[AI Research Div.] ML Infrastructure Engineer

📋 Job Overview

크래프톤 AI Research 본부는 자체 딥러닝 연구를 기반으로 AI 기술의 새로운 가능성을 탐구하고, 게임과 다양한 서비스에 적용 가능한 핵심 AI 기술을 개발합니다. 생성형 AI, 멀티모달 AI, 대규모 언어 모델(LLM) 등 최신 AI 기술을 연구하며, 이를 통해 게임 제작과 사용자 경험을 혁신하는 것을 목표로 합니다.

🏢 About KRAFTON

크래프톤은 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.

🎯 The Role

KRAFTON MLSys & Ops 팀은 AI Research 본부 내 모델 개발을 위한 GPU 인프라를 설계·구축·운영합니다. 모델 학습 및 실험 환경, GPU 클러스터 운영, 인프라 자동화와 관측성 체계를 함께 다루며, AI 워크로드가 안정적이고 효율적으로 동작할 수 있도록 공통 플랫폼을 만들어갑니다. 이번 포지션은 이미 확보된 B300 125노드 기반 GPU Infrastructure를 함께 운영·고도화하면서, 이를 연구·개발 조직이 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있는 GPU Platform으로 발전시키는 실무형 시니어 엔지니어 역할입니다.

✅ Key Responsibilities

• B300 125노드 기반 GPU Infrastructure의 운영 안정화, 성능 개선, 자원 효율화 및 운영 자동화에 직접 참여합니다.
• Kubernetes 기반 ML/GPU Platform의 스케줄링, 멀티테넌시, 워크로드 격리, Quota, 관측성, 장애 대응 체계를 설계·구축·운영합니다.
• 학습 및 추론 워크로드 특성을 바탕으로 GPU 활용률, 대기 시간, 처리량, 비용 효율을 개선하는 운영 전략을 수립하고 실제 플랫폼에 반영합니다.
• ML Platform과 재현 가능한 운영 체계를 지속적으로 고도화하고, 여러 연구·개발 조직의 요구사항을 공통 플랫폼 관점에서 조율합니다.

📌 Required Qualifications

• ML/GPU Platform 운영 체계 개선 경험
• 시스템 전반 관점의 문제 해결 역량
• 요구사항 정의 및 기술적 의사결정 역량
• AI 도구를 활용한 업무 생산성 개선 경험
• 해외 출장에 결격 사유가 없는 분

⭐ Desirable Experience

• 차세대 GPU 아키텍처 구축·운영 및 최적화 경험
• 고성능 GPU 네트워크 분석 및 최적화 경험
• 분산 스토리지 구축·운영 및 성능 최적화 경험
• GPU 자원 활용 및 비용·성능 최적화 경험
• GPU 리소스 관리 및 오케스트레이션 도구 활용 경험
• 분산 학습 성능 개선 경험

🎁 Benefits

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.

🛂 Visa & Eligibility

해외 출장에 결격 사유가 없는 분