KSS의 C++ 기반 Anti-Cheat·클라이언트 보안 모듈을 개발하며 치트·변조·인젝션 등을 탐지·대응합니다. Windows 내부 동작과 OS 핵심 개념, x64 Assembly 분석 역량이 필요합니다.
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KSS의 C++ 기반 Anti-Cheat·클라이언트 보안 모듈을 개발하며 치트·변조·인젝션 등을 탐지·대응합니다. Windows 내부 동작과 OS 핵심 개념, x64 Assembly 분석 역량이 필요합니다.
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비게임 도메인 특화 LLM의 데이터 구축·학습·평가·자동화 전 과정을 담당합니다. PyTorch 기반 AI/ML 모델 개선, LLM 포스트트레이닝·파인튜닝 및 평가 체계 설계 경험이 필요합니다.
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AI 기반 제품의 개발·배포·운영과 모델 추론 기능 연동·개선을 담당합니다. 5년 이상 개발 경력과 Node.js·Python·Kotlin·Go 기반 백엔드, 데이터베이스, CI/CD 및 AI 코딩 도구 활용 경험이 필요합니다.
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게임 내 비정상 행동·부정행위를 탐지하는 ML 모델을 개발·개선하고, 대용량 로그·유저 행동·보안 이벤트를 분석해 보안 운영 및 제재 대응을 지원합니다. ML 기반 모델링 경험과 Python·SQL 기반 데이터 분석, 피처 엔지니어링 및 모델 평가 역량이 필요합니다.
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다양한 게임 프로젝트의 클라이언트 성능을 진단하고 기술 리스크를 식별하며, 플랫폼별 성능 문제 분석·최적화 및 스튜디오와의 해결을 지원합니다. Unreal Engine 또는 Unity 기반 게임 개발 7년 이상과 렌더링·메모리·CPU/GPU 프로파일링 실무 경험이 필요합니다.
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대규모 트래픽 환경의 AI·LLM 모델 서빙 아키텍처를 설계·구축·운영하고, 인게임 LLM·코딩 에이전트의 추론 가속화와 관측성·CI/CD 체계를 구축합니다. vLLM·TensorRT-LLM 적용 및 KV Cache·PagedAttention·양자화 기반 최적화 경험이 필요합니다.
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게임·인터랙티브 콘텐츠용 AI를 연구하며 멀티모달 LLM·월드 모델·AI 에이전트·강화학습·ML 시스템을 개발합니다. 2026~2027년 전문연구요원 신규편입 가능자 중 딥러닝 석·박사 이상 또는 준하는 연구 경력과 논문·최신 모델 개발 경험이 필요합니다.
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파운데이션 모델과 글로벌 프론티어 LLM을 평가·분석하고, 데이터 오염에 강한 벤치마크 및 대규모 평가 파이프라인을 구축합니다. AI 모델 평가·분석 또는 ML/NLP 연구의 탑티어 학회 논문 작성 경험이 필요합니다.
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AI/ML 기반 AIOps·옵저버빌리티 환경과 자동화 체계를 설계하고, SRE 방법론 및 Runbook 자동 실행을 전사에 확산하는 역할입니다. SRE·DevOps·Platform Engineering 경력 7년 이상과 Kubernetes, GitOps·Argo CD 기반 CI/CD 및 옵저버빌리티 구축 경험이 필요합니다.
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현업 부서의 비즈니스 병목을 분석해 AI 적용 전략·아키텍처를 설계하고, AI 에이전트·자동화 앱 MVP를 신속히 구현합니다. 7년 이상 관련 경력과 소프트웨어 엔지니어링 기반의 프로젝트 리딩, 풀스택 개발 이해도가 필요합니다.
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AI 기반 제품의 기획부터 개발·배포·운영까지 전 과정을 담당하며, 모델 API·RAG·MCP 연동과 대규모 트래픽 서비스의 아키텍처·성능·안정성을 설계합니다. Node.js·Python·Kotlin·Go 기반 백엔드 개발, 데이터베이스 활용, CI/CD·모니터링 및 AI 코딩 에이전트 활용 경험이 필요합니다.
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게임 환경용 Generalist Agent를 연구·개발하며 행동·상호작용 생성, 데이터·학습·평가, 실시간 추론 최적화를 담당합니다. Agent 시스템 및 LLM·VLM·멀티모달 모델 프로젝트 경험과 딥러닝 논문 이해·실험 설계 역량이 필요합니다.
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대규모 멀티모달 LLM의 학습·선행 연구를 수행하고, 모델링·데이터·평가 파이프라인을 고도화하며 연구 성과를 논문·기술 보고서로 발표합니다. 딥러닝 분야 석·박사 또는 준하는 연구 경력과 AI/ML 탑티어 학회·저널 논문 작성 경험이 필요합니다.
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게임 환경의 화면·텍스트·게임 상태를 활용해 행동을 출력하는 VLA 에이전트를 연구·구현하고, 데이터·학습·실시간 추론 및 서빙 최적화를 담당합니다. AI·컴퓨터공학 등 관련 석·박사 과정 재학생으로서 딥러닝 논문 이해와 실험 설계 역량이 필요합니다.
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대규모 Multi-modal LLM 학습과 선행 연구를 수행하고, 성과를 테크 리포트 또는 NeurIPS·ICLR·ICML 등 학회에 발표합니다. 딥러닝 분야 석·박사 또는 준하는 연구 경력과 AI/ML 탑티어 학회·저널 논문 작성 경험이 필요합니다.
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Foundation Model을 위한 분산 학습·추론 시스템과 RL 인프라를 구축·최적화하고, 모델 및 연산 성능의 공동 최적화를 연구·개발합니다. ML Research와 Software Engineering의 탄탄한 기초를 갖춘 분을 찾습니다.
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대규모 언어모델(LLM)의 작동 원리를 분석하고 효율성·안정성·성능 향상 알고리즘을 연구하며, 에이전트·Physical AI·World Models 활용을 탐구합니다. 관련 분야 박사 학위와 LLM 분석·모델링 연구, Python 및 딥러닝 프레임워크 실험 경험이 필요합니다.
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게임 내 AI Companion 개발을 위해 LLM·SLM·VLM 기반 실시간 상호작용과 모델 연산 효율 최적화, 사용자·게임 로그 분석을 수행합니다. 관련 분야 석·박사 과정이며 해당 모델 프로젝트 및 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 경험이 필요합니다.
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