[Deep Learning Div.] AI Strategist (5년 이상)
Seoul
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.
[Deep Learning 본부 비전]
크래프톤 Deep Learning 본부는 AI 기술을 선제적으로 연구개발하여, 크래프톤이 AI 기술을 통해 게임 개발 효율성과 유저 경험을 혁신하고 새로운 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다.
[Culture Fit]
Deep Learning 본부 인원들은 본인 분야에만 묶여있지 않고 서로 다른 프로젝트 팀원들과 교류 및 협업하여 다양한 문제에 창의적인 아이디어를 제시 할 수 있습니다. 다양한 문화적 배경을 가진 인원들이 모여 팀을 이루고 있으며 활발한 소통을 위해 언어적 장벽을 해소해줄 수 있는 방법들을 적극 지원하고 있습니다.
우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.
딥러닝 본부의 전략 방향에 따라 AI 관련 연구 개발이 원활히 실행될 수 있도록, Strategy & Operations팀 내 전략 담당자는 다음과 같은 역할을 수행합니다.
- 딥러닝 본부의 비전 및 미션에 기반한 단·중장기 전략 방향성 수립 및 추진
- 본부 내 전략적 이슈에 대한 리서치 및 인사이트 도출, 보고자료 작성
- 본부 내외 커뮤니케이션 및 이해관계자 조율을 통한 대규모 AI 프로젝트 기획 및 운영
- 리더십 레벨의 ad-hoc 요청에 유연하게 대응하고, 실무 연계 액션 아이템을 도출 및 실행 관리
이런 경험을 가진 분과 함께 성장하고 싶습니다! (필수요건)
- AI, 게임, 테크 산업 등 유관 분야에서 5년 이상의 전략 또는 상위 기획 업무 수행 경험
- 논리적 사고와 문제 해결 능력을 바탕으로 복잡한 이슈를 구조화하고, 리서치 및 인사이트 도출을 주도해 본 경험
- 리더십, 유관 부서, 외부 파트너 등 다양한 이해관계자와의 협업 및 전략적 커뮤니케이션 능력
- 전략 보고서, 사업 계획서 등 고도화된 문서 작성 및 시각화 역량
- 비즈니스 영어 구사 능력 (영문 보고서 작성 및 해외 구성원과의 소통 가능)
- 다양한 업무 상황에서 주도적으로 문제를 해결하고, 협업을 통해 결과를 도출하는 팀 플레이어
- 해외 출장에 결격 사유가 없으신 분
이런 경험들이 있다면 저희가 찾는 그 분입니다! (우대요건)
- AI 또는 테크 조직 내 기술 전략, R&D 기획, 중장기 로드맵 수립 등의 전략 또는 상위 기획 경험
- 글로벌 파트너십, 산학 협력, 정부 과제, 컨퍼런스 발표 등 대외 협업 및 발표 경험
- 새로운 기술 트렌드에 민감하고, 적극적으로 학습 및 공유하는 문화에 익숙한 분
크래프톤의 도전에 함께 하기 위해 아래의 전형 과정이 필요합니다.
- 서류 전형 > 실무 면접 (Technical Fit Interview) 영어 면접 포함 > 최종 면접 (Culture Fit Interview) > 합격 및 입사
- 상시 채용으로 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 필요 시, 인터뷰 및 직무 테스트가 추가될 수 있습니다.
- 전형 일정 및 합/불 결과는 지원서에 등록하신 이메일 또는 유선으로 개별 안내 드립니다.
필요 서류를 확인해주세요!
- 입사지원서 (자유 양식), 자기소개서(필수, 지정 질문 기반)
- 자기소개서 질문: 게임 산업에 AI 기술을 접목시킨 혁신적인 변화를 하나 제안하고, 이를 전략적으로 실행하기 위한 핵심 요소와 과제를 설명해주세요,
- 신입일 경우 자기소개서를, 경력일 경우 경력기술서를 중심으로 기술해 주시기 바랍니다.
- 포트폴리오 첨부 시, 하단 안내 사항을 확인해 주시기 바랍니다.
근무지
- 역삼 센터필드 East 타워
고용형태
- 정규직
아래 안내 사항을 확인해주세요!
- 장애인 및 국가 유공자 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.
- 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
- 채용 전형 중 궁금하신 사항은 크래프톤 채용 FAQ 내에서 확인하실 수 있습니다.
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Tags: Deep Learning R R&D
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