About the Team & Mission
42dot은 카메라 기반의 End-to-End 방식의 자율주행 소프트웨어와 저전력·고성능 임베디드 시스템을 개발하고 있으며,
최신 MLOps 시스템으로 자동화된 데이터 파이프라인을 구축했습니다.
또한 agile한 개발 프로세스를 통해 AI 모델 학습부터 실도로 검증 실험을 빠른 템포로 진행합니다.
42dot의 자율주행 기술 'Atria AI'는 2027년 말 레벨2+ 자율주행 기술이 양산 차량에 적용될 예정입니다.
카메라 기반 End-to-End 자율주행과 Physical AI를 직접 경험하고,
VLA 기반 차세대 자율주행 알고리즘에 기여할 수 있는 기회!
끈질긴 집요함과 빠른 실행력으로 세상을 바꿀 인재를 기다립니다.
Role Overview
본 포지션은 정규직 전환형 Intern (MS/PhD) 으로,
연구 결과를 실제 양산 자율주행 시스템으로 연결하는 실전형 연구·개발 인턴십입니다.
인턴십 기간 동안 단순 보조 역할이 아닌,
양산을 목표로 한 제품 개발 및 차세대 자율주행 기술 연구조직 내에서 실차 데이터와 프로덕션 레벨의 코드, MLOps 시스템을 기반으로 문제를 정의하고 해결합니다.
정규직 엔지니어와 동일한 수준의 기술 과제를 End-to-End로 수행하며, 연구와 실제 시스템을 연결하는 경험을 제공합니다.
What You'll Do
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자율주행 시스템 핵심 기술에 대한 설계, 구현, 검증까지 End-to-End 수행
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실차 데이터 기반 알고리즘/모델 설계 및 검증
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시뮬레이션 및 실도로 실험을 통한 성능 분석 및 개선
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연구 결과를 실제 시스템에 적용 가능한 형태로 구현
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실제 프로덕션 팀과의 긴밀한 협업을 통한 문제 해결
Available Tracks
최종 소속과 업무는 인턴십 및 인터뷰 과정에서 확인된 개인의 전문성, 연구 관심사 및 성장 방향과 조직별 니즈를 종합적으로 고려하여 결정될 예정입니다.
AI Infrastructure
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자율주행 및 ADAS 시스템을 위한 미들웨어 및 시스템 소프트웨어 설계·개발
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Linux 기반 환경에서 차량 소프트웨어 통합 및 디버깅·테스트 지원
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시뮬레이션, 자동화 스크립트 등 개발·검증 환경 구축 및 고도화
Data Platform
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자율주행 데이터 수집, 처리, 분석 파이프라인 설계·개발
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모델 학습 및 평가 자동화를 위한 Data Flywheel 구축
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주행 로그 및 실험 결과 등 대규모 로그 분석을 통한 자율주행 성능 개선
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대규모 데이터셋을 관리하고 제공하기 위한 확장 가능한 자율주행 데이터 플랫폼 구축
Driving VLM/VLA
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Driving scene captioning, QA, event understanding, data mining 모델 개발
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대규모 multimodal 모델 학습, 평가, ablation, benchmark 설계
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VLM을 활용한 auto-labeling, retrieval, dataset curation, evaluation pipeline 구축
Interview Process
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서류 전형
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코딩 테스트
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1차 면접 (화상, 1시간 내외)
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2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외)
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처우 협의·입사
Additional Information
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전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
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지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.
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지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, recruit@42dot.ai로 문의해 주시기 바랍니다.
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국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
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장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.
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42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.
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지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
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인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.
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3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.
