42dot의 Ambient AI 팀은 상황 인지, 초개인화, 선제적 대응, 쉬운 연결성 등을 통해 SDV (Software-defined Vehicle) 에서의 사용자 경험을 개선하고 Calm Technology를 실현합니다. 이를 위해 Generative AI (Large Language Model) 및 Personal Context를 활용한 Action Planning, Recommendation & Suggestion, User Modeling 등의 기술을 연구 개발 합니다. 우리의 기술은 미래의 모든 mobility device가 사람에게 보다 편리하고 효과적으로 다가갈 수 있는 중요한 요소가 될 것입니다.

• Mobility Device에서의 Ambient AI / Calm AI 실현 • 생성형 AI / 초거대 언어 모델을 활용한 Service Orchestration 및 Reasoning 기술 확보 • 멀티 모달리티 (On-screen Awareness 기술 포함) 를 고려한 Action Planning 기술 확보 • 사용자의 요청 혹은 차량 이벤트에 대해 사용자를 만족시키는 Action Sequence 구성 • 사용자의 다음 행동을 예측하여 Proactive Suggestion 지원 • 차량 기능 및 주요 컨텐츠에 대한 Recommendation System 개발 • 사용자 행동 패턴 분석을 위한 Routine Analyzer 개발 • User Modeling을 기반으로 한 AI Assistant의 Personalization • Mobility Device 및 User와 관련된 Data를 효율적으로 수집 및 관리 • Personal Database Semantic Indexing & Search • Server 및 Embedded (On-Device) 환경에서 모듈 최적화

• 6~8년 이상의 관련 경력을 보유하신 분 (박사 졸업 예정자 지원 가능) • 생성형 AI/초거대 언어 모델을 활용한 어플리케이션 개발 경험을 보유하신 분 • 멀티 모달 관련 모델 활용 경험 또는 스크린 컨텍스트 활용 경험을 보유하신 분 • 데이터 분석 / 추천 / 개인화 관련 분야의 연구/개발 경험을 보유하신 분 • 최신 기계학습/인공지능 기술에 대한 폭넓은 이해 및 알고리즘 구현/평가 역량을 보유하신 분 • Server 및 On-Device 프레임워크 개발 경험을 보유하신 분 • Python / Kotlin / Java / C 등 주요 프로그래밍 언어의 개발 역량을 보유하신 분

• 생성형 AI/초거대 언어 모델 활용 서비스 개발 경험을 보유하신 분 • Ambient AI / Calm AI 관련 상용 서비스 개발 경험을 보유하신 분 • AI Assistant나 Recommendation 관련 상용 서비스 개발 경험을 보유하신 분 • 차량 관련 데이터 수집 및 분석 경험을 보유하신 분 • 초거대 언어 모델의 서비스 응용 경험 / 프롬프트 엔지니어링 기술을 보유하신 분 • 기계학습 / 인공지능 / 데이터 분석 / 추천 분야 상위급 저널 / 학회 논문 저자

• 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.

• 이력서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다. • 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다. • 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. • 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.