Who We Are
영상 이해 AI의 글로벌 기준을 함께 만들어갈 인재를 찾습니다!
트웰브랩스는 방대한 영상 데이터를 효과적으로 처리하여, 영상에 특화된 검색, 분석, 요약, 인사이트 생성 기능을 제공하는 세계 최고 수준의 영상 특화 AI 모델을 만들고 있습니다.
세계 최대 스포츠 리그에서는 트웰브랩스 모델을 활용해 방대한 경기 영상 속에서 빠르고 정확하게 하이라이트를 선별하여 초개인화된 시청 경험을 제공하고 있습니다. 국내 통합관제센터에서는 위기 상황에 신속히 대응하기 위해 트웰브랩스와 함께 CCTV 영상을 효율적으로 탐색하고 있으며, 전 세계 주요 방송사와 스튜디오들은 수십억 명의 시청자를 위한 콘텐츠 제작에 트웰브랩스 모델을 활용하고 있습니다.
트웰브랩스는 샌프란시스코와 서울에 오피스를 둔 Deep Tech 스타트업으로, 4년 연속 CB Insights 선정 세계 100대 AI 스타트업에 이름을 올렸습니다. NVIDIA, NEA, Index Ventures, Databricks, Snowflake 등 세계적인 VC와 기업으로부터 총 1억 1천만 달러 이상의 투자를 유치했으며, 한국에서 개발된 AI 모델 중 유일하게 Amazon Bedrock을 통해 서비스됩니다. 우리는 탁월한 동료들과 혁신적인 제품을 만들고 전 세계 고객들과 함께 성장하고 있습니다.
트웰브랩스는 다음과 같은 핵심 가치를 중심으로 일합니다.
나와 팀에 대해 정직하고 성찰할 수 있는 태도
실패와 피드백을 두려워하지 않는 끈기와 겸손
끊임없는 학습을 통해 팀의 역량을 함께 높여가는 자세
도전적인 문제를 함께 해결하며 성장하는 과정을 즐기는 분이라면, 그 기회가 여기 트웰브랩스에 있습니다.
About the Team
트웰브랩스 ML 데이터 팀은 ‘데이터가 AI 모델의 성능을 결정한다’는 믿음을 바탕으로, 멀티모달 AI 모델의 학습과 평가에 필요한 고품질 데이터를 End-to-End로 구축합니다. 영상, 이미지, 오디오 등 다양한 멀티모달 데이터를 수집하고, 필터링·가공·라벨링하는 것은 물론, 다양한 팀과 협업하여 새로운 모델 능력을 끌어낼 수 있는 학습 데이터를 설계합니다. 더불어, 실제 사용자 경험을 반영한 평가 데이터셋도 함께 만들어 나갑니다. 또한, 이 모든 과정을 효율적으로 수행하기 위해 내부 툴을 직접 개발하고 지속적으로 개선합니다.
About the Role
Twelve Labs의 인프라 엔지니어는 AI SaaS 플랫폼을 안정적이고 확장 가능하게 운영할 수 있도록 핵심 인프라를 설계하고 구축합니다. 다양한 클라우드 환경과 온프레미스 환경에서의 시스템 아키텍처를 다루며, 영상 AI 파운데이션 모델을 뒷받침하는 견고한 인프라를 만들어 나갑니다. 빠르게 변화하는 스타트업 환경 속에서 성능, 보안, 유연성을 최적화하며, 사내 여러 팀과 긴밀히 협업하게 됩니다.
In this Role, You Will
글로벌 기업 고객을 위한 멀티 테넌트 아키텍처 설계 및 운영
Terraform을 통한 자동화와 확장성 높은 CI/CD 파이프라인 개발
AWS, GCP, Azure 등 다양한 클라우드 환경과 온프레미스를 아우르는 유연한 인프라 구축
고도화된 모니터링·보안 체계를 통해 안전하면서도 효율적인 클라우드 인프라 최적화
새로운 영상 AI 모델과 서비스를 가장 빠르게 지원하기 위한 확장 가능한 아키텍처 설계
PM, 엔지니어, 리서치와 협업하여 AI 제품을 현실로 구현
You may be a good fit if you have
AWS, GCP, Azure 등 클라우드 환경에서 인프라 구축 및 운영 경험을 보유하신 분
Terraform, Ansible 등 IaC(Infrastructure as Code) 도구를 활용한 자동화 및 아키텍처 설계 경험이 있으신 분
Kubernetes, 컨테이너 기반 워크로드 운영 경험이 있으신 분
Python, Go, TypeScript 등 언어를 활용한 스크립팅 및 자동화 경험이 있으신 분
CI/CD 파이프라인 설계 및 운영 경험이 있으신 분
Preferred Qualifications
인프라 엔지니어로서 8년 이상의 경력을 보유하신 분
엔터프라이즈 SaaS 환경에서 멀티 테넌트 아키텍처 설계 및 운영 경험이 있으신 분
보안·컴플라이언스 표준에 맞춘 인프라 아키텍처 설계 및 감사 대응 경험이 있으신 분
고도화된 모니터링 및 로깅 시스템 구축 경험이 있으신 분
성능 최적화 및 비용 효율화를 동시에 고려한 인프라 운영 경험이 있으신 분
영어 커뮤니케이션이 가능 하신 분
Hiring Process
서류 검토 → 리크루터 인터뷰 (비대면, 한국어) → Hiring Manager 인터뷰 (비대면, 한국어) → 기술 인터뷰 1차 (대면/비대면, 한국어) → 기술 인터뷰 2차 (비대면, 한국어) → 컬처 핏 인터뷰 (대면/비대면, 한국어) → 레퍼런스 체크 → 처우 협의 및 최종 합격
