42dotではPhysical AI Engineerを募集しています。自動運転のためのEnd-to-End Trajectory GenerationおよびDecision-making Modelの開発を担当します。Python、PyTorch/JAXの活用能力と、Motion Planningおよび強化学習への深い理解が必須です。実際のロボットやモビリティシステムにAIを適用する革新的なプロジェクトに参加できます。
AD Division의 Physical AI Engineer (Model)는 Generative AI 기술을 실제 로봇 및 모빌리티 시스템의 의사결정과 제어로 연결하는 역할을 수행합니다. 차세대 End-to-End Trajectory Generation 및 Decision-making Model 개발에 참여하며, 복잡하고 동적인 환경에서도 안전하고 효율적인 주행이 가능한 Physical AI 시스템을 구축합니다. 또한 Reinforcement Learning(RL), Imitation Learning(IL), Motion Planning 기술을 융합하여 Autonomous Driving AI의 성능을 향상시키고 실제 차량 환경에 적용 가능한 모델을 개발합니다.
The Physical AI Engineer (Model) in the AD Division bridges generative AI technologies with real-world robotic and mobility actuation systems. This role focuses on developing next-generation end-to-end trajectory generation and decision-making models capable of safe and efficient operation in complex and dynamic environments. You will integrate reinforcement learning, imitation learning, and advanced motion planning techniques to improve autonomous driving AI performance and deploy scalable physical AI solutions.
End-to-End Trajectory Generation 및 Decision-making Model 개발을 위한 데이터 전처리, 모델 학습 및 성능 검증 수행
Model-Based Reinforcement Learning(MBRL) 및 Imitation Learning(IL) 알고리즘 개발 및 최적화
Motion Planning, Filtering(Kalman Filter, Particle Filter 등), Navigation 알고리즘 통합 및 검증
CUDA 기반 딥러닝 모델 및 Planning Pipeline 최적화를 통한 On-device Real-time 성능 확보 지원
Simulation 및 실제 차량 환경에서 AI 모델 및 알고리즘 검증 수행
Perception, Planning, Control 팀과 협업하여 차세대 Physical AI 시스템 개발
Develop data preprocessing pipelines, train models, and conduct performance validation for end-to-end trajectory generation and decision-making models
Develop and optimize Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) and Imitation Learning (IL) algorithms
Integrate and validate motion planning, filtering (e.g., Kalman Filter, Particle Filter), and navigation algorithms
Support on-device optimization of deep learning models and planning pipelines using CUDA to achieve real-time performance
Validate AI models and algorithms in simulation and real-world vehicle environments
Collaborate with perception, planning, and control teams to develop next-generation physical AI systems
컴퓨터공학, 전자공학, 로봇공학, 항공우주공학 또는 관련 분야 석사 학위 이상 또는 이에 준하는 실무 경험
Python 및 최신 딥러닝 프레임워크(PyTorch, JAX)를 활용한 AI 모델 개발 및 학습 경험
Motion Planning, Filtering, Navigation 알고리즘에 대한 이론적 이해 및 구현 경험
Simulation 또는 실제 Hardware 환경에서 AI 모델 및 알고리즘 검증 경험
머신러닝, 딥러닝 및 강화학습에 대한 이해
Master’s degree or higher in Computer Science, Electrical Engineering, Robotics, Aerospace Engineering, or a related STEM field, or equivalent practical experience
Hands-on experience developing and training AI models using Python and modern deep learning frameworks such as PyTorch or JAX
Strong theoretical and practical understanding of motion planning, filtering, and navigation algorithms
Experience validating AI models and algorithms in simulation environments or on real hardware systems
Strong understanding of machine learning, deep learning, and reinforcement learning concepts
ICRA, IROS, CVPR, NeurIPS, RSS 등 Robotics 및 Computer Vision 분야 Top-tier 학회 또는 저널 논문 게재 경험
C++, CUDA, TensorRT 기반 고성능 연산 및 추론 최적화 경험
End-to-End Trajectory Generation 또는 Generative AI 기반 Motion Planning 프로젝트 경험
Reinforcement Learning(RL) 또는 대규모 Imitation Learning(IL) 데이터셋 구축 및 Training Pipeline 운영 경험
Autonomous Driving 또는 Robotics 분야 AI 모델 개발 경험
대규모 AI 학습 및 추론 시스템 구축 경험
Publication record in top-tier robotics and computer vision conferences or journals such as ICRA, IROS, CVPR, NeurIPS, or RSS
Experience with high-performance computing and inference acceleration using C++, CUDA, and TensorRT
Experience developing end-to-end trajectory generation models or generative AI-based motion planning systems
Experience building datasets and operating training pipelines for reinforcement learning or large-scale imitation learning
Experience developing AI models for autonomous driving or robotics applications
Experience building large-scale AI training and inference systems
서류 전형
코딩 테스트
1차 면접 (화상, 1시간 내외)
2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외)
처우 협의·입사
Application Screening
Coding Test
First Interview (Virtual, approximately 1 hour)
Second Interview (In-person or Virtual, approximately 3 hours)
Offer Discussion / Onboarding
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.
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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.
The recruitment process may change depending on schedule and progress; the result of each stage will be sent individually to your registered email.
Please do not include legally prohibited information in your application (e.g., ID number, family relations, marital status, salary, photo, physical details, hometown).
For application errors or inquiries, contact recruit@42dot.ai.
Veterans and applicants eligible for employment protection will receive preferential consideration in accordance with applicable laws and regulations.
In compliance with the Act on Employment Promotion and Vocational Rehabilitation for Persons with Disabilities, registered individuals with disabilities will receive preferential consideration.
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False information in your application may result in offer cancellation.
A reference check may be conducted after the interview process, with your consent.
