[KR] Head of Data Quality

트웰브랩스는 영상 이해(Video Understanding) 기술을 위한 초대형 파운데이션 모델을 직접 개발하는 실리콘밸리 기반의 AI 기술 스타트업입니다.

한국인이 창업한 실리콘밸리 AI 기업 중 유일하게 인덱스벤처스, NEA, 엔비디아 등 세계적인 실리콘밸리 벤처 캐피털로부터 약 1,500억 원 규모의 투자를 유치하며 가능성을 인정받았습니다. 또한, 국내 기업 중 유일하게 글로벌 CB Insights AI 100에 3년 연속 선정되는 성과를 이뤄냈습니다.

머신러닝/데이터 인프라 엔지니어링 팀에서는 영상 언어 모델(Video Language Model)의 추론 인프라 및 시스템을 설계하고 성능을 최적화합니다. 또한, 최고 성능의 모델 학습을 위해 대규모 비디오-텍스트 데이터셋의 자동 라벨링 및 모델 기반 필터링 등 데이터 인프라 및 파이프라인을 설계하고 유지 관리합니다. 

더 나아가, 글로벌 최고 수준의 머신러닝 인프라를 구축하기 위해 리서치팀과 긴밀하게 협력하며, 혁신적인 AI 기술 개발을 위한 최적의 환경을 제공합니다.

뛰어난 동료들과 최고의 보상 속에서 AI 영상 검색의 새로운 기준을 만들어갈 First100에 함께할 여러분의 많은 지원을 기다립니다.

직무 소개

TwelveLabs의 Data Quality 팀은 세계 최고 수준의 영상 이해 기반 모델(Video Understanding Foundation Model)을 구축하는 데 핵심적인 역할을 하며, 고품질의 데이터와 정확한 'Ground Truth' 라벨을 제공합니다.

Head of Data Quality는 영상-언어 모델에 특화된 대규모 데이터 라벨링 및 품질 관리를 총괄하며, 글로벌 수준의 조직을 구축하고 성장시키는 중추적인 역할을 맡게 됩니다. 또한, 엔지니어링 및 AI 모델 개발팀과 긴밀하게 협업하여 프로젝트의 요구사항을 정의하고, 우선순위를 설정해 효율적인 실행을 이끕니다. 파트너 및 벤더와의 협업을 통해 라벨 품질 평가를 자동화하고, 이를 바탕으로 전반적인 운영 효율을 향상시키는 것 또한 주요 역할 중 하나입니다.

주요 업무

• 팀 빌딩: 10명이상의 데이터 품질 엔지니어, 데이터 운영 매니저, 풀스택 엔지니어, 내부 라벨러 등으로 구성된 팀을 구축하고, 고품질 비디오 언어 데이터를 지속적으로 생산할 수 있는 SW tool 및 인프라 체계를 마련합니다.

• 프로젝트 총괄: 데이터 수집 및 라벨링 프로젝트를 기획·관리하고, 장기적으로 반복되는 프로세스를 자동화해 효율성을 높입니다.

• 외부 벤더 협업: 외부 벤더 및 계약업체와 전략적 파트너십을 구축·유지하고, 유연하고 가치 있는 협업이 가능하도록 지원합니다.

• 데이터 품질 및 프로세스 관리: 라벨링 가이드라인을 작성하고, 데이터 품질, 다양성, 양을 균형 있게 확보하며 데이터 수집, 라벨링, 분석의 효율성을 높이기 위한 데이터 툴 및 인프라 체계 개발을 지속적으로 고민합니다.

• 프로젝트 모니터링: 진행 중인 프로젝트의 리소스 배분을 조정하고, 실시간으로 변화하는 정보에 맞춰 프로젝트 범위·지침을 수정합니다.

• 내부 엔지니어링 및 AI 모델개발팀과과학팀과의 협업: 진단 도구·대시보드·데이터 분석 리포트를 활용해 프로젝트 진행 상황과 결과를 명확히 시각화하고 공유하며 빠르게 협업할 수 있는 시스템 구축을 합니다.

자격 요건

• 엔지니어링 혹은 리서치팀을 빌딩하고, 리딩해보신 경험이 있으신 분

• 영어 커뮤니케이션 및 문서 작성 능력이 있으신 분

• 복잡하고 어려운 프로젝트 관리를 성공적으로 이끈 경험이 있으신 분

• 세부 사항에 대한 관심과 데이터 분석에 흥미가 있으신 분

• LLM(대규모 언어 모델) 또는 VLM(비디오 언어 모델)과 프롬프트 엔지니어링에 대한 기본 이해가 있으신 분

• AI 모델 성능 향상의 핵심은 데이터라는 점을 깊이 공감하시는 분
  

우대 사항

• 20명 이상의 데이터 팀 빌딩 및 운영한 경험

• 멀티모달 언어 모델을 위한 데이터 수집 및 라벨링 경험

• 외부 업체·벤더 팀 관리 경험

• 내부 라벨링 인력(annotators) 채용·관리 경험

• 새로운 기술 프로그램 기획·런칭 경험

• 리서처 및 엔지니어와의 협업 경험

기술 스택

•  개발 언어 및 분석: Python(주로 pandas, Jupyter 등)과 SQL

• 데이터 시각화: 다양한 데이터 시각화 툴(프레임워크 무관)

• 프로젝트 관리 도구: Linear, Notion

인터뷰 전형 과정 

1. Recruiter Phone Screen

2. Hiring Manager Call

3. On-site Technical Interview

4. Final Interview (Culture Fit)

5. Reference check

Benefits and Perks (Korea)

• An open and inclusive culture and work environment.

• Work closely with a collaborative, mission-driven team on cutting-edge AI technology.

• Extremely flexible PTO and parental leave policy. Office closed the week of Christmas and New Years.

• Hybrid work with meal support and a coworking stipend.