Software Engineer, Data Acquisition

포지션 소개

Who We Are

영상 이해 AI의 글로벌 기준을 함께 만들어갈 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 높여가는 자세

도전적인 문제를 함께 해결하며 성장하는 과정을 즐기는 분이라면, 그 기회가 여기 트웰브랩스에 있습니다.

주요 업무

About the Role

Software Engineer, Data Acquisition은 트웰브랩스의 멀티모달 AI 모델 학습을 위한 데이터 수집과 확보를 중심으로 하는 역할입니다.

이 포지션은 영상, 오디오, 이미지, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 획득·정리·가공하는 과정을 지원하고, 이를 위한 데이터 파이프라인과 툴을 개발합니다.

데이터 라이프사이클 전반을 이해하고, 특히 데이터를 효과적으로 확보하고 준비하는 과정에서 엔지니어링 역량을 발휘할 수 있는 분을 찾습니다.

In this Role, You Will

• LLM/VLM 학습을 위한 대규모 멀티모달 데이터셋(영상, 이미지, 오디오)의 수집, 전처리, 정제, 필터링, 라벨링을 지원하는 데이터 파이프라인을 구축하고 운영합니다.
• 실제 임팩트를 만들어내는 데이터 수집 라이브러리와 서비스를 구현하고 개선합니다.
• 다양한 팀과 협업하여 프로젝트의 목표와 우선순위를 이해하고, 기획·개발·운영 단계 전반에 걸쳐 적극적으로 참여합니다.

자격 요건

You may be a good fit if you have

• Python에 능숙하며, 간단한 스크립트 작성부터 데이터 처리/백엔드 서비스 개발까지 경험이 있으신 분
• 웹 크롤링, API 연동, 데이터 수집 자동화 등 데이터 수집 관련 경험이 있으신 분
• SQL을 사용하여 데이터 질의, 가공, 분석을 해본 경험이 있으신 분
• Git 등 버전 관리 툴과 기본적인 CI/CD 흐름에 익숙하신 분
• 2~3년 수준의 소프트웨어 엔지니어링 혹은 데이터 엔지니어링 실무 경험이 있으신 분

우대 사항

Preferred Qualifications

• 오픈소스/공개 데이터셋을 활용하거나 가공하여 프로젝트에 적용한 경험
• 분산 데이터 처리 시스템(예: Spark, Dask, Ray) 혹은 워크플로 엔진(Airflow, Prefect 등) 경험
• 클라우드 환경(AWS/GCP/Azure) 에서 데이터 처리·저장 관련 서비스(S3, BigQuery 등) 사용 경험
• ML 학습용 데이터의 수집, 전처리, QA, 라벨링 과정에 참여한 경험

전형 절차

Hiring Process

서류 검토 ＞ 과제 및 리크루터 인터뷰(비대면/30분) ＞ Hiring Manager 인터뷰(비대면/30분) ＞ 기술 인터뷰(대면/60분) ＞ Final Round 인터뷰(비대면/30분) ＞ 레퍼런스 체크 ＞ 처우 협의 및 최종 합격