이 자리가 왜 생겼을까요
김병규 대표는 2026년 3월 주주총회 인사말에서 'AI 중심으로 설계된 개발 체계 기반의 혁신'을 최우선 과제로 삼고 게임 개발·서비스 효율을 높이겠다고 말했습니다. 이 공고의 AI플랫폼개발팀은 게임을 직접 플레이하며 테스트하는 에이전트와 캐릭터 음성을 만드는 음성 AI를 연구하고, 그 결과를 실제 게임 제작과 서비스에 적용합니다. 모델 성능과 함께 그 모델이 어떤 제작 작업을 대신했는지 말할 수 있는 경험이 이 공고와 가깝습니다.
넷마블이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 넷마블 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Track A: 게임 화면의 UI, 객체, 상태를 이해하는 VLM 기반 모델을 학습·파인튜닝하고, 목표와 플레이 맥락에 따라 다음 행동을 결정해 입력을 제어하는 Game Autoplay Agent를 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델이 화면을 이해하는 데서 끝나지 않고 실제 입력을 넣어 게임을 진행해야 합니다. 비전 모델 학습과 행동을 고르는 정책 개발을 따로 해 본 것보다 한 프로젝트 안에서 둘을 이어 본 경험이 이 업무에 더 가깝습니다.
Track A: 게임 실행 환경과 QA 프로세스에 에이전트를 연동해 게임 QA 자동화 파이프라인을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구 결과를 실제 테스트 공정에 적용하는 일입니다. 모델 정확도와 함께 반복 테스트를 얼마나 대신했는지, 어떤 플레이 상황을 새로 찾아냈는지가 결과로 남습니다.
Track A: 게임 콘텐츠와 플레이 상황을 멀티모달로 분석하고, 계획 수립·도구 사용·결과 검증·실패 복구 체계를 개선해 에이전트를 고도화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
에이전트가 실패했을 때 스스로 확인하고 다시 시도하는 구조까지 업무에 들어 있습니다. 실패 사례를 어떻게 분류했고 복구 로직을 어떻게 고쳤는지 적으면 이 부분을 맡아 본 경험이 구체적으로 남습니다.
Track B: TTS와 Voice Conversion(VC) 모델을 학습·고도화하고, 캐릭터에 맞는 음색, 감정, 운율, 발화 스타일을 제어하는 기술을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
목표가 일반 음성 합성이 아니라 캐릭터마다 다른 개성과 감정 표현입니다. 화자나 감정을 바꿔 가며 합성 품질을 제어해 본 실험이 이 업무와 직접 연결됩니다.
Track B: ASR 모델을 게임 도메인에 적용해 성능을 높이고, 음성 인식·언어 모델·음성 합성을 연결하는 Voice Agent 파이프라인을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
인식부터 응답 합성까지 한 흐름으로 잇는 일입니다. 그래서 개별 모델 성능만큼 구간별 지연 시간을 얼마나 줄였는지도 중요합니다.
Track B: 게임 음성 콘텐츠 제작과 운영에 필요한 음성 AI 기능을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
만든 모델이 게임 제작 현장의 음성 작업에 쓰여야 합니다. 연구용 결과물을 제작팀이 쓸 수 있는 도구나 기능으로 바꿔 본 경험이 있다면 누가 그 도구를 썼는지까지 함께 적어야 합니다.
2자격 요건
Track A: 에이전트, 비전, NLP 등 분야에서 2년 이상의 연구 또는 개발 경험이 있어야 하고, 관련 석·박사 연구 기간도 포함합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학위 과정의 연구 기간을 경력으로 셉니다. 대학원에서 비전이나 에이전트를 연구했다면 회사 경력이 짧아도 이 조건을 채울 수 있습니다.
Track A: 딥러닝 모델의 학습, 개발, 실험, 평가, 파이프라인을 구현할 수 있어야 하고, 최신 기술 동향을 탐구하며 모델 성능 개선을 함께 주도할 분을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델 하나를 학습시키는 것을 넘어 실험과 평가를 반복하는 파이프라인 전체를 다룰 수 있는지를 봅니다. 성능을 얼마나 개선했는지 수치로 남은 실험 기록이 이 요건을 보여 줍니다.
Track B: 음성 분야에서 2년 이상의 연구 또는 개발 경험이 있어야 하고, 관련 석·박사 연구 기간도 포함합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Track A와 같은 기준으로 연구 기간을 셉니다. 업무가 ASR 적용과 Voice Agent 파이프라인이라, 음성 합성과 음성 인식 가운데 어느 쪽을 주로 했는지에 따라 이어지는 업무가 달라집니다.
Track B: PyTorch 등 딥러닝 프레임워크로 모델을 설계·학습하고 추론을 직접 수행한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학습뿐 아니라 추론까지 직접 해 본 경험을 요구합니다. 공개 모델을 그대로 쓴 것과 구조를 바꿔 학습한 것을 나눠 적어야 설계 경험이 드러납니다.
Track B: 딥러닝과 신호처리, 음운론(Transformer, Diffusion, STFT, Prosody 등)에 대한 이해가 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델 구조와 함께 음성 신호와 운율에 대한 기초를 묻습니다. 캐릭터 감정 표현처럼 운율을 다루는 업무와 이어지므로 Prosody를 제어해 본 경험이 있으면 구체적으로 적는 것이 좋습니다.
3우대 사항
Track A: NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, AAAI 등 Top-tier AI 학회·저널 논문 발표나 수상 경력, Track B: NeurIPS, ACL, EMNLP, ICASSP, Interspeech 등의 논문 발표나 수상 경력을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
트랙마다 꼽은 학회가 다릅니다. 지원하는 트랙의 학회 목록에 든 논문을 골라 저자 순서와 연도를 함께 적으면 어느 논문이 우대 사항에 드는지가 한눈에 보입니다.
Track A: UI 기반 에이전트나 Computer Use Agent(GUI grounding, screen understanding, action planning 등) 개발 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
화면을 보고 조작하는 에이전트를 만들어 본 경험입니다. 게임이 아니어도 웹이나 앱 화면을 대상으로 한 에이전트라면 같은 기술 축으로 설명할 수 있습니다.
Track A: VLM이나 멀티모달 LLM을 파인튜닝·평가하고 추론에 활용한 경험, LLM·VLM 경량화나 가속화 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
에이전트가 게임과 함께 돌아가야 하므로 모델 크기와 추론 속도가 실제 제약이 됩니다. 경량화 경험이라면 빨라진 속도와 함께 떨어진 성능도 숫자로 남겨 둘 필요가 있습니다.
Track B: Flow Matching, Diffusion, LLM 기반 TTS 모델 연구·개발 경험과 Neural audio codec(Encodec, DAC 등)·Neural decompose-synthesis(DDSP, NANSY 등) 구현·실험 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
최근 음성 합성 연구의 주요 방법을 직접 다뤄 봤는지를 봅니다. 구현해 본 방법과 그 결과를 비교한 실험이 있다면 어떤 기준으로 골랐는지까지 정리할 수 있습니다.
Track B: 실시간(Streaming) 음성 합성이나 실시간 음성 인식 시스템 개발과 latency 최적화 경험, 게임 도메인 이해나 관련 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
음성 에이전트가 이용자와 대화하려면 응답 지연이 짧아야 합니다. 지연 시간을 줄인 방법과 그때 포기한 품질을 함께 적어야 실시간 시스템에서 무엇을 맞바꿨는지가 보입니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 9월 29일
- 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
- 근무지 : 서울시 구로구 디지털로 26길 38 G타워
- 경력 조건 : 경력 2년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- VLM
- LLM
- TTS
- ASR
- Voice Conversion
- PyTorch
- Transformer
- Diffusion
- Flow Matching
- Encodec
- DAC
- DDSP
- NANSY
전형과 지원
넷마블 채용 사이트의 기본 절차는 서류전형, 1차 면접, 2차 면접, 합격 발표 순이고 회사와 직무에 따라 과제나 검사가 더해집니다. 같은 사이트에 올라온 공고라도 법인과 공고마다 적힌 단계가 다릅니다.
기본 단계
영입 절차 페이지는 1차 면접에서 '넷마블 인재상 부합도 및 업무 수행을 위한 직무역량'을, 2차 면접에서 '넷마블 핵심가치 및 인재상을 기반으로 종합적인 인성과 성장가능성'을 검증한다고 적었습니다. 직무에 따라 사전 과제, 포트폴리오, 온라인 코딩 테스트를 진행하고, 지원 회사에 따라 인성/역량검사와 평판조회, 채용 검진을 진행할 수 있다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
두 면접 모두 인재상을 기준으로 둡니다. 1차 면접에는 직무 경험을 구체적인 사례로, 2차 면접에는 핵심가치와 연결되는 성장 사례를 가져가야 합니다.
법인마다 다른 단계
분석 시점 넷마블 정규직 공고는 서류전형, AI 역량검사(일부 공고는 인성/역량검사), 1차 면접, 2차 면접, 검진/처우, 최종합격 순이었고 2차 면접 뒤 필요하면 사전 동의를 받아 평판조회를 한다고 적었습니다. 넷마블네오 공고 12건 가운데 10건은 서류심사, 1차면접, 2차면접, 처우협의, 합격자 발표 순입니다. 넷마블몬스터 공고에는 사전과제와 역량검사가 들어간 순서(서류전형, 사전과제, 실무면접, 역량검사, 임원면접, 채용검진, 합격발표)와 인성검사가 들어간 순서(서류전형, 실무면접, 인성검사, 임원면접, 채용검진, 합격발표)가 함께 쓰였습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 사이트라도 법인과 공고에 따라 과제와 검사의 종류와 위치가 다르고, 계약직 공고는 면접을 한 번만 봅니다. 지원하는 공고 아래쪽의 전형 칸을 먼저 확인해야 서류 합격 뒤 어떤 과제나 검사를 언제 보는지 미리 알 수 있습니다.
지원서와 포트폴리오
공통 양식으로 내는 '지원하기'와 이력서·포트폴리오로 내는 '원클릭 지원하기'가 있고, 원클릭 지원은 특정 공고에만 있습니다. 서류 안내는 경험을 구조화해 '지원하시는 직무와의 연관성을 중심으로' 쓰라고 권하고, 첨부 파일은 PDF로 바꿔 내라고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
필요하면 웹 링크, 포트폴리오, Github 링크를 함께 내라고 안내합니다. 넷마블네오 공고는 포트폴리오 첨부를 권하고 일부는 필수로 적었으므로 공고마다 첨부 조건을 확인해야 합니다.
재지원과 중복 지원
FAQ는 불합격 이력이 있어도 재지원할 수 있고 불합격 이력으로 인한 불이익은 없다고 답했습니다. 여러 직무와 여러 회사에 중복으로 지원하는 데도 제한이 없고, 전형에 대한 피드백은 내부 규정에 따라 따로 전하지 않습니다.
이렇게 볼 수 있어요
재지원까지 기다려야 하는 기간이 적혀 있지 않고 계열사 공고에 함께 지원할 수 있습니다. 여러 법인의 공고에 지원한다면 공고마다 맡는 게임과 업무가 다르므로 지원서도 공고별로 따로 맞춰야 합니다.
수습
분석 시점 넷마블 정규직 공고는 고용형태를 '정규직(수습 3개월)'로 적었고, 넷마블네오와 넷마블몬스터 공고도 수습 3개월을 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
넷마블네오와 넷마블몬스터 공고는 수습 중에도 월급을 100% 지급한다고 밝혔습니다. 처우협의 단계에서 수습 평가 기준을 함께 물어 두면 입사 첫 3개월에 무엇을 보여야 하는지 알 수 있습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
트랙 하나 고르기
공고는 두 트랙을 독립적으로 뽑고 지원할 때 희망 직무를 고르게 합니다. 게임 에이전트와 음성 AI 가운데 경력의 중심이 어디인지 먼저 정하고, 그 트랙에 맞는 프로젝트를 이력서에서 더 자세히 쓰세요.
- 2
논문과 실험 기록 정리
석·박사 연구 기간을 경력으로 세고 학회 논문을 우대합니다. 논문마다 학회 이름, 연도, 저자 순서와 함께 그 연구에서 직접 구현한 부분을 한두 줄로 붙여 두세요.
- 3
제작 현장에 적용한 사례
연구 결과를 게임 제작과 서비스에 적용하는 것이 업무입니다. 만든 모델이 실제 서비스나 다른 팀의 작업에 쓰인 사례가 있다면 누가 어떤 작업에 썼고 무엇이 줄었는지를 정리해 두세요.