About the Team & Mission

42dot의 자율주행 VLA 팀은 Vision-Language-Action (VLA) 모델을 통해 차량이 복잡한 도로 상황을 이해하고, 판단을 주행 행동으로 연결하도록 만드는 기술을 개발합니다. 실제 주행 데이터, 모델 학습, closed-loop simulation과 실차 검증을 연결해 모델의 취약점을 발견하고 주행 성능을 지속적으로 개선하는 것을 목표로 합니다.

이 포지션은 end-to-end driving model의 주행 성능을 높이는 reinforcement learning 방법을 개발합니다. Behavior cloning으로 학습한 모델을 reward와 feedback으로 더 개선할 수 있는 기회를 찾고, 유망한 아이디어의 설계부터 대규모 학습, 엄밀한 평가와 driving model 통합까지 주도할 분을 찾습니다.

Responsibilities

• VLA policy와 simulator의 observation/action interface를 설계하고 GRPO, PPO 등 policy optimization 기법으로 closed-loop RL post-training을 개발합니다.

• Vector 또는 occupancy 기반 driving simulator에서 ego와 traffic agent가 학습 중인 policy 및 과거 checkpoint로 상호작용하는 self-play training 구조를 개발합니다.

• 학습된 policy의 candidate action과 trajectory를 여러 가능한 future scenario에서 rollout하고, expected return과 safety constraint에 기반한 action selection을 simulation 환경 개발 담당자와 공동 개발합니다.

• Closed-loop benchmark로 policy의 안전성과 일반화를 검증하고 reward hacking 및 simulator bias를 분석합니다.

Qualifications

• Machine Learning, Reinf