42dot

AI Engineer

• Data preprocessing, model training, and performance validation for end-to-end trajectory generation and decision-making models
• Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) and Imitation Learning (IL) algorithm development and optimization
• Integration and validation of motion planning, filtering (e.g., Kalman Filter, Particle Filter), and navigation algorithms
• Support on-device optimization of deep learning models and planning pipelines using CUDA for real-time performance
• Validate AI models and algorithms in simulation and real vehicle environments
• Collaborate with perception, planning, and control teams to develop next-generation physical AI systems

Physical AI Engineer – Model

People Operations

• 인사, 급여, 근태, 결재, 포털, 법무 등 다양한 경영지원시스템과 관련해 현업에서 발생하는 요구사항과 개선 문의를 파악하고, 우선 검토가 필요한 과제를 정리합니다.
• 현업 담당자와 협업하여 회사 제도와 운영 프로세스를 이해하고, 이를 시스템 요구사항, 화면, 데이터 흐름, 승인 구조, 운영 방식으로 구체화합니다.
• 그룹 표준 업무지원 시스템 도입, 기존 외부 솔루션 유지, 하이브리드 운영, 별도 개발 구현 등 다양한 대안을 검토하고 실행 방향을 설계합니다.
• 인사시스템, 근무시간 입력 데이터, 출입 기록, 결재 시스템, 급여 시스템, 포털 등 유관 시스템 간 연계 구조와 운영 방식을 정의합니다.
• 근태, 근무시간, 연장·야간·휴일근로, 휴가, 급여 반영, 결재, 포털 등 제도 특화 운영 로직을 분석하고 개선 과제를 PM 관점에서 리드합니다.
• 현업 부서, 개발 수행사, 외부 솔루션 업체, 유지보수 운영사 등 다양한 이해관계자 간 커뮤니케이션과 일정, 이슈, 요구사항을 조율합니다.
• 필요 시 시스템 설정, 데이터 연계, 보조 화면 개발, 자동화 적용 등 실행 과제를 함께 추진합니다.
• 향후 다양한 경영지원시스템 과제를 People Systems 관점에서 지속적으로 지원하고 확장 가능한 운영 구조를 만들어갑니다.

People Systems PM

• 자율주행 시스템 핵심 기술에 대한 설계, 구현, 검증까지 End-to-End 수행
• 실차 데이터 기반 알고리즘/모델 설계 및 검증
• 시뮬레이션 및 실도로 실험을 통한 성능 분석 및 개선
• 연구 결과를 실제 시스템에 적용 가능한 형태로 구현
• 실제 프로덕션 팀과의 긴밀한 협업을 통한 문제 해결

AI Engineer – MS/PhD Intern

Platform Engineer

• Develop a high scale, reliable data platform to manage, visualize, search and serve large-scale datasets for ML model training, fine tune and validation.
• 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 ML Platforms with overall autonomous driving system architecture.

ML Platform Engineer – Autonomous Driving

Performance Marketing

• GPU/NPU 기반 딥러닝 모델 최적화 수행
• 딥러닝 모델의 성능 검증 및 시스템 프로파일링 수행
• CPU, GPU, Neural Network Accelerator 성능 분석 및 최적화
• 시스템 성능 분석 툴 및 성능 평가 지표 개발 자동화
• 차량 환경에서의 AI 모델 동작 최적화 및 배포 지원

ML Performance Optimization Engineer

Translator

• Camera, LiDAR, IMU, GNSS, Wheel Odometry 등 다양한 센서를 활용한 Localization 알고리즘을 개발합니다.
• Multi-Sensor Fusion 기반 State Estimation 알고리즘을 개발합니다.
• Camera, LiDAR, IMU 등 다양한 센서의 Online Self-Calibration 알고리즘을 개발합니다.
• Sensor Extrinsic, Intrinsic 및 Temporal Calibration 알고리즘을 개발하고 성능을 개선합니다.
• 비선형 최적화(Nonlinear Optimization) 및 Sensor Fusion 기법을 활용하여 Localization 및 Calibration 정확도를 향상시킵니다.
• 실제 주행 데이터를 기반으로 Localization 및 Calibration 알고리즘을 검증하고 성능을 평가합니다.
• 데이터 수집 차량의 Localization 및 Calibration 품질을 향상시켜 AI 학습 데이터의 정확성과 일관성을 확보합니다.
• 학습 데이터의 위치 정보 및 센서 Calibration 품질을 평가하고 개선하기 위한 알고리즘 및 검증 체계를 개발합니다.
• Perception, Planning, Data Platform 등 다양한 팀과 협업하여 Localization 및 Calibration 기술을 개발하고 적용합니다.

Localization Engineer – Autonomous Driving

Account Manager

• 지자체 및 중앙정부 관련 정책과 법제도 조사/분석, 관련 프로젝트 성공을 위한 대응 전략 마련
• 정책 실무를 담당하는 관련 부처 및 산하 기관 대상 정책 중심 커뮤니케이션
• 입법관련 동향 모니터링, 회사의 입장 취합 및 대변

Government Relations Manager

DevOps Engineer

• Cloud infrastructure 및 hybrid infrastructure 환경에서 확장 가능하고 안정적인 DevOps 운영 기반을 설계, 구축, 운영합니다.
• CI/CD 도구를 안정적으로 운영하고, 성능, 가용성, 확장성, 운영 효율 측면에서 지속적으로 개선합니다.
• 패키지 및 아티팩트 관리 도구를 운영하며, 저장, 배포, 권한 관리, 보존 정책 등 운영 체계를 수립합니다.
• 빌드 및 검증 환경을 컨테이너 기반으로 표준화하고, 재현 가능하고 일관된 실행 환경을 구축합니다.
• 컨테이너 관리 도구 및 플랫폼을 운영하여 빌드/테스트 워크로드가 안정적으로 실행될 수 있는 환경을 제공합니다.
• CI/CD 시스템과 관련 플랫폼이 안정적으로 동작할 수 있도록 compute, storage, network, identity, access control 체계를 관리합니다.
• Infrastructure as Code 기반으로 DevOps 플랫폼과 인프라 구성을 표준화하고 자동화합니다.
• 서비스 가용성, 성능, 용량, 장애 복구, 백업, 모니터링 체계를 구축하고 운영합니다.
• 로그, 메트릭, 알림, 대시보드 등 observability 체계를 정비하여 운영 효율성과 문제 대응 속도를 높입니다.
• 보안 정책에 따라 credential 관리, 접근 제어, 감사 로그, 취약점 대응, 패치 관리 등 플랫폼 보안 운영을 수행합니다.

DevOps Platform Engineer, Cloud Infrastructure

Backend Engineer

• API Gateway, 서비스 간 연동 구조를 이해하고, 외부 트래픽 흐름에 맞춘 보안 정책 및 접근 제어 로직을 개발합니다.
• 안정성, 보안, 확장성을 고려한 백엔드 아키텍처 설계 및 코드 품질 개선을 주도합니다.
• 사용자와 API의 인증(Authentication) 및 인가(Authorization) 흐름을 설계하고 구현합니다.

Backend Engineer, Open Platform Engineering

• 클라우드 환경에서 확장 가능한 구조의 IVI용 App Market Backend를 설계 및 개발
• IVI 스토어 앱 연동을 위한 REST API 설계 및 개발
• Global 확장에 따른 3rd party 생태계 구축을 위한 시스템 설계 및 개발
• 높은 수준의 자동차 보안을 검증하는 각종 기능 설계 및 개발

Backend Engineer – Pleos Playground

Infrastructure Engineer

• Kubernetes 및 Slurm을 활용하여 여러 데이터 센터에 분산된 수천 개 규모의 대규모 GPU 클러스터 운영 및 유지 보수
• GPU 하드웨어 및 소프트웨어 스택 전반의 장애를 모니터링하고 진단하여 고가용성 유지 및 신속한 장애 복구 수행
• Python 또는 Shell을 활용한 자동화 도구 및 스크립트를 개발하여 반복적인 인프라 관리 업무를 효율화
• GPU 리소스 쿼터(Quota) 관리 및 ML 개발자를 위한 기술 지원을 통해 컴퓨팅 자원의 최적 활용 보장
• 대규모 자율주행 모델 학습을 위한 분산 학습 환경의 아키텍처 설계 및 성능 튜닝 참여.

AI Infrastructure Engineer

• End-to-End Software Release Process Lead/운영
• 릴리스 계획, 일정, 변경 사항, 품질에 대해 여러 부서와 긴밀한 협업
• 릴리스 진행 상황 추적 관리, 필요 시 릴리즈 시스템 구축
• 릴리스 일정이나 품질에 영향을 미칠 수 있는 위험 사전 식별 및 완화(Risk Mitigation)
• 표준 릴리스 프로세스 정의 및 지속적인 개선
• 제품 특성을 고려한 릴리즈 프로세스 정의
• 릴리스 성숙도 및 효율성 향상을 위한 핵심 지표(KPI) 정의 및 운영
• Release 관리에 필요한 다양한 정책 수립
• 효율적인 버전 관리(Versioning) 체계 수립
• 릴리즈 노트 및 버전 제어 정보를 포함한 릴리즈 문서 관리
• GitOps 및 다양한 Deployment 기법 적용

Senior Release Engineer

Engineering Manager

• Vehicle Software 기반 프로젝트 리딩
• Vehicle Software 구조(Embedded OS, Android Automotive, Middleware, Vehicle API 등)에 대한 이해를 바탕으로 프로젝트 구조 설계 및 리딩
• Vehicle API, Service Layer, Application Layer 간 인터페이스 정합성 관리
• OTA, 보안, 전원 상태, 네트워크 등 OS 레벨 이슈를 포함한 통합 일정 관리
• Software Architecture 기반 일정/리스크 관리
• 기능 단위가 아닌 아키텍처 단위의 dependency 식별 및 제거 전략 수립
• MCU–AP–Cloud 간 연계 구조에서 기술 리스크 사전 식별 및 대응
• 기술 부채 관리 및 릴리즈 안정성 확보
• Agile & Engineering Execution
• Agile 개발 환경(JIRA, Confluence 등) 기반 운영
• Milestone 관리
• Gate review 리딩 및 경영진 대상 기술 기반 의사결정 지원
• Cross-functional 조직 간 기술 중재 및 실행 드라이브

Senior Product Manager, Pleos Vehicle Software

Product Manager

• SDV OS 플랫폼 통합 관리
• IVI / AD / MCU / Gateway / Cloud를 포함한 전체 SDV OS 아키텍처 통합 관리
• Vehicle API, Service layer, Middleware(DDS 등) 기준 인터페이스 정합성 유지
• ECU 간 dependency 및 sequence (power, sleep/wakeup, network) 관리
• 릴리즈 및 브랜치 전략 수립
• Multi-ECU / Multi-repo 환경에서의 통합 릴리즈 전략 설계
• Feature / Integration / Release branch 운영 및 conflict 최소화
• 차종별 variant 관리 (공통 플랫폼 vs 차량 특화 분리)
• OTA/Non-OTA 환경을 고려한 배포 전략 수립
• 시스템 레벨 이슈 관리 (Integration-driven)
• Sleep/Wakeup, Power state, Network routing 등 시스템 레벨 이슈 해결 리딩
• ECU 간 sequence mismatch 및 race condition 분석/조정
• H/W 제약 (플래시, 차량 테스트, OTA 부재 등) 기반 개발 전략 수립
• OTA 및 차량 배포 전략
• OTA 가능 구조 설계 및 단계적 도입 전략 수립
• OTA 불가 환경에서의 효율적 차량 플래싱 운영 모델 설계
• OTA pipeline (build → package → deploy → rollback) 관리
• 플랫폼 표준화 및 API Governance
• Vehicle API, Service API, IPC(DDS 등) 표준 정의 및 유지
• 기능 개발 시 플랫폼 오염 방지 (HW dependency 차단)
• 서비스/앱/MCU 간 abstraction layer 설계 유도
• 개발 프로세스 및 품질 관리
• Agile 기반 개발 운영 (JIRA, Confluence)
• CI/CD, 통합 빌드, 자동 테스트 전략 수립
• 양산 품질 기준 (stability, recovery, fail-safe) 확보
• 이해관계자 및 협력사 관리
• OEM (예: 현대차), Tier1, 내부 개발 조직 간 coordination
• 요구사항 변경 → 영향 분석 → 일정/품질 trade-off 의사결정
• 기술/일정 리스크에 대한 선제적 커뮤니케이션

Senior Product Manager – Pleos OS

• AD 시스템 개발의 기획, 개발, 검증, 양산까지 end-to-end 프로젝트 리딩
• 자체 개발 AD stack과 외부 플랫폼 간 개발/통합 범위를 정의하고, milestone, MVP, roadmap 및 실행 계획 수립
• ODD, AD 기능, 시스템 요구사항, interface, safety requirement 등 주요 요구사항 관리 및 유관 조직 alignment
• Perception, Planning, Control, Localization, Vehicle Interface, 검증, 품질, 양산 등 다양한 조직 간 cross-functional coordination 수행
• SIL/HIL/VIL, simulation, proving ground, public road test 등 단계별 검증 계획 수립 및 gate review 운영
• JIRA, Confluence 등 Agile 기반 프로젝트 운영을 통해 backlog, dependency, issue, risk, release 관리
• 경영진 및 주요 이해관계자 대상 개발 현황, 일정, 품질, 리스크, 주요 의사결정 사항 커뮤니케이션
• 글로벌 자율주행 및 ADAS 법규의 트렌드 분석 및 제품 로드맵·출시 전략 반영
• 인증 법규 요구사항 기반의 제품 기능적/비기능적 요구사항 정의 및 제품 스펙 구체화
• 자율주행 제품의 컨셉, 설계, 검증, 최종 형식 승인 및 양산 출시 전 과정의 마일스톤 관리
• 글로벌 표준에 부합하는 제품 안전성 확보 전략 수립 및 산출물의 검토, 엔지니어링 조직과의 협업
• 고객, 협력사, 글로벌 인증 기관과의 인터페이스 총괄 및 제품 승인을 위한 게이트 리뷰 및 심사 리드
• Agile 개발 환경(JIRA, Confluence 등) 기반 운영
• Milestone 관리
• Gate review 리딩 및 경영진 대상 기술 기반 의사결정 지원
• Cross-functional 조직 간 기술 중재 및 실행 드라이브