Senior/Mid System Test Engineer (k/m)

Projekt badawczo-rozwojowy z obszaru sztucznej inteligencji i robotyki intralogistycznej realizowany w Technoparku Gliwice, firma A1 Sorter tworzy zaawansowane systemy IT wspierające automatyzację logistyki magazynowej, współpracując z kadrą naukową i klientami w Europie.

• Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, elektroniki, matematyki stosowanej lub pokrewnych
• Minimum 5 lat doświadczenia na stanowisku Software Tester lub QA Engineer
• Udokumentowane doświadczenie w testowaniu systemów safety-critical
• Praktyczna znajomość anotacji danych ML: bounding boxes, segmentacja, pose estimation, LiDAR 3D bboxes
• Samodzielne planowanie, analiza, wykonywanie i ocena testów systemowych i integracyjnych
• Tworzenie dokumentacji: plany testów, przypadki testowe, raporty i dokumentacja procesowa

Nice to have:

• Certyfikaty ISTQB (Advanced Level - Test Manager lub Test Analyst)
• Znajomość standardów bezpieczeństwa funkcjonalnego: IEC 61508, ISO 13849, ISO 26262
• Doświadczenie z testowaniem modeli wizji komputerowej lub systemów percepcji robotycznej
• Podstawowa znajomość metryk jakości modeli ML: IoU, mAP, precision/recall
• Doświadczenie w środowiskach HIL (Hardware-in-the-Loop) lub SIL (Software-in-the-Loop)
• Znajomość narzędzi do experiment tracking: Weights & Biases, MLflow
• Znajomość języka angielskiego na poziomie B2+ (dokumentacja techniczna)

Testy systemów AI:

• Planowanie, projektowanie i wykonywanie testów modeli AI i pipeline'ów ML
• Testy integracyjne komponentów percepcji wizyjnej i systemów klasyfikacji
• Walidacja modeli segmentacyjnych oraz sieci neuronowych
• Analiza wyników metryk ML (IoU, mAP, precision/recall), raportowanie defektów i ocena jakości AI

Safety-critical QA:

• Stosowanie metodyk testowania systemów wymagających najwyższej niezawodności
• Tworzenie i utrzymywanie dokumentacji testowej: plany, przypadki, raporty
• Audyt jakości procesów testowych i anotacyjnych w projekcie R&D
• Definiowanie kryteriów akceptacji modeli AI w kontekście bezpieczeństwa

Anotacja ML:

• Anotacja obrazów 2D: bounding boxes, segmentacja instancyjna i semantyczna, pose estimation
• Anotacja chmur punktów LiDAR: 3D bounding boxes, śledzenie obiektów w przestrzeni
• Weryfikacja i kontrola jakości zbiorów danych treningowych
• Współtworzenie i aktualizacja wytycznych anotacyjnych

Współpraca i dokumentacja:

• Ścisła współpraca z inżynierami ML, robotyki i kadry naukowej
• Udział w przeglądach specyfikacji wymagań i architektury systemów AI
• Tworzenie dokumentacji technicznej i szkoleniowej w projekcie R&D
• Raportowanie statusu jakości i postępu testów do kierownictwa projektu