[크래프톤] [AI Frontier Div.] AI Native Full Stack Engineer (5년 이상) 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• 동료들과 협업해 AI 기반 제품의 개발·배포·운영 과정에 참여합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  10년 이상 공고는 기획·개발·배포·운영 전 과정을 '책임'한다고 적었고 이 공고는 '참여'로 적었습니다. 팀 안에서 담당한 단계를 그대로 적으면 이 업무와 맞춰 보기 쉽습니다.

• AI 모델을 활용한 서비스 기능을 개발하고 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  모델을 만드는 일이 아니라 모델을 써서 기능을 만드는 일입니다. 어떤 기능에 어떤 모델을 붙였고 사용자가 무엇을 할 수 있게 됐는지를 기능 단위로 적으면 됩니다.

• 모델 추론(Inference) 기능을 서비스에 연동하고 성능·안정성·비용 등 운영 지표를 확인하고 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  서비스에 연동한 뒤 운영 지표를 확인하고 개선하는 일까지 업무에 들어 있습니다. 응답 시간이나 호출 비용을 보고 구조를 바꾼 적이 있다면 바꾸기 전후 값이 그 경험을 가장 짧게 보여 줍니다.

• CI/CD와 데이터 파이프라인을 활용해 서비스를 배포하고 운영합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  자격 요건에도 GitHub Actions, Jenkins 같은 CI/CD 환경을 써 본 경험이 있습니다. 배포 주기를 정하거나 롤백을 직접 해 본 사례가 있다면 그때 쓴 도구 이름을 밝히는 것이 좋습니다.

2자격 요건

• 서비스 개발 역량: 5년 이상의 소프트웨어 개발 경력 또는 그에 준하는 실력이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  '그에 준하는 실력'이 함께 적혀 있습니다. 연차와 별개로 맡았던 서비스의 규모와 책임 범위도 경력기술서에서 실력을 보여 줍니다.

• 서비스 개발 역량: Node.js, Python, Kotlin, Go 가운데 하나 이상으로 백엔드 서비스를 개발하고, API·데이터베이스·서버 같은 백엔드 서비스의 기본 구조를 이해하고 개발할 수 있어야 합니다. RDBMS 또는 NoSQL 데이터베이스를 활용한 경험과 개발한 기능을 테스트하고 실제 서비스에 배포해 본 경험도 요구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  언어는 네 가지 가운데 하나, 데이터베이스는 RDBMS와 NoSQL 가운데 하나로 적혀 있습니다. 직무 이름은 Full Stack이지만 자격 요건의 서비스 개발 역량은 백엔드 기준입니다.

• 서비스 운영 경험: 실제 사용자가 쓰는 서비스를 개발하거나 운영해 보고, 로그와 모니터링 도구로 서비스 문제를 확인해 해결해 본 경험이 필요합니다. GitHub Actions, Jenkins 등 CI/CD 환경을 써 본 경험도 요구하고, AWS·GCP 등 클라우드에서 서비스를 개발하거나 운영해 본 경험은 '더욱 좋습니다'로 덧붙였습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  실제 사용자가 쓰는 서비스를 개발하거나 운영한 경험이 조건입니다. 로그를 보고 원인을 찾은 문제 하나를 골라 어떤 도구에서 무엇을 확인했는지 순서대로 적을 수 있습니다.

• AI Native 개발 역량: Claude Code, OpenAI Codex, Google Antigravity, Cursor 등 AI 코딩 도구를 개발 과정에서 적극적으로 활용하고, 그 결과물을 그대로 쓰지 않고 직접 검토하고 수정하며 개발할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  도구 이름보다 검토하는 방식을 봅니다. 도구가 만든 코드에서 고친 부분과 고친 이유를 사례로 들 수 있습니다.

• AI Native 개발 역량: 새로운 AI 개발 도구와 개발 방식을 빠르게 학습하고 적용하는 데 관심이 많아야 합니다. CLAUDE.md, AGENTS.md, Rules 등 프로젝트 컨텍스트를 활용해 본 경험은 '있으면 좋습니다'로 적었습니다. MCP·플러그인·스킬 시스템 같은 에이전트 도구 생태계에 대한 관심이나 활용 경험, 멀티 에이전트 또는 에이전트 오케스트레이션 경험은 같은 항목에 '더욱 좋습니다'로 적혀 있습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  필수는 새 도구에 대한 관심과 학습이고, 컨텍스트 파일과 에이전트 도구는 써 본 사람이 더 보여 줄 수 있는 항목입니다. 써 봤다면 컨텍스트 파일에 무엇을 적었고 에이전트의 결과가 어떻게 달라졌는지가 이력서에 보여야 합니다.

• 문제 해결 및 협업: 요구사항을 이해하고 기능 단위로 구현할 수 있어야 하며, 개발 중 생긴 문제를 스스로 분석하고 해결하려는 사람을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  기능 단위 구현과 스스로 하는 문제 분석을 함께 요구합니다. 막혔던 문제를 혼자 풀어 간 사례 하나를 골라 어디서 막혔고 무엇을 시도했는지 단계별로 정리합니다.

• 문제 해결 및 협업: 필요한 내용을 문서화해 동료와 공유하고, 다양한 직군과 어려움 없이 협업하며, 새로운 기술을 배워 실제 개발에 적용하는 것을 즐기는 사람을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  다양한 직군과의 협업과 문서 공유가 한 항목에 있습니다. 본부가 Squad 단위로 사업을 실험한다고 소개한 만큼 기획이나 사업 담당자와 함께 일한 경험이 있다면 문서로 어떻게 공유했는지까지 경력기술서에 있어야 합니다.

• 해외 출장에 결격 사유가 없어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  자격 요건 묶음의 마지막 줄입니다. 여권이나 출국에 제약이 있다면 지원 전에 확인할 조건입니다.

3우대 사항

• AWS, GCP, Azure 등 클라우드 환경에서 서비스를 개발·배포·운영해 본 경험, Docker 등 컨테이너 환경을 활용해 본 경험이나 Kubernetes(k8s)·IaC(Infrastructure as Code)를 이해하거나 활용해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  자격 요건의 클라우드 항목이 우대 사항에서 컨테이너와 IaC까지 넓어집니다. 배포 환경을 직접 구성해 본 범위를 Docker, Kubernetes, IaC 같은 도구별로 나눠 적는 편이 정확합니다.

• GPU 기반 모델 서빙 환경을 활용해 본 경험이나 vLLM, Triton 등 모델 서빙 도구에 대한 이해, 또는 오픈소스 모델로 실제 서비스 기능을 구현해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  '또는'으로 이어져 있어 서빙 환경과 오픈소스 모델 구현 가운데 한쪽 경험만 있어도 이 항목에 적을 수 있습니다. 상용 API만 호출해 왔다면 오픈소스 모델을 직접 올려 기능을 만든 작은 프로젝트도 경력에 넣으면 됩니다.

• 실제 사용자가 쓰는 AI 서비스나 기능을 개발·운영해 본 경험을 우대하고, 서비스 규모보다 운영 과정에서 성능·안정성·비용 문제를 고민해 본 경험을 중요하게 본다고 밝혔습니다. 서비스 운영 중 장애나 예상하지 못한 문제를 겪고 원인을 분석해 개선해 본 사람도 더 좋다고 적었습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  10년 이상 공고는 DAU 10만이라는 규모 기준을 두었는데 이 공고는 규모보다 고민을 본다고 적었습니다. 작은 서비스라도 비용이나 응답 시간 때문에 구조를 바꾼 경험이 이 항목에 맞습니다.

• Backend를 중심으로 개발하되 React, TypeScript 등 Frontend 개발 경험이 있어 필요할 때 직접 기능을 구현할 수 있는 사람을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  백엔드가 중심이고 프론트엔드는 필요할 때 직접 만드는 범위입니다. 화면까지 직접 만든 기능이 있다면 그 기능을 이 우대 사항의 사례로 적을 수 있습니다.

• AI 도구로 아이디어부터 개발, 배포까지 작은 서비스나 프로젝트를 직접 완성해 본 사람, 프롬프트 작성을 넘어 에이전트가 안정적으로 작업할 수 있도록 컨텍스트·도구·검증 방식을 고민해 본 사람, 새 AI 모델이나 개발 도구가 나오면 직접 써 보고 기존 서비스나 개발 과정에 적용할 방법을 찾는 사람을 더 좋다고 적었습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  세 항목 모두 AI 도구를 직접 써서 무엇을 만들었는지를 묻습니다. 혼자 완성한 서비스라면 배포 주소와 에이전트에게 맡긴 부분을 포트폴리오에 밝히면 무엇을 직접 했는지가 드러납니다.

• 새 기술이 실제 사용자나 사업에 어떤 가치를 만들 수 있는지 고민하는 사람, 코드뿐 아니라 아키텍처와 실험 결과, 개발 중의 주요 의사결정을 문서로 정리해 공유하는 습관이 있는 사람, 서비스의 응답 속도·비용·리소스 사용량 같은 성능 문제를 발견하고 개선하는 데 관심이 많은 사람도 더 좋다고 밝혔습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  문서로 남기는 습관은 자격 요건에도 문서화로 한 번 나옵니다. 실제로 쓴 설계 문서나 실험 기록이 있다면 민감한 내용을 뺀 형태로 포트폴리오에 넣으면 좋습니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 9월 17일
• 고용형태 : 정규직(수습 5개월, 처우 협의 결과에 따라 고용형태가 변경될 수 있음)
• 근무지 : 역삼 센터필드
• 경력 조건 : 경력 5년 이상
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• Node.js
• Python
• Kotlin
• Go
• RDBMS
• NoSQL
• GitHub Actions
• Jenkins
• AWS
• GCP
• Azure
• Docker
• Kubernetes
• IaC
• vLLM
• Triton
• React
• TypeScript
• MCP

전형과 지원

크래프톤 공고는 고용형태가 네 갈래로 나뉘는데 제목만 봐서는 구분되지 않습니다. 지원 전에 공고 본문에서 먼저 확인할 것이 그것입니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   AI 코딩 도구로 고친 코드 사례 정리하기

   자격 요건은 AI 코딩 도구를 적극 쓰되 결과물을 직접 검토하고 수정할 것을 요구합니다. 도구가 낸 코드에서 무엇이 틀렸고 어떻게 고쳤는지 사례 두세 개를 정리해 둡니다.

2. 2

   운영 지표를 바꾼 경험 준비하기

   업무와 우대 사항 모두 성능·안정성·비용을 함께 적었고, 우대 사항은 서비스 규모보다 그 고민을 본다고 밝혔습니다. 응답 시간이나 비용이 달라진 숫자를 한 사례에 담아 둡니다.

3. 3

   포트폴리오를 직접 완성한 서비스로 채우기

   포트폴리오가 필수 서류입니다. AI 도구로 아이디어부터 배포까지 끝낸 프로젝트가 있다면 그것을 중심으로 구성하고, 공동 제작물이면 직접 만든 부분을 분명히 표시합니다.

4. 4

   고용형태 단서 확인하기

   고용형태는 정규직이지만 공고에 처우 협의 결과에 따라 고용형태가 바뀔 수 있다는 단서가 붙어 있습니다. 처우 협의 단계에서 고용형태를 함께 확인합니다.