Reinforcement Learning Engineer (Autonomous Driving) (Remote)

이 포지션은 end-to-end driving model의 주행 성능을 높이는 reinforcement learning 방법을 개발합니다. Behavior cloning으로 학습한 모델을 reward와 feedback으로 더 개선할 수 있는 기회를 찾고, 유망한 아이디어의 설계부터 대규모 학습, 엄밀한 평가와 driving model 통합까지 주도할 분을 찾습니다. RESPONSIBILITIES * VLA policy와 simulator의 observation/action interface를 설계하고 GRPO, PPO 등 policy optimization 기법으로 closed-loop RL post-training을 개발합니다. * Vector 또는 occupancy 기반 driving simulator에서 ego와 traffic agent가 학습 중인 policy 및 과거 checkpoint로 상호작용하는 self-play training 구조를 개발합니다. * 학습된 policy의 candidate action과 trajectory를 여러 가능한 future scenario에서 rollout하고, expected return과 safety…

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