oraz ocenę jakości mowy.

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 i jakości mowy, walidacja SDK z AI głosowym

Kluczowe technologie: Android, Python, adb, Perfetto, PESQ, ViSQOL, STOI, WER

Główne zagadnienia: opóźnienia (latency), pamięć, zachowanie NPU, termika, stabilność długoterminowa, zrozumiałość i naturalność mowy, zachowanie tożsamości mówiącego, artefakty, testy odsłuchowe

Środowisko: Android, Windows, platformy Qualcomm Snapdragon, NPU w komputerach, nowe platformy typu hearables, stanowiska akustyczne

O projekcie i Twojej roli

Dołączysz do zespołu klienta rozwijającego SDK, które odtwarza i poprawia mowę lokalnie na urządzeniu. Będziesz pierwszą osobą odpowiadającą 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?

• Łączysz dwie dziedziny rzadko spotykane razem. Testujesz zarówno oprogramowanie na sprzęcie, jak i to, jak brzmi wynik, a Twoja ocena ma realny wpływ na produkt.
• Budujesz jakość od podstaw. To pierwsza dedykowana rola QA, więc strategia testów, kryteria wydań, korpusy testowe i stanowiska akustyczne powstaną z Twoim udziałem.
• Twoje decyzje wpływają na to, co trafia do klienta. Definiujesz kryteria wydań dla kolejnych wersji SDK, a Twoje dane stoją za decyzjami go/no-go.
• 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 od v0.7 do v1.0 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.
• 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.
• Ocenę jakości odtwarzanej mowy wyćwiczonym uchem i rzetelną metodą: zrozumiałość, naturalność, zachowanie tożsamości mówiącego, artefakty i opóźnienie end-to-end.
• Utrzymywanie potoków oceny opartych na metrykach obiektywnych (PESQ, ViSQOL, STOI, MCD, WER z ASR), wspartych strukturyzowanymi testami odsłuchowymi (MOS, MUSHRA, ITU-T P.800 / P.808).
• Budowanie i pielęgnowanie korpusów testowych: mowa szeptana, zmieniona i patologiczna, od różnych mówców, w różnych językach, akcentach, konfiguracjach mikrofonów i środowiskach akustycznych.
• Przygotowanie i utrzymanie stanowisk akustycznych (mikrofony referencyjne, sztuczne usta / HATS, pomiar opóźnienia w pętli zwrotnej, kontrolowane odtwarzanie hałasu), tak aby wyniki były powtarzalne między urządzeniami, lokalizacjami i wydaniami.
• Ocenianie jakości tak, jak słyszy ją użytkownik, a nie tylko tak, jak raportuje ją metryka, oraz uzasadnianie stanowiska, gdy te dwa oceny się rozchodzą.
• Przekazywanie zespołowi AI obserwacji z terenu wraz z dowodami, np. o warunkach hałasu, zachowaniu mikrofonów, opóźnieniach i przypadkach brzegowych personalizacji.
• Dostarczanie Technical Product Managerowi danych jakościowych do decyzji o roadmapie, zakresie i go/no-go oraz pełnienie roli technicznego kontaktu jakościowego dla zespołów OEM, wraz z raportami, którym ufają ich inżynierowie.
• Budowanie automatycznych harnessów testowych i stanowisk hardware-in-the-loop uruchamianych dla każdego buildu SDK oraz instrumentację device farm i CI, tak aby regresje było widać w ciągu godzin.
• 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.
• Wykazuje zamiłowanie do jakości dźwięku i mowy: słyszy różnicę między wynikiem, który przechodzi testy, a takim, który brzmi dobrze dla użytkownika, i potrafi poprzeć swoją ocenę pomiarem.
• Ma doświadczenie w testowaniu audio w czasie rzeczywistym oraz dobrze zna potoki audio Androida (AudioRecord, AAudio, Oboe) i/lub frameworki audio Windows (WASAPI, Windows Audio Session).
• Ma praktyczne umiejętności pomiarów audio: opóźnienie end-to-end i jitter, wykrywanie zakłóceń i przerw, analiza na poziomie sygnału, obiektywne metryki jakości.
• Potrafi projektować oceny odsłuchowe, które prowadzą do decyzji, a nie tylko do opinii.

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.

Znajomość Kotlina lub Javy.

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/