{"id":2435514,"url":"https://alion.io/job/42dot-reinforcement-learning-engineer-autonomous-driving","title":"Reinforcement Learning Engineer (Autonomous Driving)","company":{"id":256,"name":"42dot","domain":"42dot.ai","url":"https://alion.io/company/42dot","size_band":"201-500","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Ashby","truth_index":{"grade":"A","score":87,"open_postings":15,"ghost_share":0,"stale_share":0.533,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":43,"computed_at":"2026-10-15T05:46:00Z"}},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"middle","employment_type":"full_time","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Seongnam, South Korea"],"countries":["KR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":3,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"GRPO","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"PPO","optional":false},{"name":"Reinforcement Learning","optional":false},{"name":"Reinforcement Learning","optional":false},{"name":"Vision-Language-Action","optional":false},{"name":"Sim-to-Real","optional":true},{"name":"World Models","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-13T09:55:04Z","employer_posted_date":"2026-10-13","last_verified_at":"2026-10-15T17:05:47Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":2,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":2},"description":"About the Team & Mission\n42dot의 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.\n이 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.\nResponsibilities\nVLA policy와 simulator의 observation/action interface를 설계하고 GRPO, PPO 등 policy optimization 기법으로 closed-loop RL post-training을 개발합니다.\n\nVector 또는 occupancy 기반 driving simulator에서 ego와 traffic agent가 학습 중인 policy 및 과거 checkpoint로 상호작용하는 self-play training 구조를 개발합니다.\n\n학습된 policy의 candidate action과 trajectory를 여러 가능한 future scenario에서 rollout하고, expected return과 safety constraint에 기반한 action selection을 simulation 환경 개발 담당자와 공동 개발합니다.\n\nClosed-loop benchmark로 policy의 안전성과 일반화를 검증하고 reward hacking 및 simulator bias를 분석합니다.\n\nQualifications\nMachine Learning, Reinforcement Learning 또는 Robotics 관련 경력 3년 이상 또는 이에 준하는 연구/개발 역량을 보유하신 분.\n\nPython과 PyTorch로 policy learning 알고리즘을 구현하고 학습과 평가를 수행한 경험이 있으신 분.\n\nPolicy optimization, reward design과 credit assignment를 이해하고 RL 실험을 설계할 수 있으신 분.\n\nSimulation 또는 multi-agent 환경에서 policy를 학습하고 baseline 대비 개선을 검증한 경험이 있으신 분.\n\n해외 오피스와 기술적 이슈를 논의하고 협업할 수 있는 영어 커뮤니케이션 역량을 보유하신 분.\n\nPreferred Qualifications\nSelf-play, multi-agent RL 또는 policy population을 활용한 training 구조를 개발한 경험이 있으신 분.\n\nVLA 또는 generative policy에 GRPO, PPO 등 RL post-training을 적용한 경험이 있으신 분.\n\nVector 또는 occupancy 기반 driving simulator에서 policy를 학습했거나, world model 기반 rollout planning을 개발한 경험이 있으신 분.\n\n대규모 parallel rollout, distributed training 또는 sim-to-real 검증 경험이 있으신 분.\n\nInterview Process\n서류 전형\n\n1차 면접 (화상, 1시간 내외)\n\n2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외)\n\n처우 협의·입사\n\nAdditional Information\n전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.\n\n지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.\n\n지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, 로 문의해 주시기 바랍니다.\n\n국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.\n\n장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.\n\n42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.\n\n지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.\n\n인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.\n\n3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.\n\nA message to Future Teammates\n42dot의 자율주행 VLA 팀은 Vision-Language-Action (VLA) 모델을 통해 차량이 복잡한 도로 상황을 이해하고, 판단을 주행 행동으로 연결하도록 만드는 기술을 개발합니다.\n실제 주행 데이터, 모델 학습, closed-loop simulation과 실차 검증을 연결해 모델의 취약점을 발견하고 주행 성능을 지속적으로 개선하는 것을 목표로 합니다.\n이 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.","description_format":"text","description_chars":2736,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":3,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[{"name":"South Korea","iso":"KR","kind":"country"}],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Autonomous Driving","Smart Mobility","Automotive Software"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-10-13T10:35:05Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":70,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.695,"p_room":1,"age_days":1,"expected_fill_days":43,"reasons":["seen:1","stale_co","urgency","velocity","win:early"],"computed_at":"2026-10-15T05:46:00Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/42dot-reinforcement-learning-engineer-autonomous-driving","json_url":"https://alion.io/job/42dot-reinforcement-learning-engineer-autonomous-driving.json","meta":{"generated_at":"2026-10-15T17:33:43Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":26582,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-10-16T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":256},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=256"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2F42dot-reinforcement-learning-engineer-autonomous-driving"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":1,"usd":0.1},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2F42dot-reinforcement-learning-engineer-autonomous-driving"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2F42dot-reinforcement-learning-engineer-autonomous-driving"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/42dot-reinforcement-learning-engineer-autonomous-driving\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2F42dot-reinforcement-learning-engineer-autonomous-driving"}]}