QA Engineer at Twelve Labs

Seoul, South Korea

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Not SpecifiedCompensation

Mid-level (3 to 4 years)Experience Level

Full TimeJob Type

UnknownVisa

Artificial Intelligence, TechnologyIndustries

Requirements

Python 및 TypeScript 기반 테스트 자동화 경험
Pytest, Jest, Playwright 등 테스트 프레임워크 활용 경험
AWS 기반 인프라 활용 경험 (EKS, S3, Lambda 등)
테스트 전략 수립부터 케이스 작성 및 결과 공유까지 end-to-end 품질 관리 주도 능력
개발자 및 PM과 원활한 커뮤니케이션 가능한 협업형 성향
Preferred Qualifications
QA 엔지니어 또는 테스트 자동화 엔지니어로서 3년 이상의 경력
성능 테스트 도구(Locust 등) 활용 경험
모델 품질 테스트에 대한 관심과 경험
테스트 인프라 구축 및 CI/CD 파이프라인 내 테스트 연동 경험
제품 및 모델 품질 향상에 대한 높은 책임감과 문제 해결 능력

Responsibilities

Pytest, Jest, Playwright 등을 이용한 API, UI, SDK 테스트 자동화 구축 및 유지보수
개발팀과 긴밀히 협업하여 테스트 전략 수립 및 기능 정의 단계에서 테스트 관점 반영
테스트에 필요한 인프라(EKS, S3, Lambda 등) 직접 구성하고 운영
테스트 케이스 작성 및 수행, 테스트 결과 리포팅
성능 테스트 도구(예: Locust)를 활용한 부하/응답 테스트 수행

Skills

Python

TypeScript

Pytest

Jest

Playwright

AWS

EKS

Lambda

Locust

Twelve Labs

AI system for video content understanding

About Twelve Labs

Twelve Labs focuses on artificial intelligence and video understanding by developing a system that analyzes videos to extract key features like actions, objects, and speech. This information is transformed into vector representations, enabling fast semantic search within large video datasets. The company differentiates itself by providing a platform that is faster and more effective than many existing models, allowing developers and product managers to easily integrate its technology through an API. Twelve Labs aims to make all videos searchable, enhancing the way businesses utilize video content.

San Francisco, CaliforniaHeadquarters

2021Year Founded

$104.2MTotal Funding

EARLY_VCCompany Stage

Enterprise Software, AI & Machine Learning, EducationIndustries

51-200Employees

Risks

Increased competition from emerging AI startups in video understanding.

Rapid AI advancements require continuous innovation, straining resources.

Potential over-reliance on key investors like SK Telecom and Databricks.

Differentiation

Twelve Labs offers a comprehensive AI system for multimodal video understanding.

Their technology transforms video content into vector representations for fast semantic search.

The platform's API allows easy integration into clients' systems with minimal effort.

Upsides

Growing demand for AI-driven video analytics in education, healthcare, and security sectors.

Recent $30 million funding enhances technology development and strategic partnerships.

Collaboration with cloud providers boosts scalability and efficiency of video processing.

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