[연구 보조원(학부생/석사생) 모집 공고]

연구 주제
최근 국내외 게임사들이 의무적으로 공개하는 확률형 아이템 확률 공시 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 확률 검증 및 시뮬레이션 분석을 수행하는 연구를 진행합니다.

주요 업무
1. 데이터 수집
- 주요 게임사의 확률형 아이템 확률 공시 페이지 탐색 및 확인
- 각 게임별 아이템 목록, 확률 수치, 획득 조건(기간 한정, 레벨 제한, 이벤트 조건 등) 정리
2. 데이터 정리
- 수집된 데이터를 Excel/Google Sheets로 체계화
- 누락 여부 및 조건 표기 일관성 검증
3. 데이터 분석
- 통계적 검정(예: 카이제곱 검정, binomial test 등)을 통한 게임사 공시 확률의 적합성 검토
- Monte Carlo Simulation을 이용해 아이템 뽑기 과정을 모의 실험, 실제 체감 확률 분포와 비교
- 분석 결과를 간단한 리포트(도표·그래프 포함)로 정리

 자격 요건
- 학부 혹은 석사 재학생 (통계·데이터분석 경험자 우대)
- 웹 검색 및 정보 수집 능력
- 엑셀/구글시트 기본 활용 능력
- 기본적인 통계 분석 및 파이썬/R 중 하나 활용 가능자
- 성실하고 꼼꼼하게 작업할 수 있는 지원자

우대 사항
- 게임 플레이 경험이 있고, 확률형 아이템 구조 이해도가 높은 지원자
- 통계학/데이터사이언스 관련 수업 수강 경험자
- Python(pandas, numpy, matplotlib 등) 또는 R 활용 가능자
- Monte Carlo Simulation/통계 검정 경험자

근무 조건

- 근무 형태: 재택 근무

- 기간: 8-16주 (협의 가능)

- 보수: 기본 월 100만 원 이상 지급, 작업 난이도 및 성과에 따라 최대 월 200만 원까지 추가 지급 가능 (면접 시 협의)

- 지급 방식: 프로젝트 완료 후 일괄 지급 또는 주차별 지급 (협의 가능)

지원 방법
- 간단한 자기소개 (관련 경험 위주)
- 데이터 분석 경험(수업, 프로젝트 등) 및 게임 경험 기재
- 이메일 제목: [확률형 아이템 RA 지원] 성명
- 문의 및 지원: heebum071@korea.ac.kr