[Publishing Platform Div.] Game Security Data Scientist (7년 이상)

우리 팀(프로젝트)을 소개합니다.

KRAFTON 게임의 신뢰할 수 있는 플레이 환경을 만들기 위해 게임 보안 솔루션과 보안 운영 체계를 개발·적용·운영하는 조직입니다. KRAFTON Security Services(이하 KSS)를 중심으로 Anti-Cheat, Anti-Tamper, 보안 운영, 데이터 분석, ML 기반 탐지 등 게임 보안에 필요한 핵심 기능과 서비스를 제공합니다.

KSS는 KRAFTON의 다양한 게임 보안 기술과 운영 역량을 통합한 Game Trust Platform으로, 여러 게임 스튜디오가 빠르고 안정적으로 활용할 수 있는 표준화된 보안 플랫폼으로 발전하고 있습니다.

우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.

KSS가 제공하는 데이터 분석 및 ML 기반 탐지 역량을 고도화하여, 게임 내 비정상 행동과 부정행위를 빠르고 정확하게 탐지·판별하는 모델을 개발합니다. 대용량 게임 로그와 유저 행동 데이터를 분석하고, 탐지 모델의 성능을 개선하며, 탐지 결과가 보안 운영과 제재 대응에 효과적으로 활용될 수 있도록 지원합니다.

• 게임 내 비정상 유저 행동 및 부정행위 탐지를 위한 ML 모델 개발 및 개선
• 대용량 게임 로그, 유저 행동 데이터, 보안 이벤트 분석을 통한 이상 징후 탐지
• 부정행위 패턴 분석, 탐지 피처 발굴, 탐지 로직 설계 및 고도화
• 보안 운영 및 제재 대응을 위한 데이터 분석 지원
• KSS 탐지/운영 효율성 향상을 위한 지표 설계 및 시각화
• 게임 스튜디오, 보안 엔지니어 등과의 협업
• 탐지 모델의 성능 평가, 오탐/미탐 분석 및 개선
• Machine Learning, Deep Learning, Statistics, Computer Science 등 관련 분야의 학위 또는 이에 준하는 실무 경험
• 이상 탐지, 분류, 예측, 패턴 분석 등 ML 기반 모델링 프로젝트 경험
• Python, SQL 등을 활용한 대용량 로그/이벤트 데이터 분석 역량
• 대용량 로그/이벤트 데이터 분석 역량
• 로그 데이터의 정제, 피처 엔지니어링, 학습 데이터 구성, 모델 평가까지의 데이터 흐름에 대한 이해
• 머신러닝/딥러닝 모델의 구조를 이해하고 목적에 맞게 모델을 개선한 경험
• 데이터 품질, 재현성, 확장성을 고려한 피처 엔지니어링 역량
• 모델 성능 정량적으로 평가하고 오탐/미탐 관점에서 개선 방향을 도출할 수 있는 역량
• 스스로 문제를 정의하고 데이터 기반으로 개선해 나가는 역량
• 게임 데이터를 활용한 Anti-Cheat, 부정행위/어뷰징 탐지, 이상행위 분석 경험
• FPS/TPS, 배틀로얄, MMORPG 등 다양한 게임 장르에 대한 플레이 경험 또는 데이터 특성 이해
• 유저 행동 데이터 기반의 비정상 패턴 탐지 및 모델/탐지 로직 개선 경험
• 대용량 로그 데이터 처리 및 ML 파이프라인 구축/운영 경험
• Spark, Hadoop 등 대용량 데이터 플랫폼 사용 경험 또는 이에 대한 이해
• 글로벌 조직/스튜디오와 협업 경험 또는 영어/제2외국어 커뮤니케이션 역량

필요 서류를 확인해주세요!

• 입사지원서 (자유 양식), 자기소개서, 경력기술서, 포트폴리오(필수)
• 본인이 직접 분석하거나 개발한 보안/시스템/리버싱 관련 프로젝트 설명 자료가 있다면 제출 가능합니다.

근무지

• 역삼 센터필드

고용형태

• 전문계약직

아래 안내 사항을 확인해주세요!

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