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저는 AI 모델이 이러한 복잡한 유저 행동과 게임로직을 실험하고 예측하며, 개발자가 발견하기 어려운 밸런스 문제와 반복 패턴을 찾아내는 데 기여할 수 있다고 생각했습니다.
그래서 저는 AI 모델을 게임에 적용할 때는 목표를 명확히 나누어야 한다고 생각했습니다.
저는 게임 AI 모델을 개발할 때 기술적 성능과 서비스 적합성을 함께 보아야 한다고 생각합니다.
컴투스에서 저는 게임을 좋아하는 유저의 관점과 모델을 설계하는 개발자의 관점을 함께 활용해, 실제 게임 서비스에 도움이 되는 AI-MODEL 인턴이 되고 싶습니다.
특히 게임에서는 높은 정확도나 높은 보상만이 목표가 아니라, 실제 유저 경험과 맞는 모델을 만드는 것이 중요하다고 생각합니다.
게임산업에서 AI 모델이 가장 효과적으로 기여할 수 있는 영역은 밸런스 테스트 자동화와 유저 행동 예측이라고 생각합니다.
최근 플레이한 게임 경험은 AI-MODEL 직무에서 모델의 목적과 평가기준을 현실적으로 설계하는 데 도움이 된다고 생각합니다.
제 목표는 최신 모델을 보여주는 개발자가 아니라, 실제 게임 문제를 해결하는 AI 모델을 만드는 개발자입니다.
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컴투스 AI-MODEL 직무에 지원한 이유는 무엇입니까?
최근 플레이한 게임 경험이 AI-MODEL 직무에 어떻게 도움이 된다고 생각합니까?
제가 컴투스 AI-MODEL 직무에 지원한 이유는 게임 AI 모델이 단순히 자동화 기능을 만드는 기술이 아니라, 게임의 재미와 완성도를 검증하고 유저 경험을 더 깊게 이해하게 만드는 기술이라고 생각하기 때문입니다.
컴투스는 2026년 인턴십 GENIUS8 기 모집 분야에 AI-AGENT, AI-MODEL, AI-ART를 포함하고 있으며, 데이터 분석, 게임 기획, 프로그래밍 등 다양한 직무와 함께 AI 분야를 별도 모집 분야로 제시하고 있습니다.
단순히 라이브러리를 사용하는 데서 그치지 않고, 입력 데이터가 어떤 기준으로 정리되어야 모델이 안정적으로 학습되는지, 결측치나 이상치가 결과에 어떤 영향을 미치는지, 학습 데이터와 검증 데이터를 어떻게 나누어야과적합을 줄일 수 있는지 공부했습니 다.
강화 학습은 에이전트가 환경 안에서 행동하고 보상을 통해 정책을 학습한다는 점에서 게임과 매우 잘 맞는 구조라고 생각했습니다.
밸런스 테스트용 모델인지, 유저 행동 예측 모델인지, NPC 행동 모델인지, 콘텐츠 자동검증 모델인지에 따라 학습목표와 평가기준이 달라져야 합니다.
보니, 팀원들이 아직 아이디어를 탐색하는 단계에서도 검증 기준을 먼저 이야기할 때가 있었습니다.
어떤 팀원은 UI 개선이 필요하다고 했고, 어떤 팀원은 보상구조가 문제라고 했으며, 또 다른 팀원은 홍보 부족을 원인으로 보았습니다.
그래서 문제를 유저 여정단계로 나누고, 각 단계에서 어떤 데이터나 관찰 근거가 필요한지 정리하자고 제안했습니다.
저는 초반에 "이 방식으로 정리해야 한다"고 너무 빨리 결론을 내렸고, 일부 팀원은 자신의 아이디어가 충분히 검토되기 전에 평가받는다고 느꼈습니다.
한 팀원이 "아직 아이디어를 더 넓게 봐도 되지 않느냐"고 말했을 때, 저는 제가 협업에서 놓치고 있던 부분을 깨달았습니다.
좋은 구조를 만드는 것도 중요하지만, 팀원들이 그 구조를 함께 만들었다고 느끼는 과정 역시 중요했습니다.
데이터나 모델을 다루는 프로젝트일수록 논리와 기준이 필요하지만, 그 기준이 일방적으로 주어지면 협업의 주도성이 떨어질 수 있습니다.
먼저 팀원들이 제시한 아이디어를 모두 적고, 각각의 아이디어가 어떤 유저 문제와 연결되는지 질문했습니다.
주어진 과제를 수행하며 새로운 관점을 접목해 문제를 개선했던 경험은 단순 참여율 문제를 게임 AI 관점의 시뮬레이션 문제로 재해석했던 일입니다.
그래서 저는 이 문제를 "사람들이 왜 안 하는가"가 아니라"어떤 조건에서 참여 행동이 선택되는가"라는 문제로 바꾸어 보았습니다.
이렇게 구조화하자 참여율 문제는 단순 홍보 문제가 아니라, 유저가 각 단계에서 어떤 행동을 선택하게 만드는 설계 문제로 보이기 시작했습니다.
저는 참여율 개선과제를 통해 문제를 상태, 행동, 보상구조로 바라보는 연습을 했고 , 이것이 게임 AI 모델 설계의 기본과 닮아 있다고 느꼈습니다.
저는 과제에서 적용했던 상태·행동·보상기반 사고를 더 깊게 발전시켜, 실제 게임의 밸런스 검증과 유저 행동 예측에 활용하고 싶습니다.
달성 수준은 시즌 이벤트 참여, 선수 카드 수집, 팀 덱 성장, 주요 경기 콘텐츠를 꾸준히 경험한 일반 유저 이상 수준입니다.
일 평균 플레이 시간은 야구시즌과 이벤트 기간에는 약 1시간 이상, 루틴 플레이 기간에는 30분 내외였습니다.
AI 모델 관점에서는 유저별 선호팀, 플레이빈도, 선수카드 보유 현황, 이벤트 참여 이력 등을 바탕으로 어떤 콘텐츠가 재접속을 유도할지 예측할 수 있다고 생각했습니다.
과금 결정에는 좋아하 는 팀덱 완성 가능성, 한정선수 카드, 시즌 이벤트 보상, 가격 대비 성장 효율이 큰 영향을 주었습니다.
지역 탐험과 메인 스토리, 이벤트 콘텐츠, 캐릭터 육성 구조를 꾸준히 경험한 중간 이상 유저 수준입니다.
과금 결정에는 캐릭터 성능뿐 아니라 캐릭 터애착, 스토리, 디자인, 기존 보유 캐릭터와의 조합 가능성이 큰 영향을 주었습니다.
강화 학습이나 딥러닝 모델을 게임에 적용할 때 가장 주의해야 할 점은 모델의 목표가 실제 게임 목적과 일치하는지 확인하는 것입니다.
모델 성능은 높지만 실제 게임 서비스에 적용하기 어렵다면 먼저 적용이 어려운 원인을 구분하겠습니다.
연산비용이 높은지, 응답 속도가 느린지, 모델 구조가 복잡해 유지보수가 어려운지, 결과 설명이 부족해 기획자가 신뢰하기 어려운지, 실제 게임 데이터와 학습 데이터의 차이가 큰지 확인해야 합니다.
컴투스에서도 AI 모델을 개발할 때 기획자, 개발자, 데이터 담당자와 협업해야 하므로, 제 기준을 강요하기보다 함께 검증 가능한 기준을 만드는 태도를 지키겠습니다. |
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2026.05.13
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