Postdoctoral 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.

우리 팀(프로젝트)을 소개합니다. 

[AI Research 본부 비전]
크래프톤 AI Research 본부는 사내외 여러 분야와 협업 하여 다양한 문제에 대한 AI 솔루션을 제공하며, 자체 딥러닝 기술 연구를 통해 우리만의 서비스를 개발합니다. 그 방향성은 크게 두가지입니다.

• 딥러닝 기술 개발을 통한 게임 제작 효율성 및 보편성 증대
• 유저와 함께 게임 플레이를 할 수 있는 Co-Playable Character (CPC) 개발

[AI Research]
AI Research 팀의 연구는 대규모 언어모델(LLM)의 작동 원리를 깊이 이해하는 데서 출발합니다. 이를 바탕으로 게임 제작 효율화와 새로운 플레이 경험을 가능하게 하는 핵심 기술을 만들어 갑니다. 박사후 연구원이 LLM 연구에 깊이 집중할 수 있는 환경을 갖추고 있습니다.

• LLM의 표현력·추론·일반화 메커니즘을 이론적·경험적으로 분석하며, 효율성·안정성·성능을 끌어올릴 수 있는 새로운 관점과 알고리즘을 모색합니다.
• Language Model 기반 Agent 기술을 발전시켜 게임 환경을 스스로 이해하고 유저와 자연스럽게 상호작용하는 Gaming Agent를 구현합니다.
• 게임을 넘어 Physical AI 영역까지 연구 범위를 확장하며, 인터랙티브 인텔리전스의 다음 단계를 그려나갑니다.
• Scaling laws, reasoning, tool calling, agentic RL, efficient training, multi-modal grounding, omni-model, world models 등 LLM의 핵심 주제들을 폭넓게 다루고 있습니다.

[Culture Fit]
AI Research 본부 인원들은 다양한 프로젝트를 통하여 여러 분야의 팀원들과 교류하고 협업하며 다양한 문제에 창의적인 아이디어를 제시할 수 있습니다. 나이 및 직급에 관계없이 자유롭게 의견을 개진하는 분위기가 장려됩니다.
다양한 문화적 배경을 가진 인원들이 모여 팀을 이루고 있으며 활발한 소통을 위해 통·번역 등 언어적 장벽을 해소할 수 있는 방법들을 적극 지원하고 있습니다.
AI Research 본부는 연구자가 깊이 있는 탐구에 집중할 수 있는 환경을 지향합니다. 대규모 LLM 학습·실험을 수행할 수 있는 연구 인프라를 갖추고 있으며, 학회 참여·발표 등 외부 연구 활동을 적극 지원합니다. 연구자들이 서로의 전문성을 나누며 함께 성장할 수 있는 환경을 제공합니다.

우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.

KRAFTON은 LLM의 작동 원리에 대한 깊이 있는 이해와 성능 향상 연구를 함께 이끌어갈 Postdoctoral Researcher를 찾고 있습니다.
Postdoctoral Researcher로서 하게 될 일은 다음과 같습니다:

• 대규모 언어모델(LLM)의 작동 원리를 이론적·경험적으로 분석하고, 모델의 효율성·안정성·성능을 끌어올릴 수 있는 새로운 분석 관점과 알고리즘을 제안·검증합니다.
• Tool use, agentic learning, reasoning 등 LLM의 새로운 능력을 탐구하며, 이를 인터랙티브 환경에서 검증·발전시킵니다.
• Physical AI, World Models 영역에서의 LLM 활용 가능성을 탐구하며, 새로운 형태의 인터랙티브 인텔리전스를 만들어 갑니다.
• 본부 내 다양한 연구 영역과 협력하여, 연구 성과가 실제 게임 제작 및 플레이 경험으로 이어질 수 있도록 발전시킵니다.
• 팀의 연구 영역 내에서 본인의 관심과 강점을 살려 심층 연구를 주도적으로 수행하며, 수행한 연구는 Tech Report로 정리하거나 NeurIPS·ICLR·ICML 등 주요 AI 학회에 논문·워크숍 형태로 공개합니다.

이런 경험을 가진 분과 함께 성장하고 싶습니다! (필수요건)

• AI, 컴퓨터공학, 통계학, 전기전자공학 또는 관련 분야 박사 학위 보유 또는 입사 전 취득 예정
• 대규모 언어모델(LLM)에 대한 이론적·경험적 분석 또는 모델링 연구 경험
• 모델 아키텍처, 학습 알고리즘, 최적화 기법 등 LLM 성능에 영향을 미치는 요소에 대한 깊이 있는 이해
• Python 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch, JAX 등)를 활용한 연구·실험 경험
• 모델 성능 평가, 벤치마크 설계, 실험 자동화 등 정량적 분석 능력