AI Researcher

우리는 게이머의 로망을 실현하기 위해, 누구도 가지 않는 길을 갑니다.
예상을 뛰어넘는 과감한 상상력과 기술로, 전 세계 팬들이 잊지 못할 세상을 만들기 위해 담대하게 도전하고 개척합니다.  

We pioneer the path to players' dreams.
With bold imagination and breakthrough technology, we create unforgettable worlds for fans across the globe.

※ 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 영상을 통해 확인하실 수 있습니다.
(바로가기 : KRAFTON AI)

우리 팀(프로젝트)을 소개합니다. 

지난 2021년부터 크래프톤은 우리가 가진 게임 제작역량을 새롭게 확장할 수 있는 영역이자 새로운 도전을 지속할 분야로 딥러닝을 제시하고 해당 분야 연구에 집중하고 있으며, 본격화를 위하여 핵심 인재 영입 등 적극적인 투자를 진행하고 있습니다.

[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.