We are ​looking ​for ​the best UMOS ​ONE은 42dot의 자회사로, 스스로 ​운영되는 ​도시교통 운영체제(Urban ​Mobility Operating System, ​UMOS)를 기반한 ​모빌리티 ​서비스에서의 실제 ​플릿 ​운영과 ​자율 주행 확장까지, ​전 ​과정을 아우르는 통합 ​플랫폼을 ​개발하고 ​있습니다. UMOS ONE은 모빌리티 ​서비스 ‘TAP!’, ​차량 ​관제·운영 시스템 ​‘Pleos Fleet’, ​AI ​기반 운송 관리 ​시스템 ‘Capora’ ​등 다양한 솔루션을 통해 SDV (software-defined vehicle) 기반의 기술을 상용화하며, 미래 모빌리티 서비스의 중심을 이끌어가고자 합니다. 빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석해 정확한 해법을 실행력 있게 구현해 나갈 동료를 찾고 있습니다. 혼자보다는 함께 더 멀리 가는 팀, 단순한 협업을 넘어 서로의 성장을 진심으로 응원하는 문화 속에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, UMOS ONE에서 그 여정을 함께하세요.

• AI 모델 개발 및 Agentic AI 연동 (Routing, Dispatching, Prediction) • 지식 그래프에서 추출된 Feature를 활용하여 AI 기반 최적 라우팅 (Routing) 및 배차/운영 (Dispatching) 기술 개발 (최적화 알고리즘, 강화 학습 등) • 수요 예측 (Demand Prediction), 도착 시간 예측 (ETA) 등 Analytics Prediction 모델 개발 및 성능 개선 • 개발된 지능형 모델을 활용하여 Agentic AI System (자율적 의사결정 시스템)과의 연동 아키텍처 설계 및 구현 • 지식 그래프 및 온톨로지 구축 (Knowledge Graph & Ontology) • Mobility 및 Logistics 도메인에 특화된 온톨로지(Ontology) 설계 및 개발 • 지식 그래프 (Knowledge Graph) 기반의 데이터 모델을 구축하고, 대규모 이질적인 데이터를 통합 및 정제 • Ontology와 유사한 개념으로, 서비스 엔티티(차량, 기사, 주문, 경로 등) 간의 관계를 정의하고 관리하여 데이터의 지능화 수준 향상 • 대용량 데이터 엔지니어링 및 MLOps • UMOS 플랫폼에서 수집되는 대용량 데이터 파이프라인 (ETL/ELT) 설계, 구축 및 운영 • 안정적인 모델 운영을 위한 MLOps 파이프라인 (학습, 배포, 모니터링) 구축 및 자동화 • 서비스 백엔드 시스템과의 효율적인 인터페이스(API) 개발 및 통합

• 8년 이상의 데이터 엔지니어링, 머신러닝 엔지니어링 활용 개발 경력 • Python 등 주력 언어를 활용한 데이터 처리 및 AI 모델 개발에 능숙한 분 • 대용량 데이터 처리를 위한 분산 처리 기술 (Spark, Hadoop 등) 사용 경험 • 클라우드 환경 (AWS, GCP, Azure 등) 기반의 데이터 파이프라인 및 MLOps 구축 경험 • Mobility, Logistics 도메인 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 데이터 정제 및 분석 경험

• Knowledge Graph, Ontology, Semantic Web 기술 (RDF, SPARQL 등) 관련 연구 또는 개발 경험 • 그래프 데이터베이스 (Neo4j, AWS Neptune 등) 활용 경험 • 최적화 이론 및 알고리즘 기반의 라우팅/디스패칭 모델 개발 경험 • Agentic AI, Multi-Agent System 관련 개발 경험 • Kubernetes, Docker 환경에서 실시간 서빙 시스템 구축 경험 • Kafka, Flink 등 스트림 처리 기술을 활용한 실시간 데이터 처리 경험

• 서류전형 - 코딩테스트 - 1차면접 (1시간 내외) - 2차면접 (3시간 내외) - 최종합격 • 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. • 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.