Cofa는 AI 시대의 채용 기준을
고민하며 시작했습니다.

AI가 만든 결과물만으로, 그 사람의 역량을 판단할 수 있을까요? Cofa는 KRAFTON 안에서 마주한 이 질문에서 출발했습니다. AI 활용이 연구와 게임 개발을 넘어 일상 업무로 확산되면서, 결과물을 보는 것만으로는 사람의 판단과 기여를 구분하기 어려워졌습니다.

Krafton의 AI Frontier 본부는 AI를 얼마나 자주 쓰는지보다, AI와 어떻게 일하는지를 확인하고자 했습니다. 무엇을 맡기고, 어떤 답을 의심하며, 어디까지 직접 검증하는가. 같은 도구를 쓰더라도 결과를 바꾸는 차이는 이 과정에 있다고 보았습니다.

그래서 실제 업무와 가까운 과제 안에서 결과물과 작업 과정을 함께 살펴보는 평가를 만들기 시작했습니다. 현업자를 만나 업무 맥락을 듣고, 과제를 설계하고, 반복해서 검증했습니다. 그 경험을 인재 발굴과 역량 평가로 연결한 것이 Cofa입니다.

평가 기준을 먼저 정해 놓고 현업에 맞추고 싶지는 않았습니다. 담당자를 직접 찾아가 어떤 문제를 풀고 있는지, 일의 어느 지점에서 판단이 필요한지, 좋은 결과와 아쉬운 결과를 무엇으로 구분하는지 들었습니다.

인터뷰에서 들은 이야기를 바탕으로 과제를 만들고, 테스트를 거치며 다시 다듬었습니다. 실제 업무의 맥락이 담겨 있는지, 지원자의 선택과 검증 과정이 드러나는지 반복해서 확인했습니다. 현장의 문제를 과제로 옮기고, 그 과제에서 관찰할 수 있는 행동을 평가 기준으로 연결하는 과정이었습니다.

그렇게 Cofa는 결과물과 과정을 함께 보는 평가를 만들고 있습니다. 산출물이 실제로 동작하는지 확인하고, 프롬프트와 작업 기록에서 목표 설정과 검증 과정을 살펴봅니다. 사후 질문에서는 본인이 만든 결과를 근거로 구조와 동작, 한계를 설명할 수 있는지 확인합니다.

이 관점을 기술·의도·인지라는 세 축으로 정리했습니다. 점수만 제시하기보다 어떤 기록과 결과가 판단의 근거가 되었는지 함께 남기는 것이 중요하다고 생각합니다. 사내의 필요에서 시작한 Cofa는 현업 인터뷰와 검증을 거쳐, KRAFTON 내부 채용 활용과 공동 해커톤 현장으로 활용을 넓혀가고 있습니다.

현재 Probe는 AI Native Engineer의 실무 역량을 중심으로 설계되어 있습니다. 개발 직군에서 쌓은 평가 경험을 바탕으로, 비개발 직군의 업무 맥락과 산출물에 맞는 과제와 평가 방식으로도 확장하고 있습니다.