[AI Research Div.] '26, '27년 전문연구요원 신규편입 (경력무관)

※ 본 공고는 2026년, 2027년도 전문연구요원 현역 신규편입 대상입니다. 조건 부적합 시 불합격으로 안내드리는 점 참고 부탁드립니다.

AI Research 본부에 대한 더 많은 내용은 크래프톤 AI Research 본부 홈페이지 (아래 이미지 클릭) 및 크래프톤 AI Research 본부 소개 영상 을 통해 확인하실 수 있습니다.

(바로가기 : KRAFTON AI )

우리 팀(프로젝트)을 소개합니다.

[AI Research 본부 비전]

크래프톤 AI Research 본부는 게임과 비게임 분야를 위한 자체 AI 핵심 기술을 연구 개발하여, 기존 사업의 경쟁력을 강화하는 동시에 AI 기술의 사업화를 지원하며 새로운 가치와 혁신을 창출합니다:

• Multimodal Foundation Model, AI Agent 등 차세대 AI 핵심 기술을 연구·개발하여 게임과 현실 세계에서 사람과 자연스럽게 상호작용하는 지능형 Agent를 구현합니다.
• AI 기술을 게임 개발과 서비스는 물론 다양한 산업 분야에 적용하여 제작 혁신, 새로운 사용자 경험, AI 기반 서비스와 사업 기회를 창출합니다.

[ AI Research R D]

[Foundation Model R D]

Foundation Model Research 실은 AI Research 본부의 비전을 바탕으로 Multimodal LLM, World Model 등 Foundation Model 핵심 기술을 연구·개발하여, 새로운 플레이 경험을 만드는 데 기여합니다.

• 텍스트, 이미지, 오디오, 게임 로그 등 다양한 데이터를 다루는 파운데이션 모델을 설계·구축합니다.
• 대규모 분산 학습 환경에서 모델 아키텍처, 학습 알고리즘, 데이터 파이프라인, 평가 전 과정에 대해 이론적·실무적 통찰을 축적합니다.

[AI for Games R D]

AI for Games R D 실은 AI 기능들을 실제 게임에 도입 가능한 형태로 변형하여 적용하는 R D에 집중하고 있으며, 크게 아래의 3가지 분야에 대해 집중하고 있습니다.

• Applied AI Agents Foundation Models
• LLM, SLM, VLM 등 Foundation Model을 활용하여 플레이어 및 게임 세계와 자연스럽게 상호작용하는 AI Agent를 연구개발합니다. Agent Architecture , Context Engineering, Tool Use, RAG, Evaluation , Inference Optimization등 최신 Applied AI 기술을 활용하여 AI Companion, NPC, 콘텐츠 생성 등 실제 게임 서비스에 적용 가능한 AI 시스템을 개발합니다.
• Reinforcement Learning (RL)
• 복잡한 게임 환경에서 스스로 학습하고 전략을 발전시키는 RL 기술을 연구합니다. 대규모 시뮬레이션, Self-play , Multi-Agent Learning , 정책 최적화 및 평가 기술을 통해 실제 게임에 적용 가능한 학습 시스템을 개발합니다.
• Machine Learning (ML)
• 플레이어 행동 분석, 추천, 예측, 이상 탐지 등 다양한 ML 기술을 연구·개발합니다. 대규모 데이터 처리부터 모델 학습, 평가, 배포 및 운영까지 End-to-End ML 시스템을 구축하여 게임 서비스의 품질과 운영 효율을 향상시킵니다.

[Culture Fit]

우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.

크래프톤의 AI 연구 조직에서는 다양한 연구 주제를 기반으로 게임 및 인터랙티브 콘텐츠에 적용 가능한 AI 기술을 연구합니다. 본 포지션은 지원자분의 연구 경험과 전문성을 바탕으로, 인터뷰 과정에서 적합한 연구 조직 및 프로젝트를 함께 논의한 후 최종 팀 배정이 이루어집니다.

[ Foundation Model Research]

• 대규모 Multimodal LLM, World Model 학습 및 선행 연구를 진행합니다.
• 모델 성능 향상을 위한 Modeling / Data / Evaluation pipeline을 고도화 합니다.
• 연구 성과를 Tech Report 혹은 NeurIPS, ICLR, ICML 등 탑티어 학회에 논문·워크숍 등의 형태로 발표합니다.

[AI for Games R D ]

• AI Agent, Foundation Model, RL, ML 기술을 실제 게임에 적용 가능한 시스템으로 R D하여 , 새로운 플레이 경험과 게임 제작 및 운영 혁신을 만듭니다.
• 게임 환경과 서비스 요구사항에 맞는 Agent 구조, 학습-추론-평가 방법론 및 End-to-End AI Pipeline을 고도화합니다.
• 게임 프로젝트와의 긴밀한 협업을 통해 연구 성과를 프로토타입부터 실제 서비스까지 검증 및 적용하고, 재사용 가능한 핵심 기술과 플랫폼으로 확장합니다.
• 실제 게임 환경에서 축적한 문제 정의, 기술적 통찰 및 적용 성과를 Tech Report , 논문, 특허, 오픈소스 등의 형태로 공유하여 기술 경쟁력을 강화합니다.
• '26- ‘ 27 년도 내 전문연구요원으로 입사(현역 신규 편입) 가능하신 분
• 딥러닝 관련 분야 전공 석/박사 졸업 이상 혹은 이에 준하는 연구 경력
• AI/ML 탑티어 학회 ( NeurIPS, ICLR, ICML 등) 관련 분야 탑티어 저널 논문 작성을 경험하신 분
• 연구를 주도할 수 있으며 딥러닝 관련 논문을 통해 빠르게 이해하고 실험 설계할 수 있는 능력
• Transformer, Diffusion 등 최신 딥러닝 모델 관련 개발 혹은 프로젝트 경험
• 새로운 domain에 빠르게 적응할 수 있는 분
• 원활한 업무 커뮤니케이션 능력
• AI/ML 탑티어 학회 (NeurIPS, ICLR, ICML 등) 관련 분야 탑티어 학회 발표/수상 경험이 있으신분
• 20B 이상 대규모 Foundation Model에 대한 학습/배포 경험이 있으신분

[안내사항]

본 포지션은 지원자분의 연구 경험과 전문성을 바탕으로, 인터뷰 과정에서 적합한 연구 조직 및 프로젝트를 함께 논의한 후 최종 팀 배정이 이루어집니다.

2027년도 전문연구요원 신규편입 지원자의 경우, 병역법 제36조 및 병역법 시행령 제77조 등 배정 절차에 의거하여 배정인원 (TO) 확보 여부에 따라 편입 가능 여부가 최종적으로 결정됩니다. 따라서, 본 공고를 통한 최종 합격은 전문연구요원 배정인원(TO) 확보를 조건으로 하며, 당사 TO가 확보되지 않는 경우 편입(채용)이 이루어지지 않을 수 있는 점을 미리 안내드립니다.

• 해당 전형은 포지션에 따라 변동될 수 있습니다.
• 각 전형의 세부 진행 방식은 개별 안내드립니다.
• 필요 시 직무 테스트 또는 면접 전형이 추가될 수 있으며, 이에 대한 상세 내용은 개별 안내드립니다.
• 전형 결과는 지원서에 기재된 이메일로 2주 이내 발송되며, 내부 일정에 따라 다소 지연될 경우 별도 안내드립니다.
• 본 공고는 상시채용으로 진행되며, 우수 인재 채용 시 조기 마감될 수 있습니다.

필요 서류를 확인해주세요!

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입사지원서 (CV 형식/ 가이드라인 ), 자기소개서, 경력기술서, 성적증명서, 포트폴리오 (필수)

근무지

• 역삼 센터필드 West 타워

고용형태

• 정규직 (단, 후보자 처우 협의 결과에 따라 고용형태가 변경될 수 있음)

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