42dot

ENGINEERING

SeniorAIPerceptionEngineer

Pangyo, South Korea FULL TIME
Market Sentiment
HIGH DEMAND

Neural analysis suggests this role is
optimal for Senior candidates.

The Brief

“Senior AI Perception Engineer at 42dot. Skills: Deep Learning, Computer Vision, 3D Perception, multi-sensor fusion. 차량 주변 환경 이해 변환. end-to-end perception pipeline 설계”

What You'll Achieve.

차량 주변 환경 정확하고 일관된 공간적 이해 변환; end-to-end perception pipeline 고도화; multi-sensor 정보 효과적 활용; 공간 표현 방식 설계 및 학습; 서로 다른 표현 방식 간 일관성과 정확도 개선; occlusion 및 partial observation 환경에서의 robust representation 학습; 핵심 perception 문제 해결; 다양한 주행 환경에서의 generalization 향상; 대규모 주행 데이터 기반 성능 분석 및 문제 정의; 데이터 품질 개선 및 학습 전략 고도화; 모델의 실제 시스템 적용을 위한 최적화 및 integration; inference 성능 및 리소스 사용 최적화; 시스템 제약 조건 하에서 정확도와 성능 간 trade-off 설계

Industry & Context.

ENGINEERING
Problems you'll solve

perception 문제 해결; failure case 분석

What They're Looking For.

Must Have

Deep Learning 기반 Computer Vision 또는 3D Perception 경험, PyTorch 등 프레임워크 기반 모델 설계 및 개발 경험, 센서 데이터 처리 또는 perception 문제 해결 경험

Nice to Have

multi-sensor fusion 경험 (camera / radar 등), geometry, projection, calibration에 대한 이해, BEV / 3D perception / occupancy 관련 경험, 자율주행 또는 ADAS perception 시스템 경험, 모델을 실제 시스템에 적용 및 최적화한 경험, C++ 기반 inference 또는 시스템 개발 경험

What You'll Do.

end-to-end perception pipeline 설계

spatial / temporal alignment 설계

데이터 representation 설계

robust representation 학습

failure case 분석 개선 전략 수립

실제 시스템 적용 최적화 integration

inference 성능 리소스 사용 최적화

정확도 성능 간 trade-off 설계

Full Job Description

WE ARE LOOKING FOR THE BEST   42dot의 AI Perception Engineer 는 자율주행 인지 시스템에서 카메라, 레이더 등 다양한 센서로부터 생성되는 데이터를 기반으로 차량 주변 환경을 정확하고 일관된 공간적 이해로 변환하는 역할을 담당합니다. 이 포지션은 단순한 모델 개발을 넘어, 센서 데이터 해석부터 입력 표현 설계, 모델 구조 설계, 학습 및 성능 개선, 그리고 실제 시스템 적용까지 이어지는 end-to-end perception pipeline을 설계하고 고도화하는 핵심 역할입니다. 특히, 센서의 물리적 특성과 기하 구조를 기반으로 BEV, 3D, Occupancy 등 공간 표현(spatial representation)을 정의하고, multi-sensor 정보를 효과적으로 활용하는 sensor fusion 기반 perception 모델을 개발하는 데 중점을 둡니다.       Responsibilities 1. MULTI-SENSOR DATA UNDERSTANDING & INPUT DESIGN - 카메라, 레이더 등 다양한 센서 데이터의 특성 이해 및 활용 - 센서 간 spatial / temporal alignment 설계 - calibration, projection 등 기하 기반 데이터 처리 - 모델 입력 구성을 위한 데이터 representation 설계 2. PERCEPTION MODEL DEVELOPMENT - 딥러닝 기반 perception 모델 설계 및 개발 - 2D / 3D / BEV 기반 인지 모델 학습 및 개선 - multi-sensor 입력을 효과적으로 활용하기 위한 모델 아키텍처 설계 3. SPATIAL REPRESENTATION LEARNING - BEV, occupancy 등 공간 기반 환경 표현 방식 설계 및 학습 - 서로 다른 표현 방식 간 일관성과 정확도 개선 - occlusion 및 partial observation 환경에서의 robust representation 학습 4. MODEL TRAINING & PERFORMANCE IMPROVEMENT - loss 설계 및 학습 안정성 개선 - occlusion, depth ambiguity 등 핵심 perception 문제 해결 - 다양한 주행 환경에서의 generalization 향상 5. DATA-DRIVEN DEVELOPMENT - 대규모 주행 데이터 기반 성능 분석 및 문제 정의 - failure case 분석 및 개선 전략 수립 - 데이터 품질 개선 및 학습 전략 고도화 6. DEPLOYMENT & SYSTEM INTEGRATION - 모델의 실제 시스템 적용을 위한 최적화 및 integration - inference 성능 및 리소스 사용 최적화 - 시스템 제약 조건 하에서 정확도와 성능 간 trade-off 설계   Qualifications - 박사 학위 또는 관련 분야에서의 6년 이상의 경력 - Deep Learning 기반 Computer Vision 또는 3D Perception 경험 - PyTorch 등 프레임워크 기반 모델 설계 및 개발 경험 - 센서 데이터 처리 또는 perception 문제 해결 경험   Preferred Qualifications - multi-sensor fusion 경험 (camera / radar 등) - geometry, projection, calibration에 대한 이해 - BEV / 3D perception / occupancy 관련 경험 - 자율주행 또는 ADAS perception 시스템 경험 - 모델을 실제 시스템에 적용 및 최적화한 경험 - C++ 기반 inference 또는 시스템 개발 경험 Interview Process - 서류전형 - 코딩테스트 - 화상면접 (1시간 내외) - 대면 혹은 화상면접 (3시간 내외) - 최종합격 - 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. - 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다. Additional Informati

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