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[집중채용] Edge AI SW Engineer (Autonomous Driving)

Listed by employer · Checked

Posted within 60 days ·

  • hybrid
  • FullTime
  • 2026 하반기 집중 채용
  • Pangyo (Software Dream Center), South Korea
Work arrangement
hybrid
Employment
FullTime
Stated compensation
Not specified
Stated sponsorship
Not stated
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  • The posting does not specify whether applicants from your country are accepted.
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Requirements

1 with evidence8 unclear or unstated
Remote policy
hybrid
“Provider workplace type: hybrid”
From employer posting metadata
Employment type
FullTime
9 fields not stated in this posting
Employer sponsorship
Not specified
Geographic scope
Not specified
Degree requirement
Not specified
Security clearance
Not mentioned
Timezone / hours
Not specified
Citizenship requirement
Not mentioned
Minimum experience (years)
Not specified
Work authorization
Not specified
Compensation
Not specified

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Original job description

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About the Team & Mission 42dot의 AD Framework Team은 자율주행 AI 모델이 실제 차량 환경에서 안정적이고 효율적으로 동작할 수 있도록 차량용 소프트웨어 프레임워크와 실행 환경을 개발합니다. GPU/NPU 등 하드웨어 가속기를 활용한 AI 추론 최적화부터 차량 시스템 통합, 모델 배포 및 성능 검증까지 자율주행 AI의 차량 적용을 위한 핵심 기술을 담당합니다. GPU/NPU 등 다양한 하드웨어 가속기의 특성을 이해하고 최적화하며, Embedded AI 및 Edge AI 분야의 전문성을 발전시킵니다.
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AI 모델의 지속적인 배포와 성능 검증을 위한 프레임워크를 구축하여 차세대 자율주행 플랫폼의 안정성과 확장성을 높입니다. Responsibilities AI 모델이 GPU/NPU 등 하드웨어 가속기에서 효율적으로 추론될 수 있도록 소프트웨어를 개발하고 실행 환경을 최적화합니다. 이미지 등 AI 모델의 입력 신호에 대한 인코딩 및 전처리와 모델 출력 신호에 대한 디코딩 및 후처리 기능을 구현합니다. Embedded System 환경에서 AI 모델 및 Application의 성능을 프로파일링하고, 하드웨어 리소스 활용과 추론 성능을 최적화합니다. AI 모델의 지속적인 업데이트와 배포에 대응할 수 있도록 Application 및 관련 소프트웨어 프레임워크를 개선합니다. 차량에서의 AI 모델 성능을 사전에 분석하고 예측할 수 있는 성능 검증 프레임워크 개발에 참여합니다. Qualifications Embedded Software, AI Software, Computer Vision 또는 관련 분야에서 5년 이상의 개발 경험 Software Engineering, Computer Vision, 인공지능, 머신러닝/딥러닝 관련 분야의 석사 이상 학위 또는 이에 준하는 실무 경험 머신러닝 및 딥러닝 모델의 구조와 추론 과정에 대한 이해 CPU, GPU, NPU 등 하드웨어 아키텍처에 대한 이해 및 Low-level 성능 최적화 경험 C/C++ 및 Shell/Python을 활용한 숙련된 소프트웨어 개발 역량 Linux 또는 QNX 기반의 소프트웨어 개발 경험 Embedded System 환경에서 소프트웨어 성능 분석 및 최적화 문제를 해결할 수 있는 역량 Preferred Qualifications 머신러닝 및 딥러닝 Workload의 성능 분석 및 최적화 경험 딥러닝 연산에 사용되는 선형대수 루틴의 최적화 및 성능 분석 경험 Image Processing, Computer Vision 또는 Robotics Algorithm의 시스템 수준 최적화 경험 CUDA, MKL, SIMD, NEON 등을 활용한 하드웨어 가속 및 연산 최적화 경험 차량용 AI 모델의 추론 환경 구축 또는 Embedded AI Application 개발 경험 VLA 또는 End-to-End 자율주행 AI 모델의 차량 적용 및 성능 검증 경험 Interview Process 서류 전형 코딩 테스트 1차 면접 (화상, 1시간 내외) 2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외) 처우 협의·입사 Additional Information 전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다. 지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다. 지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, recruit@42dot.ai로 문의해 주시기 바랍니다. 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다. 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다. 지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다. 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다. 3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다. A message to Future Teammates 최신 자율주행 AI 모델이 실제 차량에서 동작하기까지는 모델 자체의 성능뿐 아니라, 이를 효율적으로 실행하고 안정적으로 배포할 수 있는 소프트웨어 기술이 중요합니다. AI 모델과 차량 시스템을 연결하는 핵심 소프트웨어를 직접 설계하고, 차세대 자율주행 기술의 발전을 함께 만들어갈 엔지니어를 기다립니다.
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About the Team & Mission

42dot의 AD Framework Team은 자율주행 AI 모델이 실제 차량 환경에서 안정적이고 효율적으로 동작할 수 있도록 차량용 소프트웨어 프레임워크와 실행 환경을 개발합니다. GPU/NPU 등 하드웨어 가속기를 활용한 AI 추론 최적화부터 차량 시스템 통합, 모델 배포 및 성능 검증까지 자율주행 AI의 차량 적용을 위한 핵심 기술을 담당합니다.

  • GPU/NPU 등 다양한 하드웨어 가속기의 특성을 이해하고 최적화하며, Embedded AI 및 Edge AI 분야의 전문성을 발전시킵니다.

  • AI 모델의 지속적인 배포와 성능 검증을 위한 프레임워크를 구축하여 차세대 자율주행 플랫폼의 안정성과 확장성을 높입니다.

Responsibilities

AI 모델이 GPU/NPU 등 하드웨어 가속기에서 효율적으로 추론될 수 있도록 소프트웨어를 개발하고 실행 환경을 최적화합니다.

  • 이미지 등 AI 모델의 입력 신호에 대한 인코딩 및 전처리와 모델 출력 신호에 대한 디코딩 및 후처리 기능을 구현합니다.

  • Embedded System 환경에서 AI 모델 및 Application의 성능을 프로파일링하고, 하드웨어 리소스 활용과 추론 성능을 최적화합니다.

  • AI 모델의 지속적인 업데이트와 배포에 대응할 수 있도록 Application 및 관련 소프트웨어 프레임워크를 개선합니다.

  • 차량에서의 AI 모델 성능을 사전에 분석하고 예측할 수 있는 성능 검증 프레임워크 개발에 참여합니다.

Qualifications

  • Embedded Software, AI Software, Computer Vision 또는 관련 분야에서 5년 이상의 개발 경험

  • Software Engineering, Computer Vision, 인공지능, 머신러닝/딥러닝 관련 분야의 석사 이상 학위 또는 이에 준하는 실무 경험

  • 머신러닝 및 딥러닝 모델의 구조와 추론 과정에 대한 이해

  • CPU, GPU, NPU 등 하드웨어 아키텍처에 대한 이해 및 Low-level 성능 최적화 경험

  • C/C++ 및 Shell/Python을 활용한 숙련된 소프트웨어 개발 역량

  • Linux 또는 QNX 기반의 소프트웨어 개발 경험

  • Embedded System 환경에서 소프트웨어 성능 분석 및 최적화 문제를 해결할 수 있는 역량

Preferred Qualifications

  • 머신러닝 및 딥러닝 Workload의 성능 분석 및 최적화 경험

  • 딥러닝 연산에 사용되는 선형대수 루틴의 최적화 및 성능 분석 경험

  • Image Processing, Computer Vision 또는 Robotics Algorithm의 시스템 수준 최적화 경험

  • CUDA, MKL, SIMD, NEON 등을 활용한 하드웨어 가속 및 연산 최적화 경험

  • 차량용 AI 모델의 추론 환경 구축 또는 Embedded AI Application 개발 경험

  • VLA 또는 End-to-End 자율주행 AI 모델의 차량 적용 및 성능 검증 경험

Interview Process

  1. 서류 전형

  2. 코딩 테스트

  3. 1차 면접 (화상, 1시간 내외)

  4. 2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외)

  5. 처우 협의·입사

Additional Information

  • 전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

  • 지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.

  • 지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, recruit@42dot.ai로 문의해 주시기 바랍니다.

  • 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.

  • 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.

  • 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.

  • 지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.

  • 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.

  • 3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.

A message to Future Teammates

최신 자율주행 AI 모델이 실제 차량에서 동작하기까지는 모델 자체의 성능뿐 아니라, 이를 효율적으로 실행하고 안정적으로 배포할 수 있는 소프트웨어 기술이 중요합니다.

AI 모델과 차량 시스템을 연결하는 핵심 소프트웨어를 직접 설계하고, 차세대 자율주행 기술의 발전을 함께 만들어갈 엔지니어를 기다립니다.

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