AI Quality Assurance Engineer

Xirgo is building the future of Smart Fleet Logistics: smarter, safer and more productive fleet management powered by world-class technology, deep expertise and strong partnerships. You will help ensure that the next-generation video dashcam platform delivers reliable, high-performance AI features that create real value for fleet operators and drivers. You will work at the intersection of product, engineering and customer success, responsible for end-to-end validation of AI/ML functionality and for building scalable automation across embedded systems and cloud services.

What you will do:

AI Quality & Integration

• Validate the end-to-end behavior of AI features (including computer vision, ADAS, DMS) across device, edge and cloud.
• Build data-driven feedback loops to diagnose performance issues, tune models and improve real-world outcomes.

AI Models Test Planning & Automation

• Design and implement test plans, suites and reusable automation for embedded/edge AI and video analytics.
• Create and maintain test documentation and own all QA artifacts (plans, cases, reports) ensuring broad coverage across devices, platforms and browsers.
• Develop and extend Python-based test frameworks (or equivalent) for HIL testing, simulation and in-vehicle validation.

Execution & Systems Validation

• Execute functional, regression, stress and performance tests on firmware features such as ADAS, DMS, A/V recording, live streaming, OTA updates, GNSS/WiFi location, power management and protocol stacks.
• Instrument systems to capture telemetry, logs and metrics, and analyze defects across firmware and cloud layers.

Tooling, Debugging & Issue Management

• Use tools such as Wireshark, Drewlinq, serial loggers, oscilloscopes and power analyzers to verify data flow and system stability.
• Document issues clearly in JIRA (or similar), including reproducible steps and supporting evidence; collaborate with developers to resolve root causes.

Collaboration & Customer Enablement

• Work cross-functionally with product managers and software, firmware and hardware teams to translate requirements into concrete, testable deliverables.
• Proactively identify process gaps and drive continuous improvement in verification and release practices.

What you bring:

Required

• Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Electrical/Electronic & Systems Engineering or related field (or equivalent experience).
• At least five years of experience in QA or systems engineering with embedded/IoT devices and/or at least three years in AI/ML applications or computer vision.
• Strong understanding of QA methodologies, test types (functional, performance, stress, regression) and best practices.
• Experience with test automation (preferably Python) and frameworks for embedded/edge systems.
• Ability to interpret hardware/software interactions and excellent debugging, analytical, communication and organizational skills.
• Comfortable working independently in a fast-paced, collaborative environment.

Preferred

• Experience with real-time video processing, edge AI or dashcam technologies.
• Exposure to vehicle/video telematics, power optimization or environmental robustness.
• Familiarity with tools such as TestRail, Postman, Wireshark and log/telemetry analysis.
• Understanding of fleet safety, telematics or automotive camera systems.