ABOUT THE TEAM & MISSION 42dot은 카메라 기반의 End-to-End 방식 자율주행 소프트웨어와 더불어, 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 차량용 AI 에이전트인 Gleo AI를 개발하여 차세대 모빌리티 경험을 혁신하고 있습니다. 42dot의 자율주행 기술 'Atria AI'는 2027년 말 레벨2+ 자율주행 기술이 양산 차량에 적용될 예정이며, 'Gleo AI'는 차량 환경에서 사용자의 음성과 문맥을 이해하고 자연스러운 대화형 인터랙션을 제공하는 Agentic AI로 탑재되고 있습니다. 카메라 기반 End-to-End 자율주행 및 VLA 기반 차세대 알고리즘, AI 에이전트 기술을 직접 경험하고 기여할 수 있는 기회! 끈질긴 집요함과 빠른 실행력으로 세상을 바꿀 인재를 기다립니다. ROLE OVERVIEW 본 포지션은 정규직 전환형 Intern (MS/PhD) 으로, 자율주행(AD) 및 차량용 AI 에이전트(Gleo) 연구 결과를 실제 양산 시스템으로 연결하는 실전형 연구·개발 인턴십입니다. 인턴십 기간 동안 단순 보조 역할이 아닌, 양산을 목표로 한 제품 개발 및 차세대 모빌리티 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 양산 시스템을 연결하는 경험을 제공합니다. WHAT YOU'LL DO * 자율주행 시스템 및 AI 에이전트 핵심 기술에 대한 설계, 구현, 검증까지 End-to-End 수행 * 실차 데이터 기반 자율주행 알고리즘/모델 설계 또는 LLM 및 음성 AI 기반 에이전트 모델 설계 및 검증 * 시뮬레이션 및 실도로(차량 내 환경) 실험을 통한 성능 분석 및 개선 * 연구 결과를 실제 시스템에 적용 가능한 형태로 구현 * 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. [Computer Vision] * 자율주행 관련 3D perception model 개발 및 학습 데이터 / GT 분석 * 실차 주행 로그 기반 perception failure 분석 및 개선 방향 도출 * Representation learning을 위한 self-supervised learning 기반의 pre-training pipeline 개발 * 효율적인 3D vision을 위한 architecture 개선 [Physical AI] * Imitation Learning, Reinforcement Learning, Generative AI 등을 활용한 자율주행 E2E Planning Model 개발 및 실험 * 3D 환경 재구성 및 물리 기반 모델링을 활용한 Closed-loop Simulation 환경 및 학습·평가 파이프라인 개발 * E2E Planner와 Simulation 및 실제 차량 시스템 간의 연동 기능 개발 * Simulation과 실제 차량 환경에서 시나리오 및 평가 지표를 기반으로 모델 성능을 검증하고 실패 사례 분석 [AI Infrastructure] * 자율주행 및 ADAS 시스템을 위한 미들웨어 및 시스템 소프트웨어 설계·개발 * Linux 기반 환경에서 차량 소프트웨어 통합 및 디버깅·테스트 지원 * 시뮬레이션, 자동화 스크립트 등 개발·검증 환경 구축 및 고도화 [Driving VLM/VLA] * Driving scene captioning, QA, event understanding, data mining 모델 개발 * 대규모 multimodal 모델 학습, 평가, ablation, benchmark 설계 * VLM을 활용한 auto-labeling, retrieval, dataset curation, evaluation pipeline 구축 [LLM Training / Data Generation] * LLM 학습 및 고품질 학습 데이터 생성·관리 * Synthetic Data Generation 및 자동 데이터 생성 파이프라인 개발 * 다양한 차량 환경 정의 및 Environment Scaling 기반 데이터 확장 * LLM Agent 성능 향상을 위한 학습·평가 파이프라인 개발 INTERVIEW PROCESS 1. 서류 전형 2. 코딩 테스트 3. 1차 면접 (화상, 1시간 내외) 4. 2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외) 5. 처우 협의·입사 ADDITIONAL INFORMATION * 본 포지션은 채용 연계형 인턴십으로, 인턴십 평가 결과에 따라 정규직 전환 여부를 검토합니다. * 인턴십은 3개월간 운영되며, 해당 기간 동안 full-time 근무를 원칙으로 합니다. * 정규직 전환 시에는 인턴십 종료 후 1개월 이내 입사가 가능해야 하며, 조정이 필요한 경우 별도 협의를 통해 결정할 수 있습니다. * 석사·박사과정 졸업 예정자 및 기졸업자, 또는 경력 1년 미만의 인원에 한하여 지원할 수 있습니다. * 이력서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보 및 학교 또는 연구실의 연구 비밀을 침해하는 내용이 없도록 유의하시기 바랍니다. * 모든 제출 파일은 30MB 이하의 PDF 양식으로 업로드를 부탁드립니다. (이력서 업로드 중 문제가 발생한다면 지원하시고자 하는 포지션의 URL과 함께 이력서를 [email protected]으로 전송 부탁드립니다.) * 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다. * 장애인/보훈대상자는 관련 법령에 따라 우대합니다. * 해외 국적자의 경우, 체류 자격 상 정규직 입사가 가능한 분을 대상으로 합니다. * 제출한 지원서에 허위 사실이 포함된 경우, 합격이 취소될 수 있습니다.

[MS/PhD Intern] AI Engineer (정규직 전환형)

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