Nimble Neuron · Eternal Return

성래님, 환영합니다

데이터 사이언티스트이자 기획자로서,
이터널 리턴의 다음 단계를 함께 설계해주세요.

합류일 2026. 02. 23.
소속 이터널 리턴 PD팀
역할 프리 롤

제안 배경

성래님의 이력서를 통해 KAIST 전기전자공학 석사로서의 기술적 역량과, 우주펫 CSO로서 제품 기획·데이터 사이언스·AI R&D를 직접 이끈 경험을 확인했습니다. 특히 추천 시스템 특허유저 여정 설계 경험은 이터널 리턴이 지금 풀어야 할 과제와 정확히 맞닿아 있습니다.

이터널 리턴은 현재 하이엔드 유저 경험 고도화, 매치메이킹 품질 개선, 이탈 방어라는 세 가지 핵심 과제를 안고 있습니다. 성래님이 가진 데이터 사이언스 역량과 제품 기획 감각이라면, 이 과제들을 독립적으로 정의하고 풀어나갈 수 있을 것으로 기대합니다.

아래는 PD가 제안하는 세 가지 업무 영역입니다. 이 제안은 지시가 아닌 출발점입니다. 성래님이 직접 판단하고, 본인에게 가장 적합한 롤을 정의해주시길 바랍니다.


프리 롤이란

정해진 직무 범위 없이, 본인의 강점과 팀의 필요를 스스로 매칭하여 업무를 정의하는 방식입니다.

🎯

자기 정의

가장 임팩트를 낼 수 있는 영역을 스스로 판단하고, 업무의 범위와 우선순위를 직접 설정합니다.

🔬

가설 → 검증

데이터 기반으로 가설을 세우고, 빠르게 검증하고, 결과를 팀에 공유합니다. 완벽보다 속도.

🤝

일일 싱크

매일 오전, PD에게 현재 업무 상태를 가볍게 보고합니다. 방향 정렬과 지원을 빠르게 조율.


제안 업무 영역

PD가 현재 이터널 리턴에 필요하다고 판단하는 세 가지 영역입니다. 하나에 집중해도, 조합해도, 혹은 전혀 다른 방향을 제안해도 좋습니다.

Mission 01

하이엔드 유저 초개인화 AI 코칭

In-game AI Coach for High-Elo Players
미스릴 티어 이상의 고도화된 플레이 데이터를 학습하여, 유저의 동선(Pathing), 파밍 속도, 교전 포지셔닝을 분석하고 실시간 피드백을 제공하는 AI 시스템.

🎯 목표

  • 시즌팩 또는 구독 상품 구매 시 제공하는 AI 코치 유료 상품으로 연결
  • 자연스러운 학습 효과를 통해 유저 리텐션 개선
  • 귀여운 루미와 신기한 AI 분석이 결합된 경험으로 이슈 라이징

❓ 풀어야 할 질문

  • 상위 티어 유저의 Telemetry 데이터에서 어떤 피처가 실력 향상과 가장 높은 상관관계를 갖는가?
  • AI 코치의 피드백이 실제로 유저의 행동 변화와 승률 개선으로 이어지는지 측정할 수 있는가?
  • 유료 상품으로서의 가격 탄력성과 전환율은 어느 수준이 적정한가?
Mission 02

행동 패턴 기반 매치메이킹 시스템

Behavior-based Matchmaking & Ecosystem Management
매치메이킹 기법의 고도화를 통해 전체적인 매칭 만족도를 개선하고, 건강한 게임 생태계를 유지하는 차세대 매칭 시스템.

🎯 목표

  • 유저 플레이 성향(교전형/운영형 등)을 팀업에 반영하여 매칭 만족도 향상
  • 고의 트롤링, 어뷰징 패턴 탐지 및 제재 자동화
  • 악성 유저를 매치메이킹에서 분리하여 일반 유저의 경험 보호

❓ 풀어야 할 질문

  • MMR 외에 어떤 행동 변수가 매칭 만족도와 유의미한 상관관계를 보이는가?
  • 성향 기반 매칭이 대기 시간(Queue Time)에 미치는 트레이드오프를 어떻게 최적화할 수 있는가?
  • 트롤링/어뷰징의 자동 탐지 정확도를 실용 수준까지 끌어올릴 수 있는가?
Mission 03

유저 행동 분석

Player Analytics & Churn Prediction
신규 유저 온보딩부터 이탈까지의 전체 여정을 정량적으로 분석하고, 유저 세그먼트별 행동 패턴을 예측하여 이탈을 유의미하게 감소시키는 분석 체계.

🎯 목표

  • 신규 유저 온보딩 과정에서 핵심 이탈 지점을 식별하고 줄이기
  • 유저 세그멘테이션에 따라 행동 패턴을 예측
  • 최종적으로 유저 이탈을 유의미하게 감소

❓ 풀어야 할 질문

  • 온보딩 퍼널의 어느 단계에서 가장 큰 이탈이 발생하며, 그 원인은 무엇인가?
  • 캐주얼/하드코어/복귀유저 세그먼트별로 이탈 시그널이 다르게 나타나는가?
  • 이탈 예측 모델의 결과를 기획팀의 실제 개선 액션으로 전환하는 파이프라인을 만들 수 있는가?

Game Data Science 팀 비전

COO 이중곤님이 구상하는 Game Data Science 팀의 방향입니다. 인게임 로그 분석을 넘어, 게임의 본질적인 재미(Core Gameplay)와 비즈니스 모델(BM)의 유기적 관계를 분석하고 최적화하는 것이 목표입니다.

"데이터를 통해 게임의 재미를 정량화하고, 지속 가능한 비즈니스 성장을 위한 과학적 의사결정 체계를 구축한다."

단순히 발생한 현상을 공유하는 것에 그치지 않고, 왜(Why) 특정 결과가 나타났는지 분석하여 게임 디자인과 수익 구조의 개선 방향을 제시하는 '전략적 파트너'로서의 역할을 수행합니다.

주요 목표

🎮

게임 메커니즘의 데이터화

플레이어의 경험(재미, 몰입, 스트레스)을 데이터로 정의하고, 게임 밸런스가 유저 유지율에 미치는 영향을 규명합니다.

💰

수익 구조(BM) 최적화

유저 경험을 해치지 않으면서 매출을 극대화하는 정교한 BM 전략을 제안합니다. F2P와 P2P 간격을 데이터로 측정하고 구매 전환율을 높입니다.

📈

모객(UA) 효율 분석

유입 경로별 유저 품질(LTV, ROAS)을 분석하여 마케팅 예산이 고효율 채널에 집중될 수 있도록 의사결정을 지원합니다.

🔮

예측 모델링 기반 선제 대응

이탈 징후 유저를 예측하고, 신규 업데이트 시 예상되는 경제 인플레이션을 시뮬레이션하여 리스크를 사전에 방지합니다.

핵심 질문 3가지

Question 01

핵심 재미 요소가 유저의 지갑을 여는 동력과 일치하는가?

유저가 가장 즐겁게 느끼는 콘텐츠(캐릭터성, 아트, PvP, 등급 달성, 아카이빙)와 실제 매출(시즌패스, ER 패스 등)이 발생하는 지점 사이의 상관관계를 분석합니다. '아하 모먼트'를 발견하고 서비스에 반영합니다.
Question 02

기존 BM이 유저 장기 리텐션에 기여하는가?

과금 경험이 유저의 게임 몰입도를 높여 리텐션을 강화하는지, 혹은 피로도를 주어 이탈을 가속화하는지 분석합니다. 시즌패스·스킨 구매 유저와 무과금 유저 간의 LTV 및 이탈 패턴 차이를 규명하여 '지속 가능한 수익 구조'의 지표를 정의합니다.
Question 03

모객 채널별 '진성 유저' 전환율은 어떠한가?

단순 CPI를 넘어, 특정 광고 매체·이스포츠 액션으로 유입된 유저가 실제 PvP 콘텐츠에 얼마나 참여하고 첫 과금을 수행하는지 추적합니다. 마케팅 효율을 '양'이 아닌 '질(LTV)' 중심으로 재정의합니다.

기대 효과

유저 경험 기반 매출 증대 — 맥락 기반 마케팅으로 자연스러운 과금 유도
마케팅 ROAS 극대화 — 고품질 유저 유입 경로 파악으로 불필요한 지출 절감
의사결정 리스크 감소 — 데이터 기반 가설 검증과 시뮬레이션으로 대규모 변경의 실패 확률 최소화
지속 가능한 유저 생태계 — 무과금과 과금 유저가 공존하며 즐길 수 있는 밸런스 유지


그 외 가능성

PD 제안 미션과 COO 비전은 서로 보완적입니다. 프리 롤의 핵심은 성래님이 직접 판단하는 것입니다. 이터널 리턴과 님블뉴런에 기여할 수 있는 가장 적합한 업무를 자유롭게 탐색하고 제안해주세요.

첫 1~2주는 탐색 기간입니다. 게임을 플레이하고, 데이터를 둘러보고, 팀원들과 대화하며 본인만의 관점을 만들어 주세요. 성급하게 결론을 내릴 필요가 없습니다.

다만, 매일 오전 아래 포맷으로 현재 생각과 진행상황을 공유해 주시면 함께 방향을 맞춰나갈 수 있습니다.


일일 보고 포맷

매일 오전, 아래 포맷으로 PD에게 공유해 주세요. 형식보다 내용이 중요합니다. 가볍게, 솔직하게.

daily-sync.md
## 📋 오늘의 보고

### 1. 업무 롤 & 우선순위
// 현재 집중하고 있는 영역과 이유
- 이번 주 집중: [영역]
- 우선순위: [높음/중간/낮음] — [근거]

### 2. 진행상황
// 어제 한 일, 오늘 할 일
- Done: [완료 항목]
- Today: [오늘 계획]
- Blocked: [막힌 부분, 있으면]

### 3. 지원 요청
// 필요한 데이터, 권한, 인력, 미팅 등
- [구체적 요청 사항]

지원 가능한 리소스

업무 수행에 필요한 리소스는 PD를 통해 요청하실 수 있습니다.

📊

데이터 접근

Telemetry 로그, 매치 데이터, 유저 행동 로그, Elasticsearch 클러스터

🛠️

분석 인프라

Kibana 대시보드, 내부 분석 도구, 개발/스테이징 환경

👥

팀 협업

기획팀, 서버팀, 클라이언트팀과의 미팅 및 협업 채널

🖥️

컴퓨팅

ML 모델 학습을 위한 GPU 인스턴스 및 클라우드 리소스

함께 만들어갈 이터널 리턴의 다음 단계

성래님의 시각과 역량이 어떤 변화를 만들지 기대하고 있습니다.

🚀 2026. 02. 23. — Day 1