Senior Platform Engineer
Twelve Labs
- Location
- Seoul, South Korea
- Employment
- Full Time
- Work model
- Remote
- Level
- Senior
- H-1B history
- 2 approvals (FY2023)
- Posted
- 2h ago
Skills
About this role
Who we are 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.
About the Role
TwelveLabs의 AI 플랫폼을 뒷받침하는 시스템을 구축하고 운영할 Senior Platform Engineer 를 찾고 있습니다. 특히 Platform 및 SRE에 대한 강한 관점과 경험을 가진 분을 기대합니다. 이 포지션은 매우 높은 수준의 Hands-on Engineering을 요구합니다. 인프라, 백엔드 시스템, Reliability Engineering 전반을 다루며, 실제 Production 시스템에 대해 상당한 수준의 Ownership을 갖게 됩니다. 서로 다른 엔지니어링 영역의 경계가 명확하지 않은 상황에서도 문제를 해결할 수 있어야 합니다. Production 장애가 발생했을 때 단순히 "담당 팀"에 문제를 전달하는 것이 아니라, 직접 문제를 조사하고 기존 가정을 검증하며 시스템 전반을 추적해 근본 원인을 찾고, 해결이 Production에 반영될 때까지 주도적으로 문제를 해결합니다. 또한 엔지니어들이 빠르게 개발하고 배포할 수 있도록 인프라와 내부 플랫폼을 설계하고 구축하는 동시에, Production 시스템의 Reliability, Observability, Performance 및 Operational Maturity를 지속적으로 개선합니다. 기술적인 문제를 깊이 파고드는 것을 즐기고, 시스템의 여러 레이어를 자유롭게 넘나들며 문제를 해결하고, 특정 인프라 영역을 관리하는 것보다 문제 자체에 Ownership을 갖고 해결하는 것을 선호하는 분이라면 잘 맞을 것입니다. In this role, you will TwelveLabs의 AI 제품을 지원하는 확장 가능한 인프라 및 내부 플랫폼 설계·구축·운영 Incident Response부터 Root Cause Analysis 및 장기적인 개선까지 Production 시스템의 Reliability와 운영 상태에 대한 Ownership 빠르고 안전한 배포를 위한 CI/CD 구축 및 원활한 운영을 위한 Observability 시스템 개선 Terraform 등의 도구를 활용한 확장 가능한 CI/CD Pipeline 및 Infrastructure Automation 구축 Production 시스템의 Reliability, Performance, Scalability 및 Cost Efficiency 개선 Product 및 Engineering 팀이 서비스를 보다 효율적으로 개발하고 배포할 수 있도록 Platform 및 Tooling 개발 Backend Engineer, ML Engineer, Researcher, Product 팀과 긴밀하게