페이지를 불러오는 중...
페이지를 불러오는 중...
| 회사명 | 트웰브랩스(TwelveLabs) |
|---|---|
| 포지션 | Senior Software Engineer, ML Data |
| 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]
트웰브랩스의 ML 데이터 팀은 ‘데이터가 AI 모델의 성능을 결정한다’라는 믿음을 바탕으로, 멀티모달 AI 모델의 학습과 평가에 필요한 고품질 데이터를 End-to-End로 구축합니다. 영상, 이미지, 오디오 등 다양한 멀티모달 데이터를 수집하고, 필터링·가공·라벨링 하는 것은 물론, 다양한 팀과 협업하여 새로운 모델 능력을 끌어낼 수 있는 학습 데이터를 설계합니다. 더불어, 실제 사용자 경험을 반영한 평가 데이터 셋도 함께 만들어 나갑니다. 또한, 이 모든 과정을 효율적으로 수행하기 위해 내부 툴을 직접 개발하고 지속적으로 개선합니다.
ML 데이터 팀은 이렇게 정교하게 설계된 데이터 파이프라인을 통해 트웰브랩스의 세계 최고 수준 영상 이해 모델 개발에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
[About the Role]
Software Engineer, Data는 멀티모달(영상, 이미지, 오디오) 데이터를 위한 파이프라인을 설계하고 개발하며, 학습 데이터의 품질을 통해 모델 성능을 근본적으로 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.
비정형 멀티모달 대규모 데이터 셋을 다루는 분산 시스템을 설계하고 운영한 경험이 있다면, 이 포지션에서 큰 임팩트를 낼 수 있습니다. 정교하게 정제되고 정확히 라벨링 된 데이터는 트웰브랩스의 모든 모델 개발의 기반이 되며, Software Engineer, Data는 회사 내 그 어떤 엔지니어링 역할보다도 모델 품질에 큰 임팩트를 줄 수 있습니다.
트웰브랩스의 영상 이해 기술을 한 단계 끌어올릴 데이터 인프라를 함께 만들어 갈 분을 기다립니다.
[In this Role, You Will]
[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 ＞ 리크루터 인터뷰(비대면/30분) ＞ 코딩 테스트 및 Hiring Manager 인터뷰(비대면/30분) ＞ 기술 인터뷰(대면/90분) ＞ Final Round 인터뷰(비대면/30분) ＞ 레퍼런스 체크 ＞ 처우 협의 및 최종 합격