42dot에서 Motion Planning 알고리즘을 개발하는 Machine Learning Engineer는 안전한 자율주행을 위한 미래 경로 예측 알고리즘을 연구 개발합니다. 또한 대규모 데이터를 활용하여 주행 패턴을 분석하여 자율주행차의 자연스러운 제어를 위한 알고리즘을 개발합니다.

At 42dot, our team of skilled Machine Learning Engineers is dedicated to pioneering cutting-edge solutions in Motion Planning algorithms. We specialize in researching and developing advanced algorithms for predicting future paths, essential for ensuring the safety of autonomous driving systems. Leveraging extensive datasets, we conduct in-depth analysis of driving patterns to design algorithms that enable smooth and natural control of autonomous vehicles. Our commitment lies in delivering innovative technologies that pave the way for the future of autonomous driving.

책임 (RESPONSIBILITIES)

• 주변 차량, 보행자 등 자율주행에 필요한 요소의 움직임 예측 알고리즘 연구 및 개발
• 예측 알고리즘 탐색, 프로토타입 제작, 검증
• 데이터 기반의 주행 알고리즘 모델링
• 알고리즘의 성능 최적화 및 개선을 통해 모델을 자율주행 시스템에 배포
• Perception / Planning 엔지니어들과 협력하여 자율주행 성능 개선에 기여
• 개발된 알고리즘을 평가할 수 있는 평가 지표 및 시스템 개발


• Research and development of motion prediction algorithms for autonomous driving such as surrounding vehicles and pedestrians
• Exploring predictive algorithms, prototyping, and validating
• Modeling data-driven driving algorithms
• Deploying models to autonomous driving systems by optimizing and improving the performance of algorithms
• Work with Perception/Planning engineers to improve self-driving performance
• Development of evaluation indicators and systems to evaluate developed algorithms

자격요건 (QUALIFICATIONS)

• 컴퓨터 공학, 전자 공학 또는 관련된 전공의 석사/박사 학위 이상, 혹은 동등한 경력
• 자율주행 시스템 및 딥러닝 모델 학습에 대한 깊은 이해와 실질적 경험
• 차량 동역학 모델에 대한 깊은 이해
• 뛰어난 프로그래밍 기술(C/C++, Python 등)
• 확률과 관련된 수학적 추론 능력


• A master's/doctor's degree or higher, or equivalent experience in computer science, electronics, or related fields
• Deep understanding and practical experience in learning self-driving systems and deep learning models
• Deep understanding of vehicle dynamics models
• Superior programming skills (C/C++, Python, etc.)
• mathematical reasoning ability related to probability

우대사항 (PREFERRED QUALIFICATIONS)

• 자율주행 및 로보틱스 관련 연구 개발 경험
• ROS1/ROS2 사용 경험
• 실제 환경에서의 예측 모델 배포 경험
• Inference 최적화 경험(TensorRT, CUDA 프로그래밍 등)
• 관련 분야 저서/학술활동 이력(CVPR, ICCV, ECCV, IROS, ICRA 등)


• Experience in research and development related to autonomous driving and robotics
• ROS1/ROS2 experience
• Experience deploying predictive models in real-world environments
• Inference optimization experience (TensorRT, CUDA programming, etc.)
• History of books/academic activities in related fields (CVPR, ICCV, ECCV, IROS, ICRA, etc.)

전형 절차 (INTERVIEW PROCESS)

• 서류전형 - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 - 3차 인터뷰 - 처우협의 - 최종합격
• 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
• 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
• KCCV 2022 및 UMOS Day 2021 - 자율주행 AI 소프트웨어 AKit Core 영상 참고


• Application Review - 1st interview - 2nd interview - 3rd interview - Offer Negotiation - Hiring
• Screening procedures may be operated differently for each job and may vary depending on the schedule and situation.
• The screening schedule and results will be notified individually by email registered on the application form.
• KCCV 2022 및 UMOS Day 2021 참고

참고사항 (Additional Information)

• 모든 제출파일은 PDF 양식으로 업로드를 부탁드립니다.
• 국가보훈대상자 및 취업보호대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
• 장애인 고용촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.
• 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.


• Kindly submit all files in PDF format for consideration.
• We prioritize veterans and employment protection recipients in compliance with applicable laws and regulations.
• Furthermore, in accordance with the Employment Promotion and Vocational Rehabilitation Act for the Disabled, individuals holding registration cards for disabilities receive preferential treatment.

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