Ingeniero de Pruebas de Software

Resumen de la empresa

Deepgram es la plataforma líder que sustenta la emergente economía de la Voz impulsada por IA, valorada en billones de dólares, proporcionando APIs en tiempo real para conversión de voz a texto (STT), texto a voz (TTS) y la creación de agentes de voz de grado de producción a escala. Más de 200,000 desarrolladores y 1,300+ organizaciones crean ofertas de voz 'Impulsadas por Deepgram', incluyendo Twilio, Cloudflare, Sierra, Decagon, Vapi, Daily, Cresta, Granola y Jack in the Box. Los modelos fundacionales nativos de voz de Deepgram se acceden a través de APIs en la nube o como software autoalojado y en las instalaciones, con precisión inigualable, baja latencia y eficiencia de costos. Respaldada por una reciente ronda Serie C liderada por inversores globales líderes y socios estratégicos, Deepgram ha procesado más de 50,000 años de audio y transcrito más de 1 billones de palabras. No hay ninguna organización en el mundo que entienda la voz mejor que Deepgram.

Ritmo operativo de la empresa

En Deepgram, esperamos una mentalidad de IA primero: el uso y la comodidad con la IA no son opcionales, son fundamentales para cómo operamos, innovamos y medimos el rendimiento.

Se espera que cada miembro del equipo que trabaja en Deepgram use y experimente activamente con herramientas avanzadas de IA, e incluso construya las suyas propias en su trabajo diario. Medimos la eficacia con la que se aplica la IA para obtener resultados, y el uso consistente y creativo de las últimas capacidades de IA es clave para el éxito aquí. Los candidatos deben sentirse cómodos adoptando nuevos modelos y modos rápidamente, integrando la IA en sus flujos de trabajo y empujando continuamente los límites de lo que estas tecnologías pueden hacer.

Además, nos movemos al ritmo de la IA. El cambio es rápido, y puedes esperar que tu trabajo diario evolucione igual de rápido. Este puede no ser el rol adecuado si no te entusiasma experimentar, adaptarte, pensar sobre la marcha y aprender constantemente, o si buscas algo altamente prescriptivo con un 9 a 5 tradicional.

La oportunidad

Deepgram está buscando un Ingeniero de Pruebas de Software para diseñar, construir y mantener marcos de pruebas automatizadas y suites de pruebas exploratorias en nuestros productos, modelos, APIs y plataformas de datos. Disfrutas rompiendo sistemas, probando casos límite, probando entradas del mundo real y adversarias, y automatizando la validación repetible para que las regresiones se detecten rápidamente.

Traduces los requisitos del producto y las métricas del modelo en pruebas de regresión automatizadas, pipelines de evaluación, puertas de calidad de datos, pruebas de carga y criterios de lanzamiento. Te asocias con QA, Investigación, Producto, Datos e Ingeniería para planificar las pruebas, ejecutar evaluaciones humanas y automatizadas, apoyar las pruebas de aceptación del usuario y comunicar los riesgos claramente.

Cuando encuentras un problema, proporcionas pasos de reproducción precisos, entradas, parámetros, resultados esperados y reales, y datos de apoyo. ¿Qué te emociona? Construir automatización escalable que dé a Deepgram la confianza de que sus productos, modelos y flujos de trabajo de datos funcionan de manera confiable para los clientes.

Lo que harás

• Definir y ejecutar planes de prueba bien diseñados en los productos, APIs, SDKs, funciones impulsadas por modelos y plataformas de datos de Deepgram, asegurando que el software de producción sea robusto, confiable y tenga un buen rendimiento.

• Diseñar, construir y mantener suites y marcos de pruebas automatizadas para pruebas funcionales, de integración, de extremo a extremo, de regresión, de API, de navegador y de nivel de servicio en flujos de trabajo por lotes y en streaming.

• Traducir los requisitos del producto y los criterios de aceptación del cliente en estrategias de prueba claras, casos de prueba repetibles y puertas de lanzamiento ejecutables.

• Construir y mantener conjuntos de datos de prueba representativos, centrados en el cliente y adversarios, fixtures y entornos de prueba que ejerciten entradas del mundo real, casos límite, modos de fallo y límites del sistema.

• Validar el comportamiento impulsado por modelos, incluidos voz a texto, texto a voz y otras funciones de IA, utilizando métricas apropiadas, salidas esperadas, revisión humana y cobertura de regresión, asociándose con especialistas en Investigación y evaluación de modelos según sea necesario.

• Construir infraestructura de pruebas, incluidos arneses de prueba, scripts reutilizables, herramientas de datos de prueba, pipelines de agregación de resultados, paneles y visualizaciones que hagan que las señales de calidad sean fáciles de entender y actuar.

• Integrar pruebas automatizadas, controles de calidad, canarios y validación de lanzamiento en CI/CD para que las regresiones se detecten continuamente en lugar de solo mediante pruebas manuales.

• Asociarse con Ingeniería, Producto, Investigación, Datos, Infraestructura y DevOps para comprender el comportamiento del sistema, dependencias, variaciones, límites de rendimiento y riesgos de implementación, y establecer una cobertura de pruebas adecuada.

• Probar los flujos de trabajo de ingesta, procesamiento, anotación y control de calidad de datos, validando la integridad, integridad, representatividad, deduplicación, fuga y preparación posterior de los datos.

• Ejecutar validación de staging y producción, pruebas de carga y confiabilidad, pruebas entre navegadores y de flujo de trabajo del cliente, y pruebas de aceptación del usuario en asociación con partes interesadas internas y equipos de QA del cliente.

• Mantener y mejorar el repositorio de casos de prueba, la cobertura de automatización, la documentación de pruebas y los informes de preparación para el lanzamiento para que los equipos tengan una visión clara de lo que se probó, lo que pasó y lo que sigue siendo riesgoso.

• Escribir informes de errores precisos y accionables con pasos reproducibles, entradas, parámetros, resultados esperados y reales, registros o artefactos, y severidad clara; participar en el triaje y escalar problemas cuando sea necesario.

• Ayudar a elevar el estándar a través de revisiones de código, revisiones de diseño de pruebas, discusiones técnicas y sólidas prácticas de ingeniería, automatización y QA.

Lo que buscamos

• Licenciatura, maestría o doctorado en Ciencias de la Computación, IA, Matemáticas Aplicadas o un campo relacionado, o experiencia equivalente.

• 5+ años de experiencia profesional en ingeniería de software o QA, con un historial de entrega de infraestructura de pruebas o sistemas de evaluación (los candidatos senior con experiencia significativamente más profunda son bienvenidos).

• Sólida experiencia en backend/scripting en un lenguaje como Python, Rust, Go o similar.

• Experiencia en el diseño y construcción de pipelines de pruebas automatizadas, marcos de evaluación o sistemas de procesamiento de datos.

• Fuertes habilidades analíticas y comodidad razonando sobre métricas, umbrales y variación estadística en los resultados: capaz de distinguir regresiones reales del ruido.

• Capacidad para hacerse cargo de desafíos técnicos ambiguos y comunicarse efectivamente entre equipos de investigación, ingeniería y producto.

Nice to Have / Formas de destacar

• Experiencia práctica probando o evaluando sistemas modernos de IA como LLMs, pipelines RAG, agentes o modelos multimodales, incluido el análisis del comportamiento del modelo y los modos de fallo.

• Experiencia con voz, audio, reconocimiento de voz o sistemas en tiempo real, y familiaridad con métricas como WER, MOS, latencia y tiempo hasta el primer byte.

• Experiencia construyendo o mejorando infraestructura de pruebas, evaluación, benchmarking o ML utilizada por múltiples equipos o usuarios externos.

• Una fuerte apreciación por la calidad de las pruebas y la evaluación, incluida la corrección, reproducibilidad, determinismo y consistencia en todos los entornos.

• Experiencia construyendo herramientas de prueba para React Native, aplicaciones móviles u otros entornos multiplataforma que extiendan la validación más allá del escritorio.

• Familiaridad con infraestructura en la nube, contenedores, entornos de prueba efímeros, sistemas CI/CD y herramientas de monitoreo como Grafana, canarios y detección de anomalías.

• Experiencia sirviendo como puente técnico entre equipos o plataformas, incluidos producto, QA, evaluación, entrenamiento, inferencia, datos o marcos de agentes, con habilidades de comunicación para construir alineación e influir en las decisiones.

• Participación previa en proyectos de código abierto a través de contribuciones, revisiones, mantenimiento o participación comunitaria.

• Experiencia con voz, audio, reconocimiento de voz o sistemas en tiempo real, y familiaridad con métricas como WER, MOS o latencia/TTFB.

• Participación previa en proyectos de código abierto, a través de contribuciones, revisiones, mantenimiento o participación comunitaria.

• Experiencia actuando como puente técnico entre equipos o plataformas (evaluación, entrenamiento, inferencia, marcos de agentes), combinando comprensión arquitectónica con comunicación clara e influencia.

• Familiaridad con infraestructura en la nube, entornos contenerizados/efímeros y herramientas de monitoreo (por ejemplo, Grafana, canarios, detección de anomalías).

Aviso: Somos conscientes de que hay personas que se hacen pasar por reclutadores de Deepgram. Toda comunicación legítima de reclutamiento de Deepgram proviene de una dirección de correo electrónico @deepgram.com. Si has recibido un mensaje que dice ser de Deepgram, por favor reenvíalo a careers@deepgram.com.