Senior Platform Engineer

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 협업하여 시스템 요구사항을 이해하고 적절한 Platform Solution 구축

• 명확한 답이나 Ownership이 정해지지 않은 기술적 문제를 직접 주도하여 조사부터 구현 및 Production Rollout까지 책임

You may be a good fit if you have

• AWS, GCP, Azure 등 Cloud 환경에서 Production 시스템을 구축하고 운영한 경험

• Linux, Networking, Container, Kubernetes에 대한 높은 수준의 경험

• Terraform, Ansible 또는 유사한 Infrastructure as Code 도구 활용 경험

• CI/CD 및 Deployment 시스템 설계 및 운영 경험

• Observability, Monitoring, Logging, Alerting 및 Production Incident Response 경험

• Python, Go, TypeScript 또는 기타 Backend-oriented Language를 활용한 프로그래밍 또는 Scripting 경험

• Production 시스템의 여러 레이어에 걸친 복잡한 문제를 Debugging한 경험

• Distributed Systems 및 Cloud Architecture에 대한 탄탄한 이해

• 증상을 일시적으로 완화하는 데 그치지 않고 문제의 Root Cause를 끝까지 파고드는 문제 해결 방식

• Ownership의 경계가 명확하지 않은 상황에서도 효과적으로 문제를 해결할 수 있는 능력

Preferred Qualifications

• Infrastructure, Platform Engineering, SRE, DevOps 또는 유사한 Engineering Role에서 7년 이상의 경력

• 여러 Engineering 팀이 사용하는 Developer Platform 또는 Infrastructure Platform 구축 경험

• High Availability가 요구되는 B2B SaaS 제품을 대규모로 운영한 경험

• 높은 수준의 Security 및 Compliance 요구사항을 고려한 시스템 설계 경험

• Backend Service Development 및 Distributed Systems 경험

• System Performance, Reliability 및 Infrastructure Cost 사이의 Trade-off를 고려하여 의사결정한 경험

• 빠르게 성장하는 Startup 또는 높은 수준의 Ownership을 요구하는 환경에서 근무한 경험

• 영어로 커뮤니케이션할 수 있는 분

The talent we’re looking for

저희는 하나의 역할이나 카테고리에 정확히 들어맞는 사람을 찾고 있지는 않습니다. 가장 뛰어난 후보자는 탄탄한 Infrastructure 기반을 갖추고 있으면서도 Software를 직접 작성하고, Backend 시스템을 Debugging하며, Production Incident에 대응하고, 자신이 운영하는 시스템의 Reliability를 지속적으로 개선할 수 있는 사람입니다.

스스로를 Infrastructure Engineer, Platform Engineer, SRE 또는 DevOps Engineer라고 부를 수도 있습니다. 하지만 저희가 가장 중요하게 보는 것은 어떤 타이틀을 가지고 있는지가 아니라 문제를 어떻게 접근하고 해결하는가입니다. Production에서 문제가 발생했을 때, "왜 이런 문제가 발생했는지 이해하고 싶은 사람" 이 바로 저희가 찾는 사람입니다. 시스템을 깊이 파고들고, 기존의 가정을 의심하고, 여러 레이어에 걸쳐 근거를 따라가며 문제의 Root Cause를 찾아냅니다. 그리고 단순히 문제를 해결하는 데서 끝나지 않고, 같은 문제가 다시 발생할 가능성을 낮출 수 있도록 시스템 자체를 개선합니다. 이런 방식으로 문제를 해결하는 것이 즐거우신 분, TwelveLabs에서 찾는 분입니다.

Read more about the team

• 밖에서는 잔잔한 항해처럼 보이지만, 안은 폭풍 속이에요

• 요청 수만 세는 레이트 리미터로는 부족했습니다

• Spec-Driven Test Automation: AI는 왜 늘 적당히 테스트 코드를 작성할까?

• "GPU, 얼마나 다뤄봤나요?" 남들과 다른 인프라 엔지니어가 되는 법

Hiring Process

서류 검토 → 리크루터 인터뷰 → Hiring Manager 인터뷰 → 직무 인터뷰(1~2 Round) → 파이널 인터뷰 → 레퍼런스 체크 및 오퍼 → 최종합격
*전형절차는 직무별로 다르게 운영되며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. 직무 인터뷰에는 대면 인터뷰가 포함될 수 있는 점 참고 바랍니다.

Benefits and Perks

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.