우리 팀(프로젝트)을 소개합니다. 

[Deep Learning 본부 비전]

크래프톤 Deep Learning 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 제작에 수반되는 많은 공정들에 딥러닝 기술을 투입하여 제작 과정을 단축하고, 게임 제작자들의 업무 경험을 혁신합니다.
• New Way to Create : 생성형 AI를 포함한 다양한 딥러닝 기술들로 게임 제작 전반에 걸쳐 창작자들의 크리에이티브를 확장합니다.
• Virtual Friends : 딥러닝 기술 기반 Virtual Friend를 개발하고 이를 게임 내/외 다양한 어플리케이션으로 적용합니다.
• Unique, Endless Gameplay : 딥러닝 기술을 통하여 유저들에게 매번 다른 경험을 선사하여 한계 없이 즐길 수 있는 게임 컨텐츠를 제공합니다.

[R&D]

Deep Learning 본부에서는 위 비전에 필요한Language Model, Voice Synthesis, Vision & Animation, Reinforcement Learning, Data-centric AI 등의 딥러닝 기술을 연구 개발 중입니다.
또한, 이를 효과적으로 아우를 수 있는 초거대모델/경량화모델 연구 및 각각의 요소 기술들을 자유롭게 조합하는 Multimodal 모델 연구도 진행하고 있습니다. 이러한 기술들을 실제 게임 제작 환경에 통합하여, 게임 제작 업무 경험을 혁신하고 크리에이티브를 확장합니다.

[Culture Fit]

Deep Learning 본부 인원들은 다양한 프로젝트를 통하여 여러 분야의 팀원들과 교류하고 협업하며 다양한 문제에 창의적인 아이디어를 제시할 수 있습니다. 나이 및 직급에 관계없이 자유롭게 의견을 개진하는 분위기가 장려됩니다.
다양한 문화적 배경을 가진 인원들이 모여 팀을 이루고 있으며 활발한 소통을 위해 통·번역 등 언어적 장벽을 해소할 수 있는 방법들을 적극 지원하고 있습니다.

[팀 소개]

KRAFTON MLSys & Ops 팀은 본부 내 모델 개발을 위한 GPU 인프라와 ML 플랫폼을 설계·구축·운영합니다.
또한 게임 서비스에 투입되는 ML 모델의 서빙 및 모델 최적화와, 필요 시 온디바이스(엣지) 배포까지 지원합니다.

우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.

이번 채용 포지션은 인프라/플랫폼 운영과 고도화를 담당합니다. 

담당 업무 (Infra/Platform 중심)

• Kubernetes 기반 ML/GPU 클러스터 설계·구축·운영
  • 스케줄링/격리/보안, 업그레이드·증설, 멀티테넌시·리소스 효율화
• GPU 플랫폼 고도화
  • 드라이버/런타임/디바이스플러그인, GPU Operator 운영, DCGM 기반 관측, MIG/MPS 활용, 용량·비용·성능 최적화
• ML 플랫폼 구성요소 운영
  • 실험/학습 워크스페이스, 잡/파이프라인 오케스트레이션(예: Argo Workflows 등), 아티팩트·레지스트리·스토리지
• 모델 서빙 인프라 운영
  • KServe/Triton/ONNX Runtime/Ray Serve 등 기반의 서빙 스택 운영, SLO(지연/처리량/가용성) 및 배포 자동화(Canary/Rollout)
• 데이터 경로·스토리지·네트워크 설계
  • 객체/블록/파일 스토리지(Ceph/MinIO 등), 고대역폭·저지연 전송 경로, (필요 시) IB/RoCE 등 학습 네트워킹 고려
• 관측성·신뢰성·보안 체계
  • 로그/메트릭/트레이싱(OTel), 경보·대시보드, 이미지 서명(cosign)·정책(OPA Gatekeeper/Kyverno)·런타임 보호
• 표준화/자동화
  • IaC/GitOps(Terraform/Argo CD 등) 기반의 재현 가능한 플랫폼 템플릿과 변경관리(롤백/감사) 운용

이런 경험을 가진 분과 함께 성장하고 싶습니다! (필수요건)

• 프로덕션 Kubernetes 운영 경험
  • 장애 대응/업그레이드, 멀티 노드·멀티 클러스터 중 일부 실전 경험
• Linux 시스템/리소스 관리 심화 이해
  • cgroups/NUMA/IO/네트워킹, 컨테이너 런타임(containerd/CRI-O)
• GPU 워크로드 운영 경험
  • NVIDIA GPU Operator, k8s device plugin, DCGM, MIG/MPS 등 중 일부 실무 경험
• 관측성·운영 자동화
  • Prometheus/Grafana/ELK·Loki/OpenTelemetry 중 일부, IaC/GitOps(Terraform/Argo CD 등) 경험
• 문서화·협업 역량
  • 운영 표준·SLO 정의, 변경관리·릴리스 노트 등 기술 커뮤니케이션
• 해외 출장에 결격사유가 없는 분

이런 경험들이 있다면 저희가 찾는 그 분입니다! (우대요건)

• 클러스터/플랫폼 아키텍처 주도 경험
  • 대규모 확장·마이그레이션·리플랫폼 또는 멀티테넌시 격리/비용·성능 최적화의 주도 사례
• 서빙/플랫폼 운영 경험
  • KServe + (Triton/ONNX Runtime) 또는 Ray Serve 등 모델 서빙 인프라 중 1개 이상 실운영
• SLO/비용/용량계획 거버넌스
  • GPU 효율/지연/처리량 등 핵심 지표로 목표 수립·운영, 온콜·장애 사후분석 주도
• 온프레미스 GPU 클러스터 신규 구축, CNI(Cilium/Calico)·서비스 메쉬(Istio/Envoy) 심화 운영
• 분산 학습 인프라 경험
  • NCCL/GPUDirect, IB/RoCE 네트워크, (Ray/Horovod/DeepSpeed 등) 학습 잡 오케스트레이션
• 스토리지/데이터 경로 최적화
  • Ceph/Rook, MinIO, 병렬/분산 파일시스템 설계·운영 및 성능 튜닝
• 파이프라인/플랫폼 엔지니어링
  • Argo Workflows·Kubeflow·Airflow 등 잡/파이프라인, MLflow(Model Registry), Feast(Feature Store) 운영 경험

크래프톤의 도전에 함께 하기 위해 아래의 전형 과정이 필요합니다.

• 서류 전형 > 전화 인터뷰 (Phone Interview) > 직무 테스트 (Pre-Test) > 직무 면접 (Technical Fit Interview) > 종합 면접 (Culture Fit Interview) > 합격 및 입사
• 상시채용으로 우수 인재 채용 시 조기에 마감될 수 있습니다.
• 전형별 합격자에 대해 지원서에 등록하신 이메일 혹은 유선으로 개별 안내 드립니다.
• 전화 인터뷰의 경우, 필수 전형이 아닌 필요에 따라 진행되는 선택 전형임을 사전 안내 드립니다. 이에 대한 상세 내용은 개별 안내 드립니다.
• 필요 시 면접은 추가될 수 있으며, 이에 대한 상세 내용은 개별 안내 드립니다. 

필요 서류를 확인해주세요!

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

근무지

• 역삼 센터필드
  

고용형태 

• 정규직 

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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• Those eligible for an affirmative action program such as individuals with disabilities or with distinguished service to the state will be given hiring preference according to relevant laws
• False statements in your resume may lead to the withdrawal of the employment offer
• A 5-month probationary period applies. Based on the mid-term evaluation, employment may be terminated early or not continued. No changes in employment type or salary during this period.
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