ABOUT THE TEAM & MISSION 42dot의 자율주행 VLA 팀은 Vision-Language-Action (VLA) 모델을 통해 차량이 복잡한 도로 상황을 이해하고, 판단을 주행 행동으로 연결하도록 만드는 기술을 개발합니다. 실제 주행 데이터, 모델 학습, closed-loop simulation과 실차 검증을 연결해 모델의 취약점을 발견하고 주행 성능을 지속적으로 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 포지션은 LLM/VLM 기반 agent와 tool calling을 활용해 자율주행 모델의 평가 사이클을 자동화합니다. 주행 결과 평가, failure triage와 데이터 생성 과정에서 agent가 기여할 수 있는 문제를 발굴하고, 아이디어 설계부터 실험, 검증, 평가 pipeline 통합까지 주도합니다. 반복적인 평가 업무를 줄이고, 평가 결과를 더 빠르게 모델 개선으로 연결하는 agent 시스템을 만들어갈 분을 찾습니다. RESPONSIBILITIES - VLM이 주행 영상, simulation log와 평가 지표를 조회하는 도구를 선택하고 호출할 수 있도록 agent의 reasoning loop와 실행 구조를 설계합니다. - Context management, tool routing과 오류 복구를 통해 여러 단계의 주행 평가와 failure triage를 수행하는 agent workflow를 개발합니다. - Agent가 수집한 근거를 바탕으로 driving decision과 추정 causal factor의 structured pseudo-label을 생성하고 품질을 개선합니다. - Human annotation과 counterfactual scenario로 agent의 판단과 label 품질을 검증하고, workflow를 closed-loop evaluation pipeline에 통합합니다. QUALIFICATIONS - Software Engineering, Machine Learning 또는 AI application 관련 경력 3년 이상 또는 이에 준하는 연구/개발 역량을 보유하신 분. - Python 기반 AI application 또는 데이터 pipeline을 설계하고 구현한 경험이 있으신 분. - Tool calling 또는 multi-step workflow를 포함한 LLM/VLM 기반 시스템을 개발하고 실행 결과를 평가한 경험이 있으신 분. - Agent의 판단과 label 품질을 검증할 평가 지표와 dataset을 설계하고 failure case를 분석할 수 있으신 분. - 해외 오피스와 기술적 이슈를 논의하고 협업할 수 있는 영어 커뮤니케이션 역량을 보유하신 분 PREFERRED QUALIFICATIONS - 자율주행 데이터 또는 closed-loop simulation을 활용한 scene understanding과 failure analysis 경험이 있으신 분. - VLM fine-tuning, auto-labeling 또는 causal reasoning 경험이 있으신 분. - Long-term memory/retrieval, custom tool 개발 또는 multi-agent orchestration을 활용한 agent workflow 개발 경험이 있으신 분. - LLM/VLM 기반 evaluator의 신뢰성과 bias를 분석하고 개선한 경험이 있으신 분. INTERVIEW PROCESS 1. 서류 전형 2. 1차 면접 (화상, 1시간 내외) 3. 2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외) 4. 처우 협의·입사 ADDITIONAL INFORMATION - 전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다. - 지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다. - 지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, recruit@42dot.ai로 문의해 주시기 바랍니다. - 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. - 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다. - 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다. - 지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다. - 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다. - 3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다. A MESSAGE TO FUTURE TEAMMATES 42dot의 자율주행 VLA 팀은 Vision-Language-Action (VLA) 모델을 통해 차량이 복잡한 도로 상황을 이해하고, 판단을 주행 행동으로 연결하도록 만드는 기술을 개발합니다. 실제 주행 데이터, 모델 학습, closed-loop simulation과 실차 검증을 연결해 모델의 취약점을 발견하고 주행 성능을 지속적으로 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 포지션은 LLM/VLM 기반 agent와 tool calling을 활용해 자율주행 모델의 평가 사이클을 자동화합니다. 주행 결과 평가, failure triage와 데이터 생성 과정에서 agent가 기여할 수 있는 문제를 발굴하고, 아이디어 설계부터 실험, 검증, 평가 pipeline 통합까지 주도합니다. 반복적인 평가 업무를 줄이고, 평가 결과를 더 빠르게 모델 개선으로 연결하는 agent 시스템을 만들어갈 분을 찾습니다.

AI Agent Engineer (Autonomous Driving)

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