Senior AI Engineer (Driving VLM/VLA)

42dot의 Senior AI Engineer (Driving VLM/VLA)는 수백만 건의 실제 자율주행 데이터를 활용해 차세대 Driving Foundation Model을 개발합니다. Vision-Language-Model(VLM), Vision-Language-Action(VLA), 멀티모달 AI 기술을 통해 차량이 복잡한 도로 환경을 이해하고 판단하며 행동할 수 있도록 만드는 핵심 역할을 수행합니다. 대규모 GPU 인프라와 독자적인 자율주행 데이터셋을 기반으로 driving scene understanding, multimodal reasoning, VLM/VLA를 통해 자율주행 시스템의 인지, 판단, 계획 성능을 고도화합니다.

Responsibilities

• 자율주행 데이터를 활용한 Vision-Language-Action 기반 driving foundation model 설계 및 개발
• Camera/video, map, trajectory, action, language 등 multimodal sequential data 기반 모델 학습 및 평가
• Driving scene understanding, temporal reasoning, agent interaction modeling, risk/event understanding 모델 개발
• Scene captioning, visual question answering, auto-labeling, data mining, retrieval 등 VLM 기반 응용 기능 개발
• 대규모 multimodal dataset 구축, 학습 recipe, evaluation benchmark, ablation 실험 설계
• Simulation, Data, ML Platform 조직과 협업하여 모델을 자율주행 시스템에 통합

• Computer Vision, Machine Learning, Robotics, Autonomous Driving, Multimodal AI 관련 5년 이상의 연구/개발 경험 또는 이에 준하는 역량 또는 Foundation Model, Multimodal Learning, Generative AI 분야에서의 뛰어난 연구 성과(proven track record)를 보유하신 분
• PyTorch 기반 deep learning model 개발 및 학습 경험
• Vision model, video model, VLM, VLA, world model, trajectory prediction, imitation learning 중 하나 이상에 대한 깊은 이해와 구현 경험
• 이미지/비디오/sensor/trajectory/language/action 등 multimodal 또는 sequential data 처리 경험
• Transformer, diffusion, autoregressive model, representation learning 중 하나 이상에 대한 이해
• 논문 기반 아이디어를 구현하고 대규모 데이터에서 학습, 평가, 개선한 경험
• 문제를 독립적으로 정의하고, 실험 설계부터 모델 개선까지 주도적으로 수행할 수 있는 역량

• 자율주행 또는 robotics foundation model 개발 경험
• VLM/LLM fine-tuning, instruction tuning, multimodal alignment 경험
• VLA, behavior cloning, imitation learning, trajectory planning, policy learning 경험
• Action-conditioned video generation, world model, 4D scene modeling 경험
• BEV, occupancy, map, trajectory, agent interaction 등 driving-specific representation 경험
• Distributed training, large-scale multimodal data pipeline, data mining pipeline 경험
• Closed-loop simulation 또는 scenario-based evaluation과 모델을 연결해본 경험