Inżynier ds. testów oprogramowania

Przegląd firmy

Deepgram to wiodąca platforma wspierająca wschodzącą ekonomię sztucznej inteligencji głosowej o wartości bilionów dolarów, udostępniająca interfejsy API czasu rzeczywistego do zamiany mowy na tekst (STT), zamiany tekstu na mowę (TTS) oraz tworzenia agentów głosowych klasy produkcyjnej na dużą skalę. Ponad 200 000 programistów i ponad 1300 organizacji tworzy oferty głosowe oparte na technologii Deepgram, w tym Twilio, Cloudflare, Sierra, Decagon, Vapi, Daily, Cresta, Granola i Jack in the Box. Dostęp do podstawowych modeli głosowych Deepgram można uzyskać poprzez interfejsy API w chmurze lub jako oprogramowanie hostowane samodzielnie lub lokalnie, z niezrównaną dokładnością, niskimi opóźnieniami i efektywnością kosztową. Wspierany przez niedawną serię C prowadzoną przez wiodących światowych inwestorów i partnerów strategicznych, Deepgram przetworzył ponad 50 000 lat nagrań dźwiękowych i transkrybował ponad 1 bilion słów. Nie ma na świecie organizacji, która rozumie głos lepiej niż Deepgram.

Rytm działania firmy

W Deepgram oczekujemy nastawienia nastawionego przede wszystkim na sztuczną inteligencję – wykorzystanie sztucznej inteligencji i wygoda nie są opcjonalne, są podstawą tego, jak działamy, wprowadzamy innowacje i mierzymy wydajność.

Od każdego członka zespołu pracującego w Deepgram oczekuje się aktywnego korzystania z zaawansowanych narzędzi AI i eksperymentowania z nimi, a nawet wbudowania własnych w codzienną pracę. Mierzymy skuteczność stosowania sztucznej inteligencji w celu uzyskania wyników, a konsekwentne, kreatywne wykorzystanie najnowszych możliwości sztucznej inteligencji jest tutaj kluczem do sukcesu. Kandydaci powinni czuć się komfortowo, szybko wdrażając nowe modele i tryby, integrując sztuczną inteligencję w swoich przepływach pracy i stale przesuwając granice możliwości tych technologii.

Dodatkowo poruszamy się w tempie AI. Zmiany zachodzą szybko i możesz oczekiwać, że Twoja codzienna praca będzie ewoluować równie szybko. Może to nie być właściwa rola, jeśli nie lubisz eksperymentować, dostosowywać się, myśleć samodzielnie i ciągle się uczyć, lub jeśli szukasz czegoś wysoce normatywnego w tradycyjnym systemie pracy od 9 do 17.

Szansa

Deepgram poszukuje inżyniera ds. testów oprogramowania do projektowania, budowania i utrzymywania platform testów automatycznych i zestawów testów eksploracyjnych w naszych produktach, modelach, interfejsach API i platformach danych. Lubisz łamać systemy, badać przypadki brzegowe, testować dane wejściowe ze świata rzeczywistego i kontradyktoryjnego oraz automatyzować powtarzalną walidację, aby szybko wychwytywać regresje.

Tłumaczysz wymagania produktu i metryki modelu na zautomatyzowane testy regresyjne, potoki oceny, bramki jakości danych, testy obciążenia i kryteria wydania. Współpracujesz z QA, Research, Product, Data i Engineering, aby planować testy, przeprowadzać ludzkie i automatyczne oceny, wspierać testy akceptacyjne użytkowników i jasno komunikować ryzyko.

Gdy znajdziesz problem, podajesz dokładne etapy odtwarzania, dane wejściowe, parametry, oczekiwane i rzeczywiste wyniki oraz dane pomocnicze. Co Cię ekscytuje? Tworzenie skalowalnej automatyzacji, która daje firmie Deepgram pewność, że jej produkty, modele i przepływy pracy z danymi działają niezawodnie dla klientów.

Co zrobisz

•
Definiuj i wykonuj dobrze zaprojektowane plany testów produktów Deepgram, interfejsów API, zestawów SDK, funkcji opartych na modelach i platform danych, zapewniając, że oprogramowanie produkcyjne jest solidne, niezawodne i dobrze działa.

•
Projektuj, buduj i utrzymuj zautomatyzowane zestawy testów i platformy do testów funkcjonalnych, integracyjnych, kompleksowych, regresyjnych, API, przeglądarek i na poziomie usług w przepływach pracy wsadowych i strumieniowych.

•
Przekładaj wymagania dotyczące produktu i kryteria akceptacji klientów na jasne strategie testowe, powtarzalne przypadki testowe i możliwe do wyegzekwowania bramki wydania.

•
Twórz i utrzymuj reprezentatywne, zorientowane na klienta i kontradyktoryjne zestawy danych testowych, urządzenia i środowiska testowe, które wykorzystują dane wejściowe ze świata rzeczywistego, przypadki brzegowe, tryby awarii i ograniczenia systemu.

•
Weryfikuj zachowania oparte na modelach — w tym zamianę mowy na tekst, zamianę tekstu na mowę i inne funkcje sztucznej inteligencji — przy użyciu odpowiednich metryk, oczekiwanych wyników, przeglądu ręcznego i zasięgu regresji, współpracując w razie potrzeby ze specjalistami ds. badań i oceny modeli.

•
Twórz infrastrukturę testową, w tym wiązki testowe, skrypty do wielokrotnego użytku, narzędzia do danych testowych, potoki agregacji wyników, pulpity nawigacyjne i wizualizacje, dzięki którym sygnały jakości są łatwe do zrozumienia i podejmowania działań.

•
Zintegruj testy automatyczne, kontrole jakości, testy kanarkowe i walidację wersji z CI/CD, aby regresje były wykrywane w sposób ciągły, a nie wyłącznie poprzez testowanie ręczne.

•
Współpracuj z inżynierią, produktami, badaniami, danymi, infrastrukturą i DevOps, aby zrozumieć zachowanie systemu, zależności, odmiany, ograniczenia wydajności i ryzyko wdrożenia oraz ustalić odpowiedni zakres testów.

•
Testuj przepływy pracy związane z pozyskiwaniem, przetwarzaniem, adnotacjami i kontrolą jakości danych, weryfikując integralność, kompletność, reprezentatywność, deduplikację, wycieki i gotowość do dalszego przetwarzania danych.

•
Przeprowadzaj walidację etapową i produkcyjną, testy obciążenia i niezawodności, testy przepływu pracy w różnych przeglądarkach i przepływie pracy u klienta oraz testy akceptacji użytkowników we współpracy z wewnętrznymi interesariuszami i zespołami kontroli jakości klienta.

•
Utrzymuj i ulepszaj repozytorium przypadków testowych, zakres automatyzacji, dokumentację testową i raportowanie gotowości do wydania, aby zespoły miały jasny obraz tego, co zostało przetestowane, co przeszło, a co pozostaje ryzykowne.

•
Twórz precyzyjne, przydatne raporty o błędach z powtarzalnymi krokami, danymi wejściowymi, parametrami, oczekiwanymi i rzeczywistymi wynikami, dziennikami lub artefaktami oraz wyraźną wagą; uczestniczyć w segregacji i eskalować problemy, jeśli to konieczne.

•
Pomóż podnieść poprzeczkę poprzez przeglądy kodu, przeglądy projektów testów, dyskusje techniczne oraz solidne praktyki inżynieryjne, automatyzacyjne i kontroli jakości.

Czego szukamy

•
BS, MS lub doktorat z informatyki, sztucznej inteligencji, matematyki stosowanej lub pokrewnej dziedziny lub równoważne doświadczenie.

•
Ponad 5 lat doświadczenia w profesjonalnym oprogramowaniu lub inżynierii kontroli jakości, z doświadczeniem w zakresie infrastruktury testowej wysyłki lub systemów ewaluacyjnych (mile widziani starsi kandydaci ze znacznie głębszym doświadczeniem).

•
Solidne doświadczenie w backendie/skryptowaniu w języku takim jak Python, Rust, Go lub podobnym.…

Źródło: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/154872-software-test-engineer)