주행 데이터와 플릿 인프라로, 자율주행을 일상에 연결합니다

쏘카는 약 2.5만 대의 카셰어링 차량을 직접 소유·운영하며 충전·정비·세차와 사고 대응을 맡아왔습니다. 이 인프라와 과거 라이드 헤일링 운영 경험이 출발점입니다.

우리가 풀 문제는 배차 계획을 실제 운행으로 잇는 일입니다. 충전·정비로 빠지는 차량까지 반영해, 고객의 대기와 빈 차의 이동을 줄이는 플릿 운영 제품을 설계합니다.

쏘카의 주행 영상과 누적 약 22만 건의 사고 관련 데이터에서 학습과 평가에 필요한 장면을 찾습니다. 영상과 차량 신호를 연결하고, 연구 조건에 맞게 가공합니다.

같은 조건에서 모델을 평가하고 부족한 상황을 다시 모으는 데이터 플라이휠을 구축합니다. 정밀 수집을 위한 자체 센서킷과 수집 플릿도 준비하고 있습니다.

연구팀은 한국 도로에 맞는 E2E(End-to-End) 자율주행 모델을 개발하고 차량에서 검증하는 과제를 맡습니다. 제품 엔지니어는 데이터 탐색·가공 도구, 플릿 운영 제품과 고객 서비스를 만듭니다.

문제의 우선순위부터 설계·구현·출시까지 맡습니다. AI 에이전트로 반복 작업을 줄이되, 무엇을 만들지와 결과가 맞는지는 직접 판단합니다.