42dot

Unified platform for multi-modal urban mobility

AI Engineer - Navigation Agent

Applied Machine Learning +1Confirmed live in the last 24 hours

Full-timePangyo-ro, Bundang-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do, South KoreaNo salary listedHybrid

Experience in research or development related to machine learning or deep learning.
Direct experience performing large language model fine-tuning or post-training.
Experience designing, training, evaluating, and optimizing models using PyTorch or another deep learning framework.
Experience developing and improving machine learning models for classification, prediction, ranking, or recommendation.
Ability to design and build training data and resolve model issues through quantitative and qualitative evaluation.
Ability to learn new technologies and problems quickly and collaborate with colleagues across different functions.
Experience developing navigation or map and mobility services is preferred.
Understanding of navigation domains such as route search, points of interest search, place recommendations, estimated time of arrival prediction, or traffic information is preferred.
Experience developing large language model-based agents, tool use, or function-calling models is preferred.
Experience applying and operating search, recommendation, ranking, or personalization models in real services is preferred.
Experience developing models using large-scale user logs or location and movement data is preferred.
Experience with distributed GPU training and building and operating large-scale training pipelines is preferred.

Perform large language model fine-tuning and post-training for the Navigation Agent, designing and applying suitable methods such as instruction tuning, supervised fine-tuning, and preference optimization.
Develop agent models that understand user utterances and travel context and perform appropriate navigation functions, including extracting user intent and information, selecting tools and APIs, generating execution plans, and producing responses and actions based on conversational context.
Develop agent component models using traditional machine learning techniques such as classification, prediction, and ranking.
Build training and evaluation datasets and improve data quality.
Design agent performance evaluation processes and key metrics, analyze failure cases, and improve model quality.
Optimize model accuracy, stability, and response speed in real service environments.
Collaborate with Navigation, Backend, Data, and Product organizations to apply models to products and continuously improve them.

42dot의 Navigation Agent 팀은 사용자의 의도와 이동 맥락을 이해하고, 복잡한 내비게이션 기능을 자연스럽게 수행할 수 있는 AI Agent를 개발합니다.

우리는 LLM을 기반으로 사용자의 요청을 해석하고 적절한 기능과 데이터를 활용해 답변과 행동을 생성하는 모델을 만들고 있습니다. 동시에 내비게이션에서 축적되는 다양한 데이터에 머신러닝 기술을 적용하여 Agent의 판단 정확도와 사용자 경험을 지속적으로 개선합니다.

LLM Fine-tuning부터 전통적인 Machine Learning 모델 개발, 데이터 구축, 평가 및 서비스 적용까지 Agent 모델 개발의 전 과정을 함께할 AI Engineer를 찾습니다.

Navigation Agent를 위한 LLM Fine-tuning 및 Post-training 수행 (Instruction Tuning, Supervised Fine-Tuning, Preference Optimization 등 목적에 적합한 학습 방법 설계 및 적용)
사용자 발화와 이동 맥락을 이해하고 적절한 내비게이션 기능을 수행하는 Agent 모델 개발 (사용자 의도 및 정보 추출, Tool 및 API 선택과 실행 계획 생성, 대화 맥락을 고려한 응답 및 행동 생성)
분류, 예측, 랭킹 등 전통적인 Machine Learning 기법을 활용한 Agent 구성 모델 개발
학습 및 평가 데이터셋 구축과 데이터 품질 개선
Agent의 성능 평가 체계와 핵심 지표를 설계하고, 실패 사례를 분석하여 모델 품질 개선
실제 서비스 환경에서 모델의 정확도, 안정성 및 응답 속도 최적화
Navigation, Backend, Data 및 Product 조직과 협업하여 모델을 제품에 적용하고 지속적으로 개선

전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.
지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, [email protected]로 문의해 주시기 바랍니다.
국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.
42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.
지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.
3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.