About The Role

우리는 게이머의 로망을 실현하기 위해, 누구도 가지 않는 길을 갑니다.
예상을 뛰어넘는 과감한 상상력과 기술로, 전 세계 팬들이 잊지 못할 세상을 만들기 위해 담대하게 도전하고 개척합니다.
We pioneer the path to players' dreams.
With bold imagination and breakthrough technology, we create unforgettable worlds for fans across the globe.
우리 팀(프로젝트)을 소개합니다.
[AI Research 본부 비전]
크래프톤 AI Research 본부는 사내외 여러 분야와 협업하여 다양한 문제에 대한 AI 솔루션을 제공하며, 자체 딥러닝 연구를 통해 우리만의 서비스를 개발합니다. 그 방향성은 크게 네 가지입니다.

Production Cost Down : 게임 제작 공정에 딥러닝 기술을 적용하여 제작 효율을 높이고, 제작자들의 업무 경험을 혁신합니다.
New Way to Create : 생성형 AI를 포함한 다양한 딥러닝 기술로 게임 창작의 방식을 확장합니다.
Virtual Friends : 딥러닝 기반 Virtual Friend를 개발하여 게임 안팎의 새로운 사용자 경험을 만듭니다.
Unique, Endless Gameplay : 딥러닝을 통해 유저에게 매번 새로운 경험을 제공하는 게임 콘텐츠를 구현합니다.

[Culture Fit]

AI Research 본부는 다양한 배경을 가진 구성원들이 함께 일하며, 수평적이고 활발한 커뮤니케이션 속에서 문제를 해결합니다.

직급과 연차를 넘어 자유롭게 의견을 제시할 수 있으며, 여러 직군과의 협업을 통해 기술과 서비스의 접점을 함께 만들어갑니다.

[팀 소개]

KRAFTON MLSys & Ops 팀은 연구된 고성능 AI 모델이 실제 게임 제작 및 대고객 서비스 환경에서 최적의 성능으로 안정되게 동작할 수 있도록 고성능·고효율의 ML 서빙 플랫폼을 만들어가고 있습니다.

이번 포지션은 크래프톤이 확보한 최신 초고성능 GPU 인프라 위에서, 게임에 적용되는 LLM, 코딩 에이전트 및 리서치 팀의 다양한 최첨단 딥러닝 모델들을 안정적이고 비용 효율적으로 서빙할 수 있는 아키텍처를 설계하고 직접 구현하는 서빙 엔지니어 역할입니다. 최신 LLM 추론 가속화 및 최적화 기법을 직접 연구·설계하고 실제 프로덕션 서비스에 이식할 동료를 찾습니다.

우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.

프로덕션 수준의 대규모 모델 서빙 아키텍처 설계 및 운영
실제 인게임(In-game) 환경에 실시간으로 적용되는 LLM 서빙 인프라 구축 및 운영 안정화
GLM(Coding Agent)과 같이 높은 성능과 즉각적인 반응성이 필요한 코딩 에이전트 서비스 서빙 및 가속화
리서치 본부 내에서 지속적으로 쏟아지는 다양한 도메인의 최신 모델들에 대한 공통 서빙 체계 수립
인프라 관측성(Observability) 및 CI/CD 파이프라인 구축
대규모 서빙 환경에서 안정적인 서비스 운영을 모니터링하고 이슈를 실시간 탐지하기 위한 통합 모니터링/로깅/알람 시스템 구축
무중단 모델 업데이트, 자동 롤백 및 테스트 자동화를 위한 견고한 CI/CD 및 GitOps 체계 설계
추론(Inference) 가속화 및 서빙 최적화 기술 연구 및 적용
대규모 트래픽 하에서도 고성능을 유지하고 서빙 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 최적화 방법론 리서치 및 프로덕션 적용 (e.g., TurboQuant, CacheBlend, FP8/INT4 양자화 등)
KV Cache 효율화(GPU-CPU-Disk 간 Offloading/Loading 및 공유 캐싱 체계), 동적 배치(Continuous Batching), PagedAttention 등 최신 LLM 서빙 최적화 기법 고도화

이런 경험을 가진 분과 함께 성장하고 싶습니다! (필수요건)

실제 대규모 트래픽이 발생하는 프로덕션 환경에서 AI/LLM 모델 서빙 시스템을 설계·구축·운영해본 경험이 있으신 분
vLLM, TensorRT-LLM 등 고성능 LLM 추론 엔진을 실무에 적용하여 시스템 최적화 및 안정화 환경을 구현해본 경험이 있으신 분
메모리 및 연산 효율화 기법(KV Cache Offloading/Loading, PagedAttention, 양자화 등)을 도입하여 서빙 비용을 혁신적으로 절감하고 성능을 대폭 높여본 경험이 있으신 분
장애 및 지연 시간(Latency) 성능 이슈를 추론 엔진, 프레임워크, GPU 하드웨어 전반의 관점에서 심도 있게 분석하고 근본 원인을 개선해본 노하우가 많으신 분
서빙 안정성을 위한 모니터링 및 관측성(Observability) 체계와 배포 자동화(CI/CD) 환경을 직접 구축하고 고도화해 본 경험이 있으신 분
해외 출장에 결격 사유가 없는 분

이런 경험들이 있다면 저희가 찾는 그 분입니다! (우대요건)

구현 단계를 넘어 아키텍처 레벨까지 주도적인 기술 의사결정이 가능하며, 특정 솔루션 도입 시 아키텍처 선정 이유와 Trade-off(비용, 지연시간, 안정성 등)를 명확하게 정량적·정성적으로 이해하고 계신 분
vLLM, LMCache 등 최신 오픈소스 서빙 프레임워크의 Contributor이거나 오픈소스 에코시스템에 기여해본 경험이 있으신 분
vLLM, TensorRT-LLM, PyTorch Dynamo, FlashInfer, NVIDIA Triton 등 고성능 LLM 추론 스택에 깊은 이해가 있으며 Custom Kernel 개발 및 CUDA 하위 레벨 가속을 다뤄본 경험이 있으신 분

크래프톤의 도전에 함께 하기 위해 아래의 전형 과정이 필요합니다.

서류 전형 > *과제 전형 > 인성검사 (Personality Assessment) > 직무면접 (Technical Fit Interview) > 종합면접 (2-3회) (Culture Fit Interview) > 합격 및 입사
*해당 절차는 각 포지션 및 후보자에 따라 변동이 있을 수 있습니다.
상시 채용으로 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
필요 시, 인터뷰 및 직무 테스트가 추가될 수 있습니다.
전형 일정 및 합격 또는 불합격 결과는 지원서에 등록하신 이메일 또는 유선으로 개별 안내 드립니다.

필요 서류를 확인해주세요!

입사지원서 (자유 양식), 자기소개서, 경력기술서, 성적증명서, 포트폴리오 (필수)
신입일 경우 자기소개서를, 경력일 경우 경력기술서를 중심으로 기술해 주시기 바랍니다.
포트폴리오 첨부 시, 하단 안내 사항을 확인해 주시기 바랍니다.

근무지

역삼 센터필드 West 타워

고용형태

정규직 (단, 후보자 처우 협의 결과에 따라 고용형태가 변경될 수 있음)

아래 안내 사항을 확인해주세요!

장애인 및 국가 유공자 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.
지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
5개월의 수습기간을 적용합니다. 회사는 수습기간에 대한 평가 결과에 따라 본채용을 거부할 수 있으며, 수습기간 중이라도 중간평가 결과에 따라 수습기간을 조기 종료하고 본채용을 거부할 수 있습니다. 수습기간 내 고용형태 및 급여 조정은 없습니다.
채용 전형 중 궁금하신 사항은 크래프톤 채용 FAQ 내에서 확인하실 수 있습니다.

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