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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

• 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
• 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
• 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
• Model Training & Performance Improvement
• loss 설계 및 학습 안정성 개선
• occlusion, depth ambiguity 등 핵심 perception 문제 해결
• 다양한 주행 환경에서의 generalization 향상
• 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
• 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