LILT는 기업, 공공 부문 기관, AI 개발자를 위한 다국어 현지화 기술을 개발하는 인공지능 및 SaaS 기업입니다. 이 플랫폼은 문맥을 반영하는 AI 모델과 전문가의 수동 검증을 결합해 100개 이상의 언어로 안전하고 브랜드 일관성을 유지하는 번역 및 현지화 콘텐츠를 제공합니다. 또한 맞춤형 모델 학습, 지속적인 개선, 현지화 프로젝트 관리, 네이티브 통합, 온프레미스 또는 에어갭 환경 배포를 지원합니다.
백엔드 엔지니어, 실시간 번역(하이브리드)
LILT의 실시간 번역 플랫폼을 위한 백엔드 시스템을 구축하며 스트리밍 서비스, 통역사 라우팅, 회의 통합, 관측 가능성 등을 담당합니다. API, 이벤트 기반 워크플로, 프로덕션 서비스를 아우르며 실시간 다국어 커뮤니케이션을 지원합니다.
설명
- 오디오 수집, 화자 분리 연동, 스트리밍 ASR/MT 조정, 결과 배포를 포함한 실시간 번역 파이프라인의 백엔드 서비스를 개발하고 운영합니다.
- 언어를 기준으로 신뢰도가 낮은 세그먼트를 적절한 온콜 통역사에게 전달하는 이벤트 기반 라우팅을 구축합니다.
- 봇 또는 에이전트 참여자와 회의 사이드 패널을 위한 API 및 서비스를 개발합니다.
- 통역사 수정 워크플로와 실시간 브로드캐스트 기능 구축을 지원합니다.
- 단위 테스트, 통합 테스트, 엔드투엔드 테스트 범위를 만들고 유지합니다.
- GitHub Actions 기반의 지속적 통합 및 배포 파이프라인을 지원합니다.
- 서비스 관측 가능성을 높이기 위해 로그, 메트릭, 트레이싱을 추가합니다.
- 프론트엔드 및 풀스택 엔지니어와 협업하여 라이브 회의 인터페이스와 통역사 워크벤치의 API 계약을 수립합니다.
- 온콜 로테이션에 참여하고 프로덕션 인시던트를 조사합니다.
- 화자 분리 전사본, TXT, WebVTT, JSON 내보내기와 줄별 검증 메타데이터 등 회의 후 결과물을 생성합니다.
- 시니어 엔지니어 및 제품 팀과 협업하여 서비스와 기능을 초기 설계에서 프로덕션 환경으로 전환합니다.
지원 자격
- 백엔드 소프트웨어 개발 분야의 전문 경력 2~5년.
- 실시간 또는 스트리밍 데이터 시스템의 프로덕션 경험이 있으면 우대합니다.
- WebSockets, gRPC, 메시지 큐 또는 이와 유사한 저지연 이벤트 기반 방식을 사용해 REST 엔드포인트와 스트리밍 서비스를 구축한 경험.
- Node.js/TypeScript, Java, Python 또는 이에 준하는 백엔드 기술에 대한 풍부한 경험과 여러 생태계에서 유연하게 일할 수 있는 역량.
- REST 및 GraphQL API를 개발하고 사용하는 경험. OAuth, API 키 또는 토큰, 서비스 계정을 사용한 인증을 포함합니다.
- 세션 상태, 전사본, 설정을 위한 관계형 또는 NoSQL 데이터 모델링 경험.
- CI/CD 및 자동화된 통합 테스트 또는 엔드투엔드 테스트 경험.
- 제한적인 감독 아래 명확하게 정의된 티켓이나 사양을 완수하고, 장애 요인이나 일정 위험을 조기에 제기할 수 있는 능력.
- 미국에 거주하는 미국 시민이어야 합니다.
- 화자 분리, 스트리밍 ASR 또는 오디오 스트림 처리를 포함한 음성 또는 오디오 시스템 경험이 있으면 큰 강점입니다.
- 타사 플랫폼 API, SDK 또는 웹훅 통합 경험이 있으면 큰 강점입니다.
- XLIFF, 번역 메모리, 기계 번역과 인간 번역 워크플로를 포함한 현지화 또는 TMS 프로세스에 익숙하면 큰 강점입니다.
- Kafka 또는 Pub/Sub와 같은 이벤트 기반 발행-구독 시스템 경험이 있으면 큰 강점입니다.
- 프론트엔드 개발 또는 React 경험이 있으면 큰 강점입니다.
- Microsoft Teams 앱 또는 봇 개발 경험이 있으면 우대합니다.
- 기존 회사에서 제품을 0에서 1로 출시한 경험이 있으면 우대합니다.
- NLP 또는 머신러닝 시스템에 대한 관심이나 관련 학업 경험이 있으면 우대합니다.
- Datadog과 같은 프로덕션 관측 가능성 플랫폼 경험이 있으면 우대합니다.
복리후생
- 전문적인 성장 기회를 제공합니다.
- 전 세계 팀의 동료들과 협업합니다.
- 최신 엔지니어링 도구를 이용할 수 있습니다.
- 기본 급여는 100,612~138,000달러이며, 근무 지역과 경험, 기술, 자격 등의 요소에 따라 결정됩니다.
