Machine Learning Engineer, 6+ Years of Experience

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 기업들로부터 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

TwelveLabs Machine Learning Engineering(MLE) 팀은 미국(US)과 한국(KR)으로 구성된 글로벌 팀으로, 상호 존중과 열린 피드백을 바탕으로 긴밀하게 협업하며 연구 성과가 실제 사용자 가치로 이어지도록 만드는 핵심 연결 고리의 역할을 합니다.

MLE 팀은 내부 연구를 통해 개발된 AI 모델을 실제 제품으로 연결하는 End-to-End 구현과 운영을 책임집니다. 모델 트레이닝부터 서빙까지 전반적인 라이프사이클에 참여하며, 대규모 GPU 리소스(B300, H100, L40s 등)를 효율적으로 활용할 수 있는 시스템을 설계합니다. 또한 대규모 비디오 데이터를 안정적으로 처리하기 위한 데이터 파이프라인과 플랫폼을 구축해, 빠른 실험과 반복이 가능하도록 기반을 만듭니다.

MLE 팀은 내부 모델 트레이닝 과정에도 직접 참여하며, 연구 결과가 더 빠르게 제품으로 이어질 수 있도록 개발 사이클을 지속적으로 개선합니다. 나아가 사용자 경험과 실제 니즈를 모델 개발에 꾸준히 반영함으로써, 제품과 모델이 함께 성장하는 선순환 구조를 만들어갑니다.

불확실성과 새로운 기술적 도전이 일상인 환경 속에서, 우리는 정답이 정해지지 않은 문제를 마주합니다. 그럴 때마다 빠르게 학습하고, 과감하게 실험하며, TwelveLabs의 팀과 제품의 목표에 가장 적합한 해법을 함께 만들어가는 팀입니다.

In this role, you will

• TwelveLabs의 핵심 제품인 Pegasus를 실제 프로덕션 환경에서 확장·고도화하며, 대규모 트래픽을 안정적으로 처리할 수 있는 ML 시스템과 서빙 인프라를 설계하고 발전시킵니다.

• Video Language Model(VLM)의 모델 배포, 메타데이터 관리, 고처리량·저지연 추론(inference) 전략을 주도적으로 설계하고 구현합니다.

• 연구 결과가 빠르게 제품으로 이어질 수 있도록, 모델 개발–트레이닝–서빙 전반의 ML 파이프라인을 개선하고 자동화합니다.

• VLM 파인튜닝, 비디오–텍스트 데이터셋 자동 라벨링, 모델 기반 데이터 필터링 등을 통해 Applied Research 문제를 실제 제품 성능 개선과 사용자 경험 향상으로 연결합니다.

• Claude, Gemini, GPT 등 AI 기반 개발 도구를 적극적으로 활용하여 코드 작성, 실험, 디버깅, 문서화 등 전반적인 개발 생산성을 높이는 방법을 탐구하고 실험합니다.

• Research, Product, Infrastructure 팀과 긴밀히 협업하며, 모델이 실제 고객에게 전달되기까지의 End-to-End 과정에 오너십을 가집니다.

You may be a good fit if you have

• Computer Vision 또는 Natural Language Processing에 대한 기본적인 이해가 있거나, Vision Language Model(VLM)에 대한 관심과 학습 경험이 있으신 분

• 이미지·비디오·텍스트 등 멀티모달 데이터(multimodal data)를 다뤄본 경험이 있으신 분

• Kubernetes 기반의 분산 데이터/ML 워크플로우 구축 경험이 있으신 분

• 단순 구현을 넘어, 모델을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하는 문제에 관심이 있으신 분

• 빠르게 변화하는 환경에서 실험하고 학습하며 문제를 해결하는 것을 즐기시는 분

Preferred Qualifications: 

• 미션 크리티컬한 AI/ML 애플리케이션을 0→1로 설계·구축·운영한 경험

• LLM/VLM 추론 최적화, 서빙 성능 개선, 양자화(quantization) 경험

• 페타바이트(PB) 단위 이상의 ML 시스템 또는 데이터 인프라 확장 경험

• 대규모 언어/비전-언어 데이터셋을 수집, 필터링, (재)라벨링, 정제하여 LLM/VLM 프리트레이닝에 활용한 경험

• 머신러닝, 컴퓨터공학 또는 관련 분야의 석사 또는 박사 학위

Hiring Process

서류 검토 → 리크루터 콜(비대면/30분) → 코딩 테스트 → Hiring Manager 인터뷰(비대면/30분) → 1차 기술 인터뷰(대면/135분) → 2차 기술 인터뷰(비대면/105분) → Final Round 인터뷰(비대면/30분) → 레퍼런스 체크 → 처우 협의 및 최종 합격

Benefits and Perks

• 글로벌 B2B 고객과 함께 성장하는 Global Team

• 자율성과 협업을 모두 갖춘 하이브리드 근무

• 전 직원에게 맥북 및 70만 원 상당 재택근무 장비 지원, 3년 주기로 최신 장비 교체

• 식사·교통비 등 자유롭게 사용할 수 있는 월 60만 원 한도 법인카드 제공

• 사무실 내 스낵바(간식, 커피, 신선식품 제공)

• 연말 2주간 겨울방학 운영

• 연 1회 건강검진 지원

• 영어교육 프로그램 지원