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서울특별시, 대한민국
Hybrid
영상은 전 세계 데이터의 90%를 차지하지만, 그 대부분은 아직 기계가 이해할 수 없는 영역에 머물러 있습니다.
트웰브랩스(TwelveLabs)는 이 문제를 해결하기 위해 기계가 영상을 이해할 수 있도록 하는 AI 인프라를 구축합니다. 사람보다 더 정교하고 깊이 있게 영상을 이해하는 AI 모델을 통해 영상 속 시·청각 정보를 종합 분석하여 미디어·엔터테인먼트, 스포츠, 보안, 공공 분야 전반의 워크플로우에 적용하고 있습니다.
NEA, Radical Ventures, Amazon, NVIDIA, Snowflake, Databricks, Index Ventures, 네이버벤처스, 한국투자파트너스, Quadrille Capital, Red Bull Ventures 등 글로벌 투자자들로부터 누적 3천억원 이상의 투자를 유치했습니다. 또한 Fei-Fei Li, Silvio Savarese, Alexandr Wang 등 세계적인 AI 리더들이 자문진으로 함께하고 있습니다.
트웰브랩스는 샌프란시스코, 서울, 뉴욕, 런던 네 개의 오피스를 거점으로 운영되는 글로벌 기업입니다. 핵심 연구개발은 서울에서 이루어지며, 전 세계 오피스의 구성원들이 이를 기반으로 다양한 산업과 시장에 영상 이해 기술을 적용해가고 있습니다. 세상의 복잡함을 이해하는 기술을 만드는 만큼, 서로 다른 배경과 관점을 가진 사람들이 모일 때 더 나은 제품을 만들 수 있다고 믿습니다.
아직 세상에 없는 답을 정의해보고 싶으신 분, 내 손으로 직접 변화를 만들어내고 싶어하시는 분을 찾고 있습니다. 트웰브랩스에서 세상을 이해하는 기술을 함께 만들어가세요.
Jockey는 트웰브랩스의 통합 에이전틱 시스템으로, 영상과 이미지를 넘나들며 추론합니다. Reasoning Model에 메모리 레이어를 결합해, 사용자가 보유한 영상 데이터로부터 지식 저장소를 만들어냅니다.
아무리 큰 Context Window도 영상 아카이브 전체를 한 번에 담을 수는 없습니다. 저희가 다루는 영상은 수백만 시간 규모이기 때문입니다. 모델을 한 번 실행해서 얻는 답은 '영상 한 편'에 대한 것일 뿐, 수천~수만 개 영상으로 이루어진 영상 데이터 전체를 가로지르는 추론은 아닙니다 — Context Window를 아무리 늘려도 해결되지 않는 문제입니다. 그래서 Jockey는 사용자의 질문을 여러 단계로 쪼갠 뒤, 수천 개의 영상과 이미지에서 필요한 부분을 검색하고 구간을 나누어, 그 결과를 종합해 추론합니다. 예를 들어 아카이브를 지정하고 "하이라이트 릴을 만들어줘" 또는 "가장 화제가 된 순간을 찾아줘"라고 요청하면, 바로 사용할 수 있는 타임스탬프 구간을 결과로 돌려받습니다. 영상 데이터 전체를 이해하고, 그 이해를 실제 행동으로 옮길 수 있게 만드는 것 — 이것이 Jockey라는 제품의 핵심입니다.
사람뿐 아니라 에이전트를 위해 만듭니다. AI 에이전트가 영상의 주요 소비 주체로 점점 자리잡고 있습니다. 그래서 저희는 수백만 시간 규모로 확장하면서도, 사람과 자율 에이전트 모두에게 안정적이고 높은 품질의 결과를 제공하는 Production급 인프라를 구축하고 있습니다.
우리가 직접 보유한 모델 위에서 만듭니다. 임베딩 모델인 Marengo는 "하마터면 비행기를 놓칠 뻔했던 순간" 같은 쿼리를 실제 검색 결과로 풀어냅니다. 영상-언어 모델인 Pegasus는 사용자가 정의한 스키마에 따라 구조화된 타임스탬프 정보를 반환합니다. 두 모델을 지속적으로 출시하고 개선하기 때문에 고객은 별도의 재통합 없이도 릴리스를 거듭할수록 향상되는 Jockey의 품질을 누릴 수 있습니다. 엔드투엔드로 직접 통제하는 스택 위에서 에이전트를 만들 수 있는 팀은 많지 않습니다.
깊은 전문성, 하나의 시스템, 열린 문화. Foundation Model, Knowledge Construction, Search, Agent Harness가 모두 하나의 조직 안에 있습니다. 각 팀은 자신의 영역을 책임지고 그 안에서 깊은 전문성을 갖추되, 마치 F1 팀처럼 개별 부품이 아닌 전체 시스템 최적화를 지향합니다. 에이전트가 할 수 있는 일을 확장하지 못하는 모델 성능 향상은 성과로 보지 않습니다. 하나의 알고리즘 변경이 최종 시스템 동작에 미치는 영향까지 끝까지 추적하고, 완료된 결과물뿐 아니라 진행 중인 작업도 매주 공유합니다. 누구든 다른 팀으로부터 필요한 맥락을 자유롭게 가져올 수 있습니다.
트웰브랩스의 Construction (Video Ingestion & Serving Platform) 팀은 고객의 영상이 업로드된 순간부터 AI 모델이 검색, 분석, 생성에 활용할 수 있는 형태로 처리되고 저장되기까지의 End-to-End 플랫폼을 개발합니다. 영상 수집, 디코딩, 임베딩, 메타데이터 처리, 저장, 모델 서빙을 연결하며, 대규모 멀티테넌트 SaaS와 엔터프라이즈 배포 환경 모두에서 안정적으로 동작하는 시스템을 만듭니다.
Construction 팀은 Python과 Go 기반 서비스, Temporal, PostgreSQL, Kubernetes, KServe/vLLM, Terraform, ArgoCD, Grafana/OpenTelemetry 등을 활용합니다. Backend, Data, Infrastructure의 경계를 넘나들며 제품과 모델의 성장을 뒷받침합니다.
Video Ingestion & Serving Platform의 기술 방향과 프로덕션 운영을 주도할 Staff ML Engineer를 찾고 있습니다. 이 포지션은 장시간 실행되는 대규모 영상 처리 및 GPU 워크로드를 안정적으로 운영하고, 처리량, 지연 시간, 비용 효율성을 지속적으로 개선합니다. 또한 데이터 계층과 인프라를 포함한 주요 아키텍처와 마이그레이션을 안전하게 설계하고 실행합니다.
Staff Engineer로서 직접 코드를 작성하고 프로덕션 이슈를 해결하는 동시에, 여러 팀이 함께 활용할 수 있는 기술 기준과 플랫폼 역량을 만들어갑니다. 문제의 원인이 서비스, 데이터베이스, 워크플로우, Kubernetes 어느 곳에 있든 근거를 바탕으로 추적하고, 장기적으로 운영 가능한 해결책을 만드는 분을 기대합니다.
대규모 영상 처리, 임베딩 및 AI 모델 서빙을 위한 Backend Service와 Platform을 설계, 개발, 운영
Temporal 등 Durable Workflow 기반으로 장시간 실행되는 작업의 동시성, 재시도, Backpressure 및 장애 복구 체계 개선
Load Test, Profiling 및 운영 지표를 기반으로 처리량, 지연 시간, GPU 활용률과 인프라 비용 최적화
PostgreSQL 기반 데이터 모델, Sharding 및 Query Path를 설계하고 무중단 Production 운영 주도
Kubernetes, Terraform, ArgoCD 기반의 인프라와 CI/CD를 구축하고 Karpenter, KEDA 등을 활용한 확장성 개선
Metrics, Traces, Logs, Alerting을 포함한 Observability와 Incident Response 체계를 고도화하여 서비스 Reliability 향상
Backend, ML, Infrastructure, Product 팀과 협업하여 기술 방향을 정하고 주요 프로젝트의 Production Rollout 주도
소프트웨어 엔지니어링 경력 5년 이상 또는 이에 준하는 역량을 보유하신 분
Workflow, Queue, Database 등을 포함한 Distributed System 을 설계하고 Production 환경에서 운영한 경험이 있으신 분
Go 또는 Python 중 하나에 능숙하고 다른 언어로도 실무 개발이 가능하신 분
Kubernetes와 Cloud Infrastructure 위에서 서비스를 직접 운영하고 Terraform 등 IaC 도구로 자동화한 경험이 있으신 분
서비스 중단과 데이터 정합성을 고려하여 Database, Storage 또는 Backend 시스템의 Live Migration을 수행한 경험이 있으신 분
Load Test, Profiling, Monitoring을 통해 성능 병목을 찾고 처리량 또는 비용을 개선한 경험이 있으신 분
여러 팀에 걸친 기술적 의사결정을 주도하고, 설계 리뷰와 멘토링을 통해 팀의 실행력을 높인 경험이 있으신 분
빠르게 변화하는 환경에서 높은 수준의 Ownership을 바탕으로 문제 정의부터 Production 운영까지 주도할 수 있는 분
KServe, vLLM, Triton 등 GPU 기반 Inference Serving 시스템을 구축하거나 운영한 경험
Temporal, Cadence, Step Functions 등 Durable Workflow Engine을 활용한 경험
Aurora Limitless, Citus, Vitess 등 Sharded 또는 Distributed Database를 다룬 경험
Grafana, Mimir, Loki, Alloy, OpenTelemetry 기반 Observability Stack을 구축하고 운영한 경험
FFmpeg, 영상 디코딩, 트랜스코딩 또는 대규모 미디어 처리 파이프라인 경험
글로벌 팀과 영어로 원활하게 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량
Growth & Tools
글로벌 B2B 고객과 함께 성장하는 Global Team
자율성과 협업을 모두 갖춘 하이브리드 근무
최신 맥북 및 70만 원 상당 재택근무 장비 지원, 3년 주기로 최신 장비 교체
Tech 직군이 AI를 효율적이고 책임 있게 활용할 수 있도록 LLM 토큰을 무제한 지원
강의, 컨퍼런스, 멤버십 등에 사용 가능한 연 140만원 상당 자기개발비 지원
영어 교육 프로그램 및 글로벌 버디 프로그램 운영
야간 및 주말 출퇴근 택시비 지원
Meal & Snack
식비·교통비 등 자유롭게 사용할 수 있는 연 720만원 상당 법인카드 제공
사무실 내 스낵바 운영 (간식, 커피, 제철 과일 등)
사무실 근무 시, 오후 7시 이후 저녁 식대 제공
Wellness & Family
연 1회 본인 및 가족 1인의 건강검진 제공
단체보험 가입 (상해보험/치아보험/가족 상해보험 중 택 1)
독감 예방접종비 지원
연말 2주간 유급 Holiday Break 운영
Additional Notes
한국 전 직군 공통 자격요건: 해외 여행에 결격 사유가 없는 분
모든 입사자에게 3개월의 수습기간이 적용됩니다. 해당 기간 동안 급여는 100% 지급됩니다.
채용 과정에서 제출한 서류에 허위 사실이 있거나 부정 행위가 확인될 경우, 합격이 취소되거나 향후 채용이 제한될 수 있습니다.
