[플랫폼본부] AI 기반 게임 등급 분류 R&D 개발
AI 엔지니어 (계약직)
프로젝트 소개
- 본 프로젝트는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 신규 게임의 콘텐츠를 자동 분류하고 심사하는 원천 기술을 연구 개발하는 국가 연구 과제입니다.
- 멀티모달 이미지·영상·텍스트 인식 기술을 바탕으로 게임 유해성 분석 자동화 모델(Agent)을 고도화하고, 다중 플랫폼 환경을 지원하는 안정적인 R&D 분석 플랫폼을 설계 및 구축할 기술 핵심 인재를 모십니다.
주요 업무
- AI 에이전트 알고리즘 개발
- 게임 등급 분류 기준(폭력성, 선정성, 사행성 등)을 정밀 분석하는 멀티모달(Vision-Language) AI 에이전트 핵심 알고리즘 개발
- 비디오 및 멀티모달 인식 모델 개발
- 게임 플레이 영상, 텍스트 데이터 및 기기 구동 신호 등의 멀티플랫폼 원천 데이터를 실시간/배치 분석하는 딥러닝 모델 설계
- R&D 플랫폼 및 파이프라인 구축
- 자동 분석 모델을 구동하고 결과를 가시화 및 처리하는 AI 플랫폼 백엔드 아키텍처 및 파이프라인 개발
- 데이터셋 구축 및 관리
- AI 모델 고도화를 위한 도메인 특화 데이터 수집, 정제 및 라벨링 프로세스 설계
- 기술 문서 작성
- 국가 과제 단계별 기술 보고서, 특허 출원, 학술지 논문 게재 등 연구 성과 증빙 자료 작성 및 검증 지원
지원 자격
- Python 환경에서 PyTorch, TensorFlow 등을 활용한 딥러닝 모델 학습 및 배포 역량을 보유하신 분
- Computer Vision(객체 인식, 비디오 행동 분석, OCR 등) 혹은 NLP/LLM 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
- Vision-Language Model(VLM) 혹은 최신 AI 에이전트(LLM Agent) 프레임워크 구현 능력을 갖추신 분
- Git을 통한 형상 관리 및 프로젝트 협업 도구(Slack, Notion, Confluence 등)에 능숙하신 분
우대 사항
- 오픈소스 LLM(Llama, Mistral 등)의 파인 튜닝(PEFT, LoRA, QLoRA 등) 및 경량화/서빙 최적화 경험이 있으신 분
- 게임 분야 데이터(플레이 영상, 게임 자산, 유저 커뮤니티 데이터 등) 활용 및 분석 프로젝트 경험이 있으신 분
- AI 모델 서빙 최적화, Docker 기반 컨테이너 환경, MLOps 파이프라인(Kubeflow, MLflow 등) 설계가 가능하신 분
- 정부 주도 R&D 국가 연구 과제 참여 경험 및 연구 산출물(논문, 특허 등) 작성 이력이 있으신 분
- 게임의 동작 환경(PC/모바일/콘솔/아케이드)에 관심이 깊으며, 국내외 게임 등급 심사 프로세스에 이해도가 있으신 분
전형 절차
- 서류전형 → 면접전형 → 최종합격
* 해당 절차는 후보자에 따라 변동이 있을 수 있습니다.
기타 사항
- 본 공고는 12개월 계약직 포지션이며, 채용 시점에 따라 다소 차이가 있을 수 있습니다.
- 서류 검토 기간은 최대 1개월이 소요될 수 있으며, 서류 전형 이후 일정은 합격자에 한해 개별 안내 드립니다.
- 국가보훈 대상자 및 장애인은 관련 법령에 의거하여 우대합니다.
- 입사 후 3개월간 수습기간이 적용되며, 해당 기간 동안 급여, 인사제도 등은 모두 동일하게 제공됩니다.
- 입사지원서 및 자격사항이 사실과 다르거나 부정행위가 발견되는 경우 입사가 취소될 수 있습니다.