크래프톤 ML Serving, 포트폴리오에 넣을 지표

대표 사례는 비용·지연시간·안정성 사이에서 내린 선택을 같은 조건의 지표와 장애 기록으로 설명할 수 있는 프로덕션 사례로 고르세요. 크래프톤 ML Serving Engineer 공고는 포트폴리오를 필수 서류로 안내하고, 대규모 트래픽의 AI·LLM 서빙 설계·구축·운영 경험을 요구합니다. 아래 비교표와 여섯 칸을 채우면 50분 안에 대표 사례 1개와 포트폴리오 구성 순서를 정할 수 있습니다.

이 글은 경력 5년 이상 ML Serving Engineer 포지션을 이미 골랐고, 여러 운영 사례 가운데 무엇을 앞에 둘지 막힌 지원자를 위한 작업지입니다. 회사가 공개하지 않은 권장 페이지 수·배점·합격 기준은 제안하지 않습니다.

공식 공고가 요구하는 운영 증거부터 확인하세요

공식 공고의 필수요건에는 기술 적용과 프로덕션 운영이 함께 적혀 있습니다. 실제 환경의 설계·구축·운영, 최적화, 장애 원인 개선, 관측성, 배포 자동화를 요구합니다.

마지막 열은 공고를 포트폴리오 사례 선택에 적용한 편집 기준입니다. 크래프톤의 실제 평가표와 항목별 배점은 공개되지 않았습니다. 한 사례에는 직접 수행하고 증명할 수 있는 기술과 지표만 담으세요.

후보는 세 가지 유형에서 꺼내세요

공고의 미션을 기준으로 과거 경험을 훑으면 후보가 빨리 보입니다. 아래 세 유형에서 본인의 실제 사례를 하나씩 꺼내세요.

1. 추론 최적화: 엔진·양자화·캐시·배치 방식 등을 바꾸며 처리량이나 자원 효율을 조정한 사례
2. 지연·장애 개선: 추론 엔진, 프레임워크, GPU 하드웨어를 함께 살펴 원인을 좁히고 복구한 사례
3. 운영 체계 구축: 모니터링·로깅·알람, 무중단 업데이트, 자동 롤백, 테스트 자동화, GitOps를 고도화한 사례

세 유형은 공고 업무에서 가져온 탐색 경로입니다. 실제 경험이 없는 유형을 새로 만들지 마세요. 같은 프로젝트 안에서 세 후보가 나와도 괜찮습니다. 의사결정과 결과가 서로 다른 사건이면 각각 비교할 수 있습니다.

20분: 후보 3개의 운영 증거를 비교하세요

각 칸에는 명확 / 일부 / 공개 불가 / 기록 없음 중 하나와 원본 위치를 적으세요. 증거가 이어지는지를 기준으로 비교합니다. 회사의 기준별 배점은 공개되지 않았습니다.

대표 사례는 다음 세 조건을 모두 만족하는 후보로 고릅니다.

• 변경 전후를 같은 부하와 요청 조건에서 비교할 수 있다.
• 좋아진 지표와 함께 비용·품질·복잡도·운영 부담 중 남은 부담을 설명할 수 있다.
• 본인이 내린 기술 결정과 운영 중 확인한 결과를 공개 가능한 자료로 증명할 수 있다.

세 조건이 한 후보에 모이지 않으면 공개 불가 자료를 억지로 살리지 마세요. 공개 가능한 사례를 대표로 올리고, 다른 경험은 공개 가능한 범위의 경력기술서 한두 줄로 제한합니다.

지표는 값보다 측정 조건까지 붙이세요

비용 30% 절감, 지연시간 개선만 쓰면 같은 결과가 재현되는 조건을 알 수 없습니다. 아래는 공고의 비용·지연시간·안정성 상충관계를 설명하기 위한 지표 후보입니다. 실제로 측정했고 공개할 수 있는 항목만 사용하세요.

이 목록은 공고를 적용한 편집용 지표 후보입니다. 크래프톤의 필수 지표는 공개되지 않았습니다. 실제 서비스의 요청 단위와 운영 목표에 맞는 분모를 쓰고, LLM 서비스에만 토큰 단위 지표를 적용하세요.

25분: 선택 사례를 여섯 칸으로 고정하세요

대표 사례를 골랐다면 아래 여섯 칸에 원본 근거를 붙입니다. 아키텍처 그림부터 그리기보다 의사결정과 측정의 연결을 먼저 고정하세요.

여섯 칸을 한 문장씩 채운 뒤 다음 순서로 배치하세요.

1. 서비스와 제약: 어떤 프로덕션 조건에서 무엇을 지켜야 했는가
2. 대안과 선택: 무엇을 비교했고 어떤 기준으로 골랐는가
3. 구조 변화: 선택이 서빙 경로와 운영 흐름을 어떻게 바꿨는가
4. 지표: 같은 조건의 변경 전후에 무엇이 달라졌는가
5. 장애 대응: 운영 중 어떤 실패를 탐지·복구·예방했는가
6. 기여와 한계: 본인이 맡은 범위와 남은 부담은 무엇인가

이 순서는 페이지 구성의 편집 제안입니다. 공고는 포트폴리오 권장 페이지 수와 섹션별 분량을 공개하지 않았습니다. 전체 분량보다 여섯 칸의 근거가 끊기지 않는지 먼저 확인하세요.

5분: 영업비밀과 공동 작업 범위를 걷어내세요

공식 지원 화면은 공개 가능한 범위의 포트폴리오만 제출하도록 안내합니다. 미출시작, 고객 요청에 따른 비공개 작업, 저작권 침해 소지가 있는 작업물은 제출할 수 없습니다. 전·현직장의 영업비밀도 포함하지 않아야 합니다.

제출 전 다음 항목을 한 번 더 확인하세요.

• 내부 서비스명, 고객·게임·모델 식별자, 비공개 기능명이 남아 있는가?
• 실제 트래픽·비용·GPU 규모·리전·네트워크 구조의 공개 승인을 받았는가?
• 대시보드·로그·코드·티켓 화면에 계정, 경로, 토큰, 보안 설정이 보이는가?
• 공동 제작물에서 본인이 설계·구현·운영한 범위를 따로 적었는가?
• 회사 밖으로 반출할 권한이 없는 원본 이미지와 파일을 제거했는가?

단순히 회사 이름을 가려도 영업비밀이 남을 수 있습니다. 공개 승인을 받은 집계값이나 기준값을 100으로 둔 상대 지표도 회사 정책이 허용할 때만 사용하세요. 공개 가능한 수치가 없다면 지표 정의·측정 조건·의사결정과 남은 한계를 정성적으로 설명하고, 비공개 수치를 만들어 채우지 않습니다.

면접 전에 대표 사례를 이 질문으로 검증하세요

크래프톤 공고는 과제 전형, 직무면접, 종합면접을 안내하며 절차는 후보자에 따라 달라질 수 있다고 밝힙니다. 아래는 포트폴리오의 사실성과 의사결정을 스스로 확인하는 편집 질문입니다. 회사의 실제 면접 문항은 공개되지 않았습니다.

• 왜 그 대안을 최종 선택했나요?
• 비용·지연시간·안정성 중 어떤 축을 우선했고 어떤 부담을 받아들였나요?
• 변경 전후 지표의 부하·모델·하드웨어 조건은 같았나요?
• 장애 원인을 애플리케이션, 추론 엔진, 프레임워크, GPU 가운데 어떻게 좁혔나요?
• 자동 롤백과 수동 판단의 경계는 어디에 두었나요?
• 공동 작업에서 본인이 결정하고 구현한 범위는 어디까지인가요?
• 현재 다시 설계한다면 무엇을 먼저 검증하겠나요?

답이 막히는 질문은 포트폴리오 문장을 늘리기 전에 여섯 칸의 원본부터 보완하세요.

공식 지원 화면에서 마지막으로 확인하세요

• 공식 공고: KRAFTON AI Research Div. ML Serving Engineer (5년 이상)
• 경로: 공고 상단 Apply → 지원서 입력 화면
• 필수 서류 안내: 자유 양식 입사지원서, 자기소개서, 경력기술서, 성적증명서, 포트폴리오
• 포트폴리오 제출: 링크 또는 파일 첨부. 공동 제작물은 본인 제작 범위를 표시하고 공개 가능한 자료만 제출
• 확인할 필드: 이력서·경력기술서 중심 내용, 성적증명서, 포트폴리오 링크·파일, 민감정보 제외, 제출 완료 상태
• 고용형태·근무지: 정규직, 역삼 센터필드 West 타워. 처우 협의 결과에 따라 고용형태가 달라질 수 있음
• 마감: 상시 채용이며 채용 완료 시 조기 마감 가능
• 문의: 공식 공고의 크래프톤 채용 FAQ 또는 [email protected]

실제 지원 화면의 파일 형식과 필수 입력 상태를 제출 당일 다시 확인하세요. 포트폴리오의 페이지 수, 평가 배점, 합격 기준은 공식 공고에서 확인되지 않았습니다.

공식 출처

• KRAFTON Careers · AI Research Div. ML Serving Engineer (5년 이상), 2026년 9월 7일 확인 — 업무, 필수·우대요건, 전형, 필요 서류, 고용형태·근무지, 상시 채용, 포트폴리오 유의사항.

지금 할 한 가지는 50분 타이머를 켜고 후보 3개의 운영 증거를 비교한 뒤, 공개 가능한 대표 사례 1개의 제약-대안-선택-지표-장애-한계 여섯 칸을 채우는 것입니다.