About The Team & Mission
42dot의 Senior AI Engineer (Closed-loop Simulation & RL)는 Driving Foundation Model과 자율주행 모델을 closed-loop 환경에서 평가하고, failure case와 safety-critical scenario를 기반으로 모델을 지속적으로 개선하는 업무를 담당합니다. 이 포지션은 closed-loop simulation, scenario evaluation, reinforcement learning, reward modeling, policy distillation, post-training을 통해 자율주행 의사결정 모델의 안전성, 주행 품질, 일반화 성능을 고도화합니다.
Responsibilities
- Driving VLA/World Model/Planning 모델의 closed-loop evaluation framework 설계 및 개발
- Log replay, scenario-based simulation, regression test, safety-critical case mining pipeline 구축
- RL, offline RL, reward modeling, policy distillation, post-training 기반 driving policy 개선
- Simulation rollout, reward function, evaluation metric, failure analysis pipeline 설계 및 운영
- Safety, comfort, progress, rule compliance 등 자율주행 품질 지표 정의 및 모델 평가 체계 구축
- Counterfactual simulation, synthetic scenario, real-world driving log를 활용한 model improvement loop 개발
- VLM/VLA, Data, ML Platform 조직과 협업하여 closed-loop 학습/평가 시스템 통합
Qualifications
- Reinforcement Learning, imitation learning, planning, simulation, robotics, autonomous driving 관련 5년 이상의 연구/개발 경험 또는 이에 준하는 역량
- Closed-loop evaluation, simulation rollout, scenario testing, policy evaluation 중 하나 이상에 대한 실무 경험
- Python 및 PyTorch 기반 ML 모델 학습 또는 evaluation pipeline 개발 경험
- RL, reward modeling, trajectory planning, sequential decision making에 대한 이해
- 모델의 실패 사례를 분석하고 metric, reward, dataset, training recipe 개선으로 연결한 경험
- 대규모 실험, rollout, evaluation 자동화 및 결과 분석 경험
- Research/Engineering 조직과 협업해 모델 개선 loop를 주도적으로 운영할 수 있는 역량
Preferred Qualifications
- Autonomous driving simulator, log replay, scenario generation, regression test 경험
- Offline RL, model-based RL, safe RL, preference/reward modeling, policy distillation 경험
- Multi-agent simulation, traffic participant modeling, reactive agent modeling 경험
- Waymax, CARLA, nuPlan, NavSim 등 simulator 또는 benchmark 사용 경험
- VLA/World Model/Foundation Model post-training 경험
- Simulation-to-real correlation 분석 경험
- 3DGS, NeRF, neural rendering, geometric foundation model 경험
- Distributed rollout, large-scale evaluation infra 경험
- 3D world model, action-conditioned prediction, synthetic data generation과 closed-loop evaluation을 연결해본 경험
