✨ 크래프톤에서 Deep Learning Div. Applied Research Scientist/Engineer - LLM Game Agent 전문가를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: 게임 에이전트의 지능을 향상시키기 위해 LLM(Large Language Model) 기반의 딥러닝 기술을 연구하고 개발하는 역할을 수행합니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

• 소속 팀/부서: Deep Learning Div. (LLM을 활용하여 게임 에이전트의 혁신을 주도하는 팀)

💡 주요 업무:

• LLM 기반의 게임 에이전트 모델 연구 및 개발
• 게임 환경에서의 LLM 적용 및 성능 향상 연구
• 딥러닝 모델 학습 및 평가, 실험 결과 분석
• 연구 결과 공유 및 기술 문서 작성

✅ 꼭 필요해요:

• 2년 이상의 딥러닝 연구 또는 개발 경력
• LLM(Large Language Model)에 대한 깊이 있는 이해 및 활용 경험
• Python, TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 사용 경험
• 영어 논문 독해 및 기술 문서 작성 능력

🌟 이런 분이면 더 좋아요:

• 게임 AI 또는 게임 에이전트 관련 개발 경험
• 강화 학습(Reinforcement Learning)에 대한 이해
• 컴퓨터공학, 인공지능 관련 석사 이상 학위

💰 연봉 및 복지:

• 연봉: 회사 내규에 따름 (추정 연봉 범위: 약 5,000만원 - 8,000만원 (추정치))
• 주요 복지:
  • 자율 출퇴근 제도 운영
  • 다양한 교육 및 성장 기회 제공
  • 사내 카페테리아 및 식사 제공
  • 건강검진 및 단체 보험 지원

📍 근무지:

• 대한민국

🗓️ 지원 방법 및 절차:

• 지원 기간: 채용 시 마감
• 지원 방법: 크래프톤 채용 홈페이지 온라인 지원
• 채용 절차: 서류 전형 → 1차 면접 → 2차 면접 → 최종 합격

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

• Q1: 게임 개발 경험이 없어도 지원 가능한가요?
  • A: 게임 개발 경험이 필수는 아니지만, 게임 AI 또는 게임 에이전트 관련 경험이 있다면 우대합니다. 게임에 대한 이해와 관심이 있다면 충분히 도전해볼 만합니다.
• Q2: LLM 관련 프로젝트 경험이 부족한 경우, 어떤 점을 어필해야 할까요?
  • A: LLM 관련 경험이 부족하더라도, 딥러닝 모델 개발 경험, 관련 연구 참여 경험, 탄탄한 이론적 지식 등을 어필할 수 있습니다. LLM에 대한 학습 의지를 보여주는 것도 중요합니다.
• Q3: 실제 업무에서 영어 사용 빈도는 어느 정도인가요?
  • A: 영어 논문 및 기술 문서를 읽고 이해하는 능력이 필요하며, 해외 연구진과의 협업이 있을 수 있으므로, 어느 정도의 영어 활용 능력이 필요합니다.

📢 크래프톤의 Deep Learning Div. Applied Research Scientist/Engineer - LLM Game Agent 포지션에 관심 있다면 지금 바로 지원하세요!

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