42dot

Backend Engineer

• ConnectedCarDataSolution(CCDS) 백엔드 설계 및 개발
• 정책(Policy)기반 차량데이터 수집시스템 설계 및 개발
• OTA(Over-The-Air) 업데이트 관리 시스템 개발
• 차량 데이터 관리 API설계 및 개발(차량정보,상태,메타데이터)
• 데이터카탈로그 및 프리셋 관리 시스템개발
• 차량-클라우드 간 통신 프로토콜 연동 개발
• Hexagonal Architecture 기반 도메인 모델 설계 및 구현

Backend Engineer – SDV Operation Platform

• 안정적인 클라우드 기반의 데이터베이스 설치 및 운영
• 서비스 요구 사항과 인프라 및 보안 규정에 기반한 데이터베이스 구조 설계 및 지원
• 민감 데이터에 대한 보안 준수 / 데이터베이스 접근 및 권한 관리
• 효과적인 운영 대응과 관리를 위한 데이터베이스 자동화 역량 계발

Senior Database Engineer

Recruitment

• 유모스원의 채용 전반에 대한 end-to-end 리크루팅
• 면접 프로세스 운영, 일정 조율 및 면접관/후보자 커뮤니케이션
• Hiring Manager와 협업하여 채용 전략 수립 및 인재 정의
• Direct sourcing 및 인재 파이프라인 구축
• 채용 데이터 관리 및 프로세스 개선
• 신규 입사자 온보딩 지원 및 후보자 경험 고도화

Tech Recruiting Specialist

Accounting Manager

• 유모스원 별도 재무제표 작성 및 결산 총괄, 외부 감사 대응
• 유모스원 월별·분기별 재무 보고 체계 운영 및 관리
• 모회사 연결 결산을 위한 자료 제공 및 이슈 조율
• 신규 비즈니스 및 거래 구조에 대한 회계 검토 및 정책 적용
• ERP(SAP,더존,오라클 등)/Finance 시스템 운영 안정화 및 결산 프로세스 개선 주도

Senior Accounting Manager

• 별도 재무제표 작성 지원 및 월별 사업부 정산 및 결산 업무 수행
• 자회사 회계 데이터 관리 및 월별 재무 보고 자료 작성
• 모회사 및 관계부서와의 결산 관련 커뮤니케이션 지원
• 신규 비즈니스 프로세스 정립 및 회계 이슈 발생 시 회계 처리 검토 및 실무 적용
• ERP / Finance 시스템 입력, 데이터 관리 및 결산 프로세스 운영 지원

Junior Accounting Manager

Systems Engineer

• Zonal Controller의 전원 상태 머신(Power State Machine) 설계 및 구현
• 저전력 모드(Low Power Mode) 진입/해제 시나리오 설계 및 암전류(Dark Current/Quiescent Current) 최소화 최적화
• System Sleep/Wakeup 로직 구현 및 Network Management (CAN/LIN/Ethernet NM) 연동 개발

Senior MCU System Engineer – Power Management, Sleep Wakeup

AI Engineer

• 자율주행을 위한 미래 경로 예측 및 행동 예측 머신러닝 모델 개발 보조
• Perception, Decision-making, Motion Planning 관련 ML 모델의 구현, 실험, 성능 개선 주행 데이터 수집, 전처리, 분석 및 학습 데이터셋 구성
• 지도학습, 강화학습, 모방학습 기반 알고리즘의 실험 및 적용
• 학습된 모델의 성능 평가 및 개선을 위한 실험 설계
• 차량 소프트웨어 스택과 연동되는 ML 모델 테스트 및 디버깅 지원
• 시니어 엔지니어와 협업하여 머신러닝 개발 프로세스 및 베스트 프랙티스 학습

Physical AI Engineer

Engineer

• Design and develop VLA-based models for autonomous driving, focusing on planning, decision-making, and action generation
• Apply imitation learning, reinforcement learning, and generative modeling to improve driving behavior and long-horizon decision-making
• Fine-tune and adapt multimodal models (VLM / VLA-style architectures) for autonomous driving tasks using large-scale driving datasets
• Define and evaluate multimodal representations for driving data (video, BEV, map, vehicle state, actions, optional language annotations)
• Build and maintain end-to-end machine learning pipelines from data curation and training to evaluation and deployment
• Evaluate models in open-loop, closed-loop simulation, and real-vehicle environments, with a focus on safety and robustness
• Collaborate with perception, prediction, planning, control, and platform teams to integrate ML models into production vehicle software stacks

VLA Engineer – Autonomous Driving

• AI 모델 개발 및 Agentic AI 연동 (Routing, Dispatching, Prediction)
• 지식 그래프에서 추출된 Feature를 활용하여 AI 기반 최적 라우팅 (Routing) 및 배차/운영 (Dispatching) 기술 개발 (최적화 알고리즘, 강화 학습 등)
• 수요 예측 (Demand Prediction), 도착 시간 예측 (ETA) 등 Analytics Prediction 모델 개발 및 성능 개선
• 개발된 지능형 모델을 활용하여 Agentic AI System (자율적 의사결정 시스템)과의 연동 아키텍처 설계 및 구현
• 지식 그래프 및 온톨로지 구축 (Knowledge Graph & Ontology)
• Mobility 및 Logistics 도메인에 특화된 온톨로지(Ontology) 설계 및 개발
• 지식 그래프 (Knowledge Graph) 기반의 데이터 모델을 구축하고, 대규모 이질적인 데이터를 통합 및 정제
• Ontology와 유사한 개념으로, 서비스 엔티티(차량, 기사, 주문, 경로 등) 간의 관계를 정의하고 관리하여 데이터의 지능화 수준 향상
• 대용량 데이터 엔지니어링 및 MLOps
• UMOS 플랫폼에서 수집되는 대용량 데이터 파이프라인 (ETL/ELT) 설계, 구축 및 운영
• 안정적인 모델 운영을 위한 MLOps 파이프라인 (학습, 배포, 모니터링) 구축 및 자동화
• 서비스 백엔드 시스템과의 효율적인 인터페이스(API) 개발 및 통합