42dot

QA Engineer

• 자율주행 기능(주행, 주차, 안전) 기반의 실차 테스트 및 SILS 테스트 수행
• 개발 마일스톤에 따른 테스트 전략 및 검증 계획 수립
• 시스템/기능 요구사항 분석 및 이를 기반으로 한 검증 항목 도출
• 테스트 시나리오, 테스트 케이스, 적합성 기준 등 테스트 베이시스 개발
• 실차, SIL, 기타 검증 환경을 활용한 기능/성능 평가 수행
• 성능 지표 및 품질 지표 관리, 개발/품질/유관부서와의 협업을 통한 개선 추진

Quality Assurance Engineer – Autonomous Vehicle

Frontend Engineer

• Autonomous driving data visualization을 위한 Web 기반 Application 설계 및 개발
• LiDAR, Camera Stream, Perception Label(Bounding Box, Lane Marker, Traffic Light 등), Trajectory 등 Multi-modal Data Visualization 구현
• 대규모 Dataset 환경에서 Frontend Rendering 및 Visualization 성능 최적화
• 사용자 중심의 Annotation 및 Visualization UI/UX 설계 및 개선
• Perception, Planning, Data Engineering 팀과 협업하여 Debugging 및 Data Analysis Workflow 개선
• 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
• Annotation Editing 및 Data Analysis Workflow를 위한 기능 개발

Frontend Developer – Autonomous Driving

• 검증 계획 수립
• 검증 설계
• 검증 수행
• 검증 자동화
• 결과 분석
• 프로세스 구축 및 개선

Quality Assurance Engineer, HIL Farm

• 차량 데이터 시각화 및 대시보드 설계 및 개발
• 정책(Policy) 기반 차량 데이터 수집 설정 시스템 UI 개발
• OTA(Over-The-Air) 업데이트 상태 모니터링 및 제어 시스템 개발
• 차량 데이터(정보, 상태, 메타데이터) 관리 어드민 UI 개발
• 데이터 카탈로그 및 프리셋 관리 시스템 UI 개발
• 실시간 모빌리티 데이터 (지도, 차량 위치, 운행 정보 등)를 효과적으로 시각화하고 안정적으로 업데이트하는 고성능 컴포넌트 개발
• UX/UI 디자이너, 백엔드 엔지니어, 서비스 기획자와 긴밀하게 협업하여 사용자 친화적인 서비스 설계 및 구현

Frontend Engineer – SDV Operation Platform

Platform Engineer

• Set technical strategy and oversee development of high scale, reliable data platform to manage, visualize and serve large-scale datasets for ML model training and validation.
• Build up the data lakehouse for autonomous driving scene datasets, including the sensor data, calibration data, as well as annotation data
• Drive the Autonomous Driving Data SDK development, including scene data search, datasets preparation, dataset loading, etc.
• Dig into performance bottlenecks all along the data processing pipelines, from data processing latency, data search latency to Test Procedure (TP) coverage.
• Bootstrap and maintain infrastructure for Data Platform components—Data Processing Pipeline, Database, Data Lakehouse and Data Serving.
• Collaborate with cross-functional teams, including ML algorithm, ML application, and Cloud Infra to align ML Platforms with overall Autonomous Driving System Architecture.

Senior ML Platform Engineer – Autonomous Driving

Data Engineer

• Develop high scale, reliable data extraction pipeline to extract millions of raw data from data collection fleet and convert to high-value scene data
• Develop data labeling pipelines to perform the auto labeling inferences for autonomous driving algorithms
• Develop advanced autonomous driving data SDK, including scene data search, datasets preparation, dataset loading, etc.
• Build up the data lakehouse for autonomous driving scene dataset, including the sensor data, calibration data, as well as annotation data
• Dig into performance bottlenecks all along the data processing pipelines, from data processing latency, data search latency to Test Procedure (TP) coverage.
• Bootstrap and maintain infrastructure for data platform components—data processing pipeline, database, data lakehouse and data serving.
• Collaborate with cross-functional teams, including ML algorithm, ML application, and Cloud Infra to align data pipelines with overall autonomous driving system architecture.

Senior AI Data Pipeline Engineer – Autonomous Driving

Project Manager

• 프로젝트 로드맵 및 마일스톤 관리
• 플랫폼 개발 및 서비스 출시를 위한 전체 일정을 수립하고, 각 단계별 마일스톤이 차질 없이 달성되도록 관리합니다.
• 범조직적 이해관계자 조율
• 현대차그룹 유관 부서, 외부 파트너사, 내부 개발팀 간의 커뮤니케이션을 총괄하며 서로 다른 요구사항을 조율하고 합의점을 도출합니다.
• 프로세스 최적화 및 거버넌스 구축
• 전통적인 제조 프로세스와 스타트업의 유연한 개발 방식 사이에서 최적의 협업 프로세스를 설계하고 운영 효율을 높입니다.
• 리스크 관리 및 이슈 해결
• 프로젝트 진행 중 발생하는 잠재적 리스크를 사전에 파악하고, 이슈 발생 시 관련 부서와 협력하여 신속한 해결 방안을 마련합니다.
• 성과 지표 관리 및 리포팅
• 프로젝트의 진행 상황과 성과를 정량화하여 관리하고, 주요 의사결정권자에게 명확한 인사이트를 제공합니다.

Senior Project Manager

Engineer

• 임베디드 OS(QNX, Linux, RTOS) 환경에서의 네트워크 기능 개발 : 네트워크 환경설정, 최적화
• Automotive Ethernet Switch 제어 및 드라이버 개발: 신규 하드웨어의 Ethernet Switch SDK 포팅/구성/최적화
• Vehicle Network 내의 Ethernet/IP 통신 이슈 대응

Senior Network System SW Engineer

Android Engineer

• AAOS에서 제공하는 Car library 분석 및 Customization
• Android 공통 UI 분석 및 Customization

Android Engineer, UI Framework

Backend Engineer

• FastAPI 기반 Modular Monolith 아키텍처의 백엔드 서비스 설계 및 개발
• LLM Gateway(LiteLLM) 및 AI Observability(Langfuse) 연동 시스템 설계 및 구현
• 다중 Content Provider(1st Party 사내망 / 3rd Party 인터넷망) 통합을 위한 CP Gateway 모듈 설계 및 개발
• PostgreSQL(OLTP) / ClickHouse(OLAP) / Redis 기반 데이터 파이프라인 및 미터링 시스템 구축
• Celery 기반 비동기 작업 처리 (리포트 생성, Usage ETL, CSV 내보내기 등)
• KrakenD API Gateway를 통한 JWT 인증·라우팅·Rate Limit 설정 및 운영
• Grafana Alerting 연동 알림 시스템(Slack/Email) 구현
• RBAC 기반 접근 제어 및 감사 로그 시스템 설계
• 부하/변경 빈도 기반의 단계적 서비스 분리 아키텍처 설계 및 실행

Senior Backend Engineer – Agentic AI Platform

• Next.js 14+ (App Router, TypeScript) 기반 Agentic AI Console 웹 애플리케이션 설계 및 개발
• 대시보드 UI 구현 (Grafana IFrame 임베딩 + Recharts 커스텀 차트)
• RBAC(SuperAdmin/Admin/Operator/Viewer) 기반 어드민 관리 페이지 개발
• TanStack Query(서버 상태) + Zustand(클라이언트 상태) 기반 상태 관리 설계
• Console API(FastAPI)와의 RESTful/JSON:API 연동 및 BFF 패턴 적용
• 회원 관리, 미터링 조회, 알림 설정, 리포트 뷰어 등 도메인별 UI 구현
• SSE/WebSocket 기반 실시간 데이터 스트리밍 UI 처리
• Google IAM(OIDC/JWT) 기반 인증 플로우 구현
• 디자인 시스템 수립 및 컴포넌트 라이브러리 구축
• 프론트엔드 빌드·배포 파이프라인 최적화 (Turbopack, Docker)

Frontend Engineer – Agentic AI Platform

• 차세대 텔레매틱스 S/W 아키텍처 설계 및 구현합니다.
• 차량 내/외부의 네트워크를 설계 구현하고, 라우팅 설계를 합니다.
• Cellular Processor 및 Application Processor의 서비스를 설계, 구현하고 평가를 수행합니다.
• Tier들과 협업을 주도하고 Tier와 안정적 telematic system을 구현합니다.
• 차량 내에 다양한 제어기들을 위해 안정적 통신을 구현합니다.
• 다양한 파생 과제를 설계, 구현, 평가를 수행합니다.
• 차량의 텔레매틱스의 사양을 유지, 보수하며 변경에 대한 설계를 수행합니다.