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
게임 보안 위협 및 부정행위 패턴에 대한 분석 및 연구를 수행하고 데이터 기반 탐지 전략 수립
KSS 탐지/운영 효율성 향상을 위한 지표 설계 및 시각화
게임 스튜디오, 보안 엔지니어 등과의 협업
탐지 모델의 성능/정확도/재현율을 분석하고 오탐/미탐 최소화를 위한 개선 방향 도출, 중장기 개선 방향 및 탐지 정책 수립

[자격요건]
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
데이터 기반으로 보안 위협을 분석하고 독립적인 탐지 모델 및 대응 방안을 설계할 수 있는 역량
게임 보안 분석, 이상행위 탐지, Machine Learning 기반 분석 분야 경력 7년 이상 또는 이에 준하는 전문 역량 보유
 
[우대사항]
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