[AI Research Div.] Research Scientist - Specialized Model (2년 이상 / 계약직)

• 크래프톤 AI Research 본부는 게임과 비게임 분야를 위한 자체 AI 핵심 기술을 연구 개발하여, 기존 사업의 경쟁력을 강화하는 동시에 AI 기술의 사업화를 지원하며 새로운 가치와 혁신을 창출합니다:
• Multimodal Foundation Model, AI Agent 등 차세대 AI 핵심 기술을 연구·개발하여 게임과 현실 세계에서 사람과 자연스럽게 상호작용하는 지능형 Agent를 구현합니다.
• AI 기술을 게임 개발과 서비스는 물론 다양한 산업 분야에 적용하여 제작 혁신, 새로운 사용자 경험, AI 기반 서비스와 사업 기회를 창출합니다.
• 저희 팀은 특화 모델(Specialized Model) 을 개발합니다. 많은 기업이 반복되는 고정 업무에 frontier 모델 API를 사용하지만, 실제로 필요한 것은 범용 능력의 일부임에도 매 호출마다 범용성 전체에 대한 비용을 지불하게 됩니다. 저희는 오픈소스 파운데이션 모델을 특정 업무에 맞게 빠르게 finetuning하여,
• 특화 모델 개발 영역에서는 frontier 모델을 기준으로 타겟 업무의 품질·비용 기준을 수립하고, 다양한 규모의 오픈소스 모델을 평가하여 개발에 적합한 모델을 선정합니다. 이후 모델을 타겟 업무에 맞게 고도화하여 frontier 수준의 성능과 높은 비용 효율성을 동시에 달성합니다.
• 평가 체계 영역에서는 특화 모델의 품질을 신뢰할 수 있게 측정하는 방법론을 설계합니다. Human gold label 기반 정량 지표, LLM-judge 기반 pairwise 비교, 결함 포착률 분석 등 업무 특성에 맞는 평가 프로토콜을 구축하고, 정량 평가와 정성 감사를 결합해 배포 판단의 근거를 만듭니다.
• 또한 이러한 과정을 자동화된 파이프라인으로 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다.
• 새로 합류하시는 분께서는 모델 증류와 finetuning, LLM 평가 등 특화 모델 개발의 전 과정을 함께 추진하며, AI 기술의 실질적인 비즈니스 가치를 만들어가게 됩니다.

우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.

새로 합류하시는 분께서는 비게임 도메인 특화 모델(Specialized Model) 개발 을 중심으로, 데이터 구축·모델 학습·평가·자동화까지 이어지는 End-to-End AI/ML 모델 개발 업무를 담당합니다.

• 고객사 업무 데이터를 기반으로 frontier 모델과 대·소형 오픈소스 모델을 동일 기준으로 실측 평가
• 모델별 품질·비용 Baseline 구축 및 Teacher/Student 모델 선정
• Distillation 및 SFT 를 활용한 타겟 업무 성능 개선
• 학습 데이터 구성·정제, 학습 실험 설계, 오류 분석 및 성능 개선
• 품질과 추론 비용을 함께 고려한 모델 및 학습 전략 최적화
• 특화 모델의 품질을 신뢰성 있게 측정할 수 있는 평가 체계 설계 및 운영
• Human Gold Label 기반 정량 평가, LLM-as-a-Judge 기반 Pairwise 비교, 결함 포착률 분석 등 업무 특성에 맞는 평가 프로토콜 구축
• 정량 평가와 정성적 분석을 결합한 Failure Case 및 모델 결함 분석
• 평가 결과를 기반으로 배포 가능 여부 및 개선 우선순위 판단
• End-to-End 개발 체계 및 자동화
• 고객사와 함께 문제 정의, 목표 성능 및 평가 기준 수립
• 데이터 구축 → 모델 학습 → 평가 → 개선으로 이어지는 End-to-End 개발 파이프라인 구축
• 새로운 고객사 및 업무 도메인으로 특화 모델 개발 체계 확장
• 모델 품질과 비용 양면에서 실질적인 비즈니스 가치 창출

이런 경험을 가진 분과 함께 성장하고 싶습니다! (필수요건)

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