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AD Division의 Frontend Engineer는 Autonomous Driving Dataset을 위한 Web 기반 Visualization Platform을 설계하고 개발합니다.

대규모 주행 데이터와 다양한 센서 정보를 효율적으로 시각화하고 분석할 수 있는 UI/UX를 구축하며, 이를 통해 Autonomous Driving Algorithm 개발 및 Debugging Workflow를 지원합니다. 또한 Perception, Planning, Data Engineering 팀과 긴밀히 협업하여 자율주행 데이터 분석 및 Annotation 생산성을 향상시킬 수 있는 고성능 Visualization System 개발 업무를 수행합니다. 다양한 주행 시나리오와 센서 데이터를 직관적으로 분석할 수 있는 Visualization 경험을 제공하여 Autonomous Driving 기술 개발 효율 향상에 기여합니다.

The Frontend Engineer in the AD Division designs and develops web-based visualization platforms for autonomous driving datasets.

This role focuses on building intuitive UI/UX for efficiently visualizing and analyzing large-scale driving data and multi-modal sensor information to support autonomous driving algorithm development and debugging workflows. You will collaborate closely with perception, planning, and data engineering teams to develop high-performance visualization systems that improve data analysis and annotation productivity. The platform enables engineers to intuitively analyze driving scenarios and sensor data, improving the efficiency of autonomous driving technology development.

Responsibilities

• Autonomous driving data visualization을 위한 Web 기반 Application 설계 및 개발

• LiDAR, Camera Stream, Perception Label(Bounding Box, Lane Marker, Traffic Light 등), Trajectory 등 Multi-modal Data Visualization 구현

• 대규모 Dataset 환경에서 Frontend Rendering 및 Visualization 성능 최적화

• 사용자 중심의 Annotation 및 Visualization UI/UX 설계 및 개선

• Perception, Planning, Data Engineering 팀과 협업하여 Debugging 및 Data Analysis Workflow 개선

• 기존 Open-source Visualization Framework 및 Tool(Rerun, Foxglove, WebViz 등)의 검토, Customization 및 Integration 수행

• Production 환경을 위한 Code Quality, Testing, Documentation 관리 및 개선

• Annotation Editing 및 Data Analysis Workflow를 위한 기능 개발

• Design and develop web-based applications for autonomous driving data visualization

• Develop synchronized multi-modal visualizations including LiDAR, camera streams, perception labels, and trajectory data

• Optimize frontend rendering and visualization performance for large-scale datasets

• Design and improve user-centric annotation and visualization UI/UX

• Collaborate with perception, planning, and data engineering teams to improve debugging and data analysis workflows

• Evaluate, customize, and integrate open-source visualization frameworks and tools such as Rerun, Foxglove, and WebViz

• Maintain high standards for code quality, testing, and documentation in production environments

• Develop features for annotation editing and data analysis workflows

Qualifications

• 3년 이상의 Web Application 개발 경력

• React.js, Next.js, TypeScript, REST API 기반 Frontend 개발 경험

• Figma 기반 서비스 기획 및 개선 경험

• Docker, CI/CD 또는 Cloud 환경 기반 개발 경험

• 기능 안정성 확보를 위한 Testing 및 Debugging 경험

• Git 기반 Version Control 및 Code Review 경험

• 팀 협업 기반의 개발 경험 및 변화하는 요구사항에 대한 빠른 이해와 대응 역량

• Computer Science, Software Engineering 또는 관련 분야 학사 학위 이상

• 3+ years of hands-on experience developing web applications

• Experience with frontend development using React.js, Next.js, REST API and TypeScript

• Figma-based service planning and improvement experience

• Experience with Docker, CI/CD, or cloud-based development environments

• Experience with testing and debugging to ensure feature reliability and system stability

• Experience with Git-based version control and code review workflows

• Ability to collaborate effectively with teams and adapt quickly to evolving requirements

• Bachelor’s degree or higher in Computer Science, Software Engineering, or related fields

Preferred Qualifications

• WebGL, Three.js 기반 2D/3D Visualization 개발 경험

• Autonomous Vehicle, Robotics, Drone 등 실환경 Data Visualization Project 경험

• Sensor Data, Trajectory Data, Annotation Label 처리 및 Visualization 경험

• Rerun, Foxglove, WebViz 등 Open-source Visualization Tool Customizing 또는 Extension 경험

• WebSocket, gRPC, SSE 등 Real-time Data Streaming Framework 경험

• Experience developing 2D/3D visualizations using WebGL and Three.js

• Experience with real-world data visualization projects in autonomous vehicles, robotics, drones, or related domains

• Experience handling and visualizing sensor data, trajectory data, and annotation labels

• Experience customizing or extending open-source visualization tools such as Rerun, Foxglove, and WebViz

• Experience with real-time data streaming frameworks and technologies such as WebSocket, gRPC, and SSE

Interview Process

• 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.

Additional Information

• 이력서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.

• 모든 제출 파일은 30MB 이하의 PDF 양식으로 업로드를 부탁드립니다. (이력서 업로드 중 문제가 발생한다면 지원하시고자 하는 포지션의 URL과 함께 이력서를 recruit@42dot.ai으로 전송 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.

• 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.

• 3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.

※ 지원 전 아래 내용을 꼭 확인해 주세요.

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