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
Quality Engineering 팀은 자동화된 테스트 시스템과 정교한 품질 검증 절차를 기반으로, 트웰브랩스의 멀티모달 AI 모델과 서비스의 품질을 보장하며, 안정적이고 신뢰할 수 있는 제품 개발에 핵심적인 기여를 하고 있습니다.
About the Role
QA Engineer의 역할은 AI 시스템의 신뢰성과 품질을 보장하는 핵심 엔지니어로, 개발 단계에서부터 밀접하게 협업하며 테스트 전략을 수립하고 자동화된 테스트 인프라를 구축합니다.
우리는 Python 및 TypeScript를 기반으로 테스트 코드를 작성하고 있으며, Pytest, Jest, Playwright 등을 활용해 API, UI, SDK 전반에 대한 자동화 테스트를 수행합니다.
또한, 테스트 수행에 필요한 인프라 환경은 AWS(EKS, Lambda, S3 등)를 직접 구성하여 운영하고 있으며, 기능 테스트뿐 아니라 간헐적으로 성능 테스트(Locust 등) 및 모델 품질 테스트도 함께 수행합니다.
개발 주기에 맞춰 테스트 범위를 조율하고, 개발 범위가 확정되면 테스트 케이스를 작성해 테스트를 수행하고 결과를 공유하는 방식으로 협업합니다.
트웰브랩스의 제품과 모델이 안정적으로 사용자에게 전달되도록 하는 데 중요한 역할을 수행하게 됩니다.
In this Role, You Will
Pytest, Jest, Playwright 등을 이용한 API, UI, SDK 테스트 자동화 구축 및 유지보수
개발팀과 긴밀히 협업하여 테스트 전략을 수립하고, 기능 정의 단계에서부터 테스트 관점을 반영
테스트에 필요한 인프라(EKS, S3, Lambda 등)를 직접 구성하고 운영
테스트 케이스 작성 및 수행, 테스트 결과 리포팅
성능 테스트 도구(예: Locust)를 활용한 부하/응답 테스트 수행
You may be a good fit if you have
Python 및 TypeScript 기반 테스트 자동화 경험이 있으신 분
Pytest, Jest, Playwright 등 테스트 프레임워크 활용 경험이 있으신 분
AWS 기반 인프라 활용 경험 (EKS, S3, Lambda 등)을 갖추신 분
테스트 전략 수립부터 케이스 작성 및 결과 공유까지 end-to-end 품질 관리를 주도할 수 있는 분
개발자 및 PM과 원활한 커뮤니케이션이 가능한 협업형 성향을 지니신 분
Preferred Qualifications
QA 엔지니어 또는 테스트 자동화 엔지니어로서 3년 이상의 경력
성능 테스트 도구(Locust 등) 활용 경험
모델 품질 테스트에 대한 관심과 경험
테스트 인프라 구축 및 CI/CD 파이프라인 내 테스트 연동 경험
제품 및 모델 품질 향상에 대한 높은 책임감과 문제 해결 능력
Hiring Process
서류 검토 → 리크루터 인터뷰 (비대면, 한국어) → Hiring Manager 인터뷰 (비대면, 한국어) → 1차 기술 인터뷰 1 (대면/비대면, 한국어) → 2차 기술 인터뷰 (대면/비대면, 한국어) → 컬처 핏 인터뷰 (대면/비대면, 한국어) → 레퍼런스 체크 → 처우 협의 및 최종 합격
