42dotでは、自動運転データ可視化プラットフォームを設計・開発するシニアデータ可視化開発者を募集しています。React、TypeScript、Pythonを用いたフルスタック開発能力と、WebGLやThree.jsなどの3D可視化技術が必須です。大規模な走行データ分析システムを構築し、アルゴリズム開発を支援します。5年以上の経験が必要です。
AD Division의 Senior Data Visualization Engineer는 Autonomous Driving Dataset을 위한 Web 기반 Visualization Platform을 설계하고 개발합니다. 대규모 주행 데이터와 다양한 센서 정보를 효율적으로 시각화하고 분석할 수 있는 Full-stack Application을 구축하며, 이를 통해 Autonomous Driving Algorithm 개발 및 Debugging Workflow를 지원합니다. 또한 Perception, Planning, Data Engineering 팀과 긴밀히 협업하여 3D Point Cloud, Camera Stream, Perception Label, Trajectory 등 다양한 Multi-modal Data를 직관적으로 분석할 수 있는 고성능 Visualization System 개발 업무를 수행합니다.
The Senior Data Visualization Engineer in the AD Division designs and develops web-based visualization platforms for autonomous driving datasets. This role focuses on building full-stack applications for rendering and analyzing large-scale multi-modal data, including 3D point clouds, camera streams, perception labels, trajectories, and other algorithm-related data. You will collaborate closely with perception, planning, and data engineering teams to develop high-performance visualization systems that accelerate autonomous driving algorithm development, triage, and debugging workflows.
Autonomous driving data visualization을 위한 Full-stack Web Application 설계 및 개발
LiDAR, Camera Stream, Perception Label(Bounding Box, Lane Marker, Traffic Light 등), Trajectory 등 Multi-modal Data Visualization 구현
React 기반 Frontend 및 Python / Node.js 기반 Backend API 개발
대규모 Dataset 환경에서 Rendering 및 Backend 성능 최적화
Data Loading, Preprocessing, Streaming을 위한 Backend Service 및 API 설계
Autonomous Driving Algorithm Engineer와 협업하여 Model Output 및 Evaluation Metric Visualization 기능 개발
기존 Open-source Visualization Framework 및 Tool(Rerun, Foxglove, WebViz 등)의 검토, Customization 및 Integration 수행
Production 환경을 위한 Code Quality, Testing, Documentation 관리 및 개선
Design and develop full-stack web applications for autonomous driving data visualization
Develop synchronized multi-modal visualizations including LiDAR, camera streams, perception labels, and trajectory data
Implement React-based frontends and Python/Node.js backend APIs for data workflows
Optimize rendering and backend performance for large-scale datasets
Design backend services and APIs for data loading, preprocessing, and streaming
Collaborate with autonomous driving algorithm engineers to integrate model outputs and evaluation metrics into visualization tools
Evaluate, customize, and integrate open-source visualization frameworks and tools such as Rerun, Foxglove, and WebViz
Maintain high standards for code quality, testing, and documentation in production environments
5년 이상의 Web Application 개발 경력
React.js, Next.js, TypeScript 기반 Frontend 개발 경험
Python(FastAPI/Flask), Node.js 기반 Backend 개발 경험
WebGL, Three.js 등 3D Visualization 관련 개발 경험
Docker, Git, REST API, CI/CD 기반 개발 경험
3D 또는 Sequential Data 기반 Interactive UI/UX 개발 경험
Code Review 및 Version Control 기반 협업 경험
Python 또는 유사 Tool 기반 Data Processing 경험
Computer Science, Software Engineering 또는 관련 분야 학사 학위 이상
5+ years of hands-on experience developing web applications
Experience with frontend development using React.js, Next.js, and TypeScript
Experience developing backend systems using Python (FastAPI/Flask) and Node.js
Experience with 3D visualization technologies such as WebGL and Three.js
Experience with Docker, Git, REST APIs, and CI/CD workflows
Experience designing interactive UI/UX for 3D or sequential data workflows
Experience in collaborative environments using code review and version control
Experience processing data using Python or similar tools
Bachelor’s degree or higher in Computer Science, Software Engineering, or related fields
Autonomous Vehicle, Robotics, Drone 등 실환경 Data Visualization Project 경험
Sensor Data, Trajectory Data, Label Data 처리 및 Visualization 경험
Rerun, Foxglove, WebViz 등 Open-source Visualization Tool Customization 경험
Rosbag Data Format 및 관련 Visualization 경험
WebSocket, gRPC, SSE 등 Real-time Data Streaming Framework 경험
AWS, ArgoCD, Helm Chart 등 Cloud Deployment 경험
Experience with real-world data visualization projects in autonomous vehicles, robotics, drones, or related domains
Experience handling and visualizing sensor data, trajectory data, and label data
Experience customizing open-source visualization tools such as Rerun, Foxglove, and WebViz
Familiarity with Rosbag data formats and related visualization workflows
Knowledge of real-time data streaming frameworks such as WebSocket, gRPC, and SSE
Experience with cloud deployment tools and infrastructure such as AWS, ArgoCD, and Helm
서류 전형
코딩 테스트
1차 면접 (화상, 1시간 내외)
2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외)
처우 협의·입사
Application Screening
Coding / Assignment 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.
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.
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.
42dot does not accept unsolicited resumes from search firms. We will not pay any fees for resumes submitted without prior agreement.
False information in your application may result in offer cancellation.
A reference check may be conducted after the interview process, with your consent.
