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| 회사명 | 트웰브랩스(TwelveLabs) |
|---|---|
| 포지션 | Staff Backend Engineer, Products |
| 근무지 | 서울시 용산구 이태원로 27길 39-11 |
| 고용형태 | 정규직 |
| 경력 | 5년 이상 |
| 기술 스택 | GitHub, MongoDB, PyTorch, Redis, Python, AWS, Go, Docker, ElasticSearch, RabbitMQ |
[Who We Are]
영상 이해 AI의 글로벌 기준을 함께 만들어 갈 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 높여 가는 자세
도전적인 문제를 함께 해결하며 성장하는 과정을 즐기는 분이라면, 그 기회가 여기 트웰브랩스에 있습니다.
[About the Team]
트웰브랩스 Product Engineering의 Forge 팀 트웰브랩스가 자체 개발한 AI 모델을 고객이 실제로 활용할 수 있도록 연결하는 B2B SaaS 플랫폼을 만드는 팀입니다. 현재는 API, SDK, 그리고 웹 애플리케이션인 Playground를 통해 개인 개발자부터 대규모 엔터프라이즈 고객까지 다양한 tier의 고객에게 트웰브랩스의 기술을 제공하고 있습니다. 앞으로는 인증, 빌링, 조직 관리, 그리고 모든 제품에 걸쳐 일관된 데이터 레이어를 제공하는 공통 기반을 구축하며, 트웰브랩스의 모든 제품이 그 위에서 동작할 수 있는 플랫폼으로 발전해 나갈 것입니다. 미국 샌프란시스코와 한국 서울 두 오피스를 중심으로, 다양한 배경을 가진 팀원들이 하나의 팀으로 협력하며 제품을 만들어 가고 있습니다.
저희 팀은 자율성과 오픈 마인드를 핵심 가치로 삼습니다. 모든 팀원이 주도적으로 목표를 설정하고 실행하며, 더 나은 제품을 위해 자유롭게 의견을 제안하고 논의하는 문화를 지향합니다. 엔지니어링 팀은 제품 설계 단계부터 PM과 긴밀히 논의하며 시스템을 디자인하고, 구현된 코드는 서로 간의 리뷰를 통해 완성도를 높입니다.
[About the Role]
트웰브랩스 Product Engineering의 Forge 팀은 API, SDK, 그리고 Web Console을 통해 개인 개발자부터 대규모 엔터프라이즈 고객까지 영상 AI 모델을 활용할 수 있도록 인터페이스를 제공합니다. Staff Backend Engineer는 이러한 제품의 근간이 되는 백엔드 시스템을 구축하는 역할입니다.
인증, 빌링, 조직 관리, 통합 데이터 레이어 등 모든 제품이 공유하는 핵심 시스템을 설계하고, 다양한 규모와 요구사항을 가진 엔터프라이즈 고객을 수용할 수 있는 확장 가능한 아키텍처를 만들어 갑니다. 단순히 기능을 구현하는 것을 넘어, 팀의 기술적 방향성을 설정하고 복잡한 문제에 대한 해결책을 주도적으로 제시하는 것이 이 역할의 핵심입니다.
프로덕트 매니저, 프론트엔드 엔지니어, ML 엔지니어 등 다양한 팀과 긴밀히 협력하며, 높은 사용성과 확장성을 갖춘 시스템을 설계하고 구현합니다.
[You may be a good fit if you have]
[Preferred Qualifications]
GitHub MongoDB PyTorch Redis Python AWS Go Docker ElasticSearch RabbitMQ
[Hiring Process] 서류 검토 > 코딩 테스트 > 리크루터 인터뷰(비대면/30분) > Hiring Manager 인터뷰(비대면/30분) > 기술 인터뷰(대면/140분) > Final Round 인터뷰(비대면/30분) > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 및 최종 합격