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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.   AI Research 본부에 대한 더 많은 내용은 크래프톤 AI Research 본부 홈페이지 (아래 이미지 클릭) 및  크래프톤 AI Research 본부 소개 영상 을 통해 확인하실 수 있습니다. (바로가기 : KRAFTON AI )   우리 팀(프로젝트)을 소개합니다. [AI Research 본부 비전] KRAFTON AI Research Division은 대규모 언어모델(LLM)을 중심으로, AI 기반 차세대 게임 제작 패러다임을 구축하고 있습니다. 우리는 모델 설계, 데이터 구성, 대규모 학습, 최적화, 평가, 배포 및 운영에 이르는 전 과정을 직접 수행하며, 게임 제작 효율화와 새로운 플레이 경험 창출을 목표로 합니다. 그 방향성은 크게 두 가지입니다. 딥러닝 기술 개발을 통한 게임 제작 효율성 및 보편성 증대 유저와 함께 게임 플레이를 할 수 있는 Co-Playable Character 개발 [Foundation Model Engineering] Foundation Model Engineering은 AI Research 본부의 연구 방향을 실제 대규모 모델과 시스템으로 구현하는 역할을 수행합니다. Research Engineer는 연구 아이디어와 논문 수준의 가설을 실제 학습 가능한 모델, 재현 가능한 실험, 확장 가능한 파이프라인, 안정적인 평가·배포 시스템으로 전환합니다. 수십억에서 수백억 파라미터 규모의 모델을 안정적으로 학습시키기 위한 분산 학습, 메모리 최적화, 통신 최적화, 체크포인트 관리, 실험 자동화 기술을 다룹니다. 연구자가 제안한 방향을 실행 가능한 실험 단위로 구체화하고, 결과를 분석하여 다음 연구 방향을 제안할 수 있는 근거를 만듭니다. 모델 학습부터 추론, 평가, 배포까지 이어지는 end-to-end Foundation Model 개발 체계를 구축합니다. [Culture Fit] AI Research 본부는 다양한 전문성을 가진 구성원들이 함께 문제를 정의하고 해결하는 조직입니다. 연구자, 엔지니어 등 여러 분야의 팀원들과 협업하며, 직급이나 연차와 무관하게 기술적 근거에 기반한 의견 개진이 장려됩니다. 대규모 Foundation Model 개발은 모델링, 데이터, 시스템, 평가가 분리될 수 없는 문제입니다. 따라서 한 영역에만 머무르기보다, 문제의 병목이 어디에 있는지 스스로 추적하고 필요한 영역까지 파고드는 태도를 중요하게 생각합니다.   우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다. Research Engineer로서 다음과 같은 업무를 수행합니다. 대규모 LLM 및 Multi-modal Foundation Model의 학습, 평가, 추론, 배포를 위한 end-to-end 파이프라인을 설계하고 구현합니다. 모델 성능 향상 및 안정성 개선을 위한 학습 알고리즘, 데이터 구성 방식, 최적화 전략, 평가 방법론을 실제 코드와 실험 시스템으로 구현합니다. 연구 방향과 가설을 검증 가능한 실험 단위로 구체화하고, 실험 설계, 구현, 실행, 분석, 문서화 전 과정을 주도합니다. 대규모 분산 학습 환경에서 모델 병렬화, 데이터 병렬화, 파이프라인 병렬화, 통신 최적화, 메모리 최적화, 체크포인트 전략 등을 적용하고 개선합니다. 새로운 모델 아키텍처, 학습 기법, 최적화 기법을 기존 학습 코드베이스와 실험 파이프라인에 통합하�