LogoFresh Jobs Ahead
42dot
42dot
51 – 200 Medewerkers
AdviesAuto-industrieLogistiek
42dot is een mobiliteitsbedrijf op het gebied van AI, actief op het snijvlak van autotechnologie en logistiek. Het bedrijf richt zich op softwaregedefinieerde voertuigtechnologieën, autonome elektrische voertuigen en de software- en data-infrastructuur die nodig is voor schaalbaar stedelijk vervoer. 42dot ontwikkelt voertuigsoftware, dataplatforms voor wagenparken en AI-modellen voor perceptie en besturing. Daarnaast biedt het met TAP! een mobiliteitsbesturingssysteem voor het inzetten van autonome diensten. Via onderzoek en samenwerking op het gebied van voertuigelektronica en softwaregerichte architecturen wil 42dot mobiliteitssystemen autonomer, flexibeler en eenvoudiger te beheren maken.
LinkedIn
Vacatures bij het bedrijf

Reinforcement-learning-engineer autonoom rijden

Ontwikkel en optimaliseer reinforcement-learningpolicies voor de modellen voor autonoom rijden van 42dot. Bouw self-playsimulaties, scenarioroll-outs en veiligheidsevaluaties om de rijprestaties te verbeteren.

KRZuid-KoreaHybrideVoltijdMediorSeniorVereiste Taal: EngelsVereiste Taal: KoreaansIngenieur
PythonPyTorch

Beschrijving

  • Ontwerp observatie- en actie-interfaces tussen VLA-policies en simulatoren, en ontwikkel closed-loop-post-training voor reinforcement learning met methoden zoals GRPO en PPO.
  • Bouw self-playtraining in vector- of occupancygebaseerde rijsimulatoren, waarin het ego-voertuig en verkeersagenten interageren met actuele policies en eerdere checkpoints.
  • Ontwikkel roll-outs van kandidaat-acties en trajecten voor mogelijke toekomstige scenario’s en selecteer vervolgens acties op basis van het verwachte rendement en veiligheidsbeperkingen.
  • Evalueer de veiligheid en generaliseerbaarheid van policies met closed-loop-benchmarks.
  • Analyseer reward hacking en vertekening door de simulator.
  • Leid veelbelovende ideeën voor reinforcement learning van ontwerp via grootschalige training en grondige evaluatie tot integratie in rijmodellen.

Vereisten

  • Minimaal drie jaar ervaring in machine learning, reinforcement learning of robotica, of gelijkwaardige onderzoeks- en ontwikkelvaardigheden.
  • Ervaring met het implementeren van policy-learningalgoritmen en het trainen en evalueren met Python en PyTorch.
  • Inzicht in policy-optimalisatie, reward design en credit assignment, en het vermogen om reinforcement-learningexperimenten op te zetten.
  • Ervaring met het trainen van policies in simulaties of multi-agentomgevingen en het toetsen van verbeteringen aan baselines.
  • Engelse taalvaardigheid om technische kwesties te bespreken en samen te werken met buitenlandse vestigingen.
  • Ervaring met het ontwikkelen van self-play-, multi-agent-reinforcement-learning- of policy-population-trainingssystemen (pré).
  • Ervaring met reinforcement-learning-post-trainingmethoden zoals GRPO of PPO voor VLA- of generatieve policies (pré).
  • Ervaring met het trainen van policies in vector- of occupancygebaseerde rijsimulatoren, of met de ontwikkeling van rolloutplanning op basis van wereldmodellen (pré).
  • Ervaring met grootschalige parallelle roll-outs, distributed training of sim-to-real-validatie (pré).

Voordelen

  • Veteranen en personen die op grond van toepasselijke wetgeving in aanmerking komen voor arbeidsbescherming krijgen voorrang.
  • Sollicitanten met een geregistreerde gehandicaptenkaart krijgen voorrang.
  • Na de sollicitatiegesprekken kunnen referenties worden gecontroleerd met toestemming van de sollicitant.
  • Er kan een proeftijd van drie maanden gelden.

Gerelateerde vacatures

Satispay

Senior Accounting Manager – Italië en Luxemburg

Satispay
201 – 500 Medewerkers
B2BE-commerceFintech
ITItalië
€ 48.500 – € 60.100 / jaar
HybrideVoltijdSeniorLeadVereiste Taal: EngelsManager boekhouding
ERP

Leid de operationele boekhouding, naleving van wettelijke verplichtingen en rapportage voor de Italiaanse en Luxemburgse entiteiten van Satispay. Geef leiding aan het accountingteam en ondersteun de overgang naar dubbele rapportage volgens IAS en IFRS.

Openen