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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

트웰브랩스의 멀티모달 표현 학습(Representation Learning)과 프로덕션 서빙을 담당하는 팀입니다. 비디오, 오디오, 텍스트 등 다양한 모달리티를 하나의 임베딩 공간(Embedding Space)에 통합하는 모델을 학습하고, 이를 전 세계 수천 고객이 사용하는 프로덕션 시스템으로 안정적으로 서빙합니다.

대규모 분산 학습 환경에서 멀티모달 임베딩 모델의 실험을 수행하고, 연구 결과를 실시간 추론 시스템으로 전환하는 End-to-End 과정을 책임집니다. NVIDIA B300 등 세계 최고 수준의 GPU 리소스에 대한 접근 권한을 바탕으로, 연구에서 프로덕션까지의 전환 주기를 최소화합니다.

연구 결과가 수개월 내에 전 세계 고객에게 제공되는 짧은 개발 사이클 속에서, Research, Product, Infrastructure 팀과 긴밀히 협업하며 기술적 임팩트를 만들어갑니다.

About the Role

In this role, you will

• 멀티모달 임베딩 모델의 대규모 분산 학습 파이프라인을 설계하고 최적화합니다.

• 프로덕션 환경에서 임베딩 모델의 추론(Inference) 성능을 최적화합니다 (처리량, 지연시간, 비용 효율).

• 벡터 검색 시스템 및 임베딩 서빙 인프라를 설계하고 구축합니다.

• 연구 결과가 빠르게 프로덕션으로 전환될 수 있도록 모델 개발-트레이닝-서빙 전반의 ML 파이프라인을 개선하고 자동화합니다.

• 데이터 필터링, 평가 메트릭 설계 등 Applied Research 문제를 해결하여 모델 품질과 사용자 경험을 개선합니다.

• Claude, Gemini 등 AI 기반 개발 도구를 적극적으로 활용하여 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

• 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 또는 멀티모달 학습 분야의 연구 또는 개발 경험이 있으신 분

• Python, PyTorch에 능숙하고, 대규모 분산 학습 환경에서 모델 트레이닝 경험이 있으신 분

• 임베딩 모델, contrastive learning, 또는 representation learning에 대한 이해가 있으신 분

• ML 모델을 프로덕션 환경에서 안정적으로 배포하고 서빙한 경험이 있으신 분

• 빠르게 변화하는 환경에서 실험하고 학습하며 문제를 해결하는 것을 즐기시는 분

Preferred Qualifications

• 대규모 임베딩 모델 또는 LLM/VLM의 추론 최적화 경험 (양자화, 배치 처리, GPU 메모리 최적화 등)

• ML 모델 서빙 인프라 (TensorRT, Triton, vLLM 등) 설계 및 운영 경험

• 벡터 검색 시스템 (FAISS, ScaNN, Milvus 등) 설계 또는 운영 경험

• Kubernetes 기반 ML 워크로드 설계 및 운영 경험

• 페타바이트(PB) 규모 이상의 데이터를 다루는 ML 시스템 경험

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