[AI Frontier Div.] AI Native Full Stack Engineer (10년 이상)

우리 팀(프로젝트)을 소개합니다. 

AI Frontier 본부는 크래프톤의 핵심 AI 기술 역량을 실질적인 사업 성과로 연결하는 실행 중심 조직입니다.
In-game AI, Production AI, LLM AI 등 6개 Squad가 각각의 사업을 빠르게 실험하고 스케일업합니다.
우리가 찾는 AI Native Engineer는 AI를 단순한 보조 도구가 아닌 핵심 개발 파트너로 활용하면서, 동시에 대규모 트래픽 환경에서 서비스를 안정적으로 설계·운영한 경험을 갖춘 시니어 엔지니어입니다.
AI 기술이 빠르게 변화하는 만큼, 새로운 모델과 도구를 누구보다 빨리 습득하고 프로덕션에 적용하는 것도 중요하지만, 그 기술을 안정적이고 확장 가능한 서비스로 만들어 고객에게 전달하는 것이 궁극적인 목표입니다.

 

우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.

• Squad(사업 실행 단위) 소속으로 PO와 함께 AI 기반 제품의 기획·개발·배포·운영 전 과정을 책임
• AI 모델을 활용한 서비스 기능 설계 및 구현 (프롬프트 설계, API 통합, RAG 파이프라인, MCP 연동, 에이전트 오케스트레이션 등)
• 프론트엔드와 백엔드를 아우르는 End-to-End 서비스 개발 및 운영
• 모델 추론(Inference) 파이프라인 구축, 최적화 및 안정적 운영을 위한 모니터링 시스템 개발
• 대규모 트래픽 환경에서의 서비스 아키텍처 설계 및 성능 최적화
• 서비스 안정성을 위한 CI/CD 파이프라인, 데이터 파이프라인 설계 및 운영

 

이런 경험을 가진 분과 함께 성장하고 싶습니다! (필수요건)

• 서비스 개발 역량 (핵심)
  • 10년 이상의 소프트웨어 개발 경력 또는 그에 준하는 전문성과 실력을 보유한 분
  • Backend(Node.js/Python/Kotlin/Go 중 하나 이상) 중심의 서비스 개발 경험. 서비스의 전체 흐름을 이해하고, 복잡한 요구사항을 구조화해 해결할 수 있는 분
  • 제품 요구사항을 기술 구조로 구체화하고, 서비스 아키텍처를 독립적으로 설계·검토·개선할 수 있는 분
  • 기획부터 설계, 개발, 테스트, 배포, 서빙까지 End-to-End로 책임지고, 필요에 따라 직접 구현하며 완성도를 높일 수 있는 분
  • RDBMS 및 NoSQL 데이터베이스의 특성과 트레이드오프를 이해하고, 서비스 요구사항에 맞는 데이터 구조와 접근 방식을 설계할 수 있는 분
  • 성능, 보안, 안정성, 확장성과 비용을 종합적으로 고려해 기술적 선택을 하고 그 근거를 설명할 수 있는 분
  • 기술적 위험과 의존성을 사전에 파악하고, 서비스의 중장기 기술 방향과 개선 과제를 제안할 수 있는 분
• 서비스 운영 역량
  • 실서비스 운영 경험을 바탕으로 대규모 트래픽 환경의 아키텍처와 운영 방식을 설계하고 개선한 분
  • Datadog, Grafana 등 모니터링·관측 체계를 설계하고, 장애의 원인 분석부터 복구 및 재발 방지까지 주도한 분
  • CI/CD와 인프라 운영 체계를 설계·개선하고, 배포 안정성과 개발 생산성을 높인 분
  • 서비스 수준 목표와 운영 지표를 정의하고, 용량·성능·장애 대응을 포함한 운영 기준을 수립할 수 있는 분
  • 운영 과정에서 확인한 문제를 구조적 개선 과제로 연결하고, 우선순위와 실행 방안을 제시할 수 있는 분
• AI Native 개발 역량
  • Claude Code, OpenAI Codex, Cursor 등 코딩 에이전트를 일상적인 개발 도구로 활용하고, 각 도구의 강점과 한계를 고려해 업무에 적용할 수 있는 분
  • CLAUDE.md, AGENTS.md, Rules 등 프로젝트 컨텍스트를 설계해 에이전트의 출력 품질과 일관성을 관리한 경험이 있는 분
  • 도구 권한, 안전 제약, 검증 루프 등 에이전트의 실행 환경과 품질 관리 체계를 설계·운영한 경험이 있는 분
  • 플러그인, 스킬 시스템, MCP(Model Context Protocol) 등 에이전트 도구 생태계를 이해하고, 필요에 따라 커스텀 도구나 플러그인을 설계·개발할 수 있는 분
  • 멀티 에이전트 시스템 또는 에이전트 오케스트레이션 구조를 설계하고, 실제 개발 흐름에 적용한 경험이 있는 분
• 문제 해결 및 협업
  • 모호하거나 복잡한 문제를 독립적으로 정의하고, 기술 방향과 해결 방안을 결정해 구현까지 이끌 수 있는 분
  • 주요 기술 의사결정의 배경, 대안, 트레이드오프를 문서화하고 팀의 기술 기준으로 정착시킬 수 있는 분
  • 프로젝트의 기술 리스크와 일정·품질 간 우선순위를 조율하고, 유관 부서 및 비개발 직군과 합의점을 만들 수 있는 분
  • 동료의 설계와 구현에 기술적 피드백을 제공하고, 팀의 개발 역량과 실행 품질을 높일 수 있는 분
  • 빠르게 변화하는 AI 기술을 주도적으로 학습하고, 실제 제품과 개발 체계에 적합한지 검증해 적용할 수 있는 분
• 해외 출장에 결격 사유가 없는 분

 

이런 경험들이 있다면 저희가 찾는 그 분입니다! (우대요건)

• 클라우드 환경(AWS, GCP, Azure) 활용 및 프로덕션 수준의 아키텍처 설계 경험. Kubernetes(k8s), Docker 등 컨테이너 기반 배포 및 IaC(Infrastructure as Code) 경험 포함
• GPU 기반 모델 서빙 인프라 구축 경험 (vLLM, Triton 등) 또는 오픈소스 모델을 활용한 서비스 기능 구현 경험
• 실제 유저들이 사용하는 AI 서비스 운영 경험 (DAU 10만 이상 또는 이에 준하는 규모)
• 게임 또는 콘텐츠 및 사용자 중심 서비스에 대한 도메인 이해 또는 새로운 도메인을 빠르게 학습할 수 있는 역량
• Frontend(React, TypeScript 등) 개발 경험을 함께 보유한 풀스택 역량
• 테크 리드 또는 소규모 팀 리딩 경험
• 이런 분이면 더 좋습니다.
  • AI 도구를 활용해 혼자서 하나의 서비스를 처음부터 끝까지 만들어본 경험이 있는 분
  • 프롬프트 한 줄이 아니라, 에이전트가 동작하는 환경 전체를 설계하는 관점을 가진 분
  • '이 기술이 사업에 어떤 가치를 만드는가'를 항상 고민하는 분
  • 서비스 장애를 겪어봤고, 그 경험에서 시스템을 더 견고하게 만든 경험이 있는 분
  • 새로운 AI 모델이 나오면 바로 써보고, 프로덕션에 적용할 방법을 찾는 분
  • 코드뿐 아니라 아키텍처, 실험 결과, 의사결정 과정을 문서로 남기는 습관이 있는 분
  • 성능 병목을 찾고 해결하는 것에 즐거움을 느끼는 분

 

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크래프톤의 도전에 함께 하기 위해 아래의 전형 과정이 필요합니다.

• 서류 전형 > *과제 전형 > 인성검사 (Personality Assessment) > 직무면접 (Technical Fit Interview) > 종합면접 (2-3회) (Culture Fit Interview) > 합격 및 입사
• *해당 절차는 각 포지션 및 후보자에 따라 변동이 있을 수 있습니다.
• 상시 채용으로 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
• 필요 시, 인터뷰 및 직무 테스트가 추가될 수 있습니다.
• 전형 일정 및 합격 또는 불합격 결과는 지원서에 등록하신 이메일 또는 유선으로 개별 안내 드립니다.

 

필요 서류를 확인해주세요!

• 입사지원서 (자유 양식), 자기소개서, 경력기술서, 포트폴리오(필수)
• 신입일 경우 자기소개서를, 경력일 경우 경력기술서를 중심으로 기술해 주시기 바랍니다.
• 포트폴리오 첨부 시, 하단 안내 사항을 확인해 주시기 바랍니다. 
  

 

근무지

• 역삼 센터필드
  

 

고용형태 

• 전문계약직