메가존클라우드
- 교육분야
- 프론트엔드 개발, 백엔드 개발 외 8
- 온/오프라인
- 오프라인
- 접수기간
- 시작일2026.10.02마감일2026.10.09
- 활동기간
- 시작일2026.10.06마감일2027.03.30
- 체험/채용연계
- 채용연계형
- 활동지역
지역 제한없음
- 비용
- 무료(국비지원)
- 모집인원
- 00명
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교육문의 :: https://naver.me/xm0vvBDe
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최근 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서
기업에서도 AI를 활용한 서비스 개발과 업무 자동화를 위한
AI 개발자 및 AI 엔지니어의 중요성이 높아지고 있습니다.
하지만 AI 분야는 단순히 AI 도구를 사용하는 것을 넘어
직접 AI 모델을 활용하고, 서비스를 구현할 수 있는 개발 역량이 필요합니다.
과거에는 AI 개발이라고 하면
컴퓨터공학, 데이터 분야 전공자 중심이라고 생각하는 경우가 많았습니다.
하지만 최근에는 학력이나 전공보다
실제로 AI 서비스를 만들 수 있는 기술과 프로젝트 경험이 중요해지고 있습니다.
AI 엔지니어는
AI 기술을 활용해 실제 서비스와 기능을 개발하는 직무입니다.
예를 들어,
✅ 기업 업무 자동화 AI 서비스
✅ 고객 응대 AI 챗봇
✅ 문서 검색 기반 AI 서비스
✅ AI 업무 비서
등 다양한 서비스를 개발합니다.
단순히 AI에게 질문하는 것이 아니라
AI가 데이터를 이해하고, 판단하고, 업무를 수행할 수 있도록 시스템을 설계하는 역할입니다.
AI 분야 취업에서는
단순히 AI 개념을 아는 것보다
직접 구현하고 활용할 수 있는 경험이 중요합니다.
준비해야 할 핵심 요소는 크게 3가지입니다.
1️⃣ 프로그래밍 및 AI 기술 역량
AI 서비스를 개발하기 위해 필요한
Python 개발
API 활용
백엔드 개발
LLM 활용
데이터 처리
등의 실무 기술을 학습해야 합니다.
2️⃣ 생성형 AI 서비스 구현 경험
최근 AI 개발 분야에서는
LLM, RAG, AI Agent와 같은 기술 활용 능력이 중요해지고 있습니다.
문서를 검색하고 답변하는 AI 서비스,
업무를 자동화하는 AI Agent 등
실제 서비스 형태로 구현해보는 경험이 필요합니다.
3️⃣ 프로젝트 포트폴리오
AI 개발 취업에서는
"무엇을 공부했는가"보다
"어떤 AI 서비스를 직접 만들어봤는가"가 중요합니다.
따라서 실제 프로젝트 결과물을 통해
본인의 개발 역량을 보여주는 것이 중요합니다.
이번 과정은
AI 기초부터 시작해
LLM → RAG → AI Agent → 클라우드 배포까지
실제 AI 서비스를 개발하는 과정을 학습합니다.
단순 AI 이론 교육이 아니라
직접 동작하는 AI 서비스를 만드는 실습 중심 과정입니다.
① 생성형 AI & LLM 기초
생성형 AI 원리 이해
LLM 활용 방법
프롬프트 엔지니어링
② AI 서비스 개발
Python 기반 개발
FastAPI 백엔드 구축
데이터베이스 연동
③ LLM 애플리케이션 개발
LangChain 활용
LLM 서비스 구성
AI 기능 구현
④ RAG 기반 AI 서비스
문서 데이터 처리
임베딩
Vector Database 활용
검색 기반 AI 답변 시스템 구축
⑤ AI Agent 개발
LangGraph 기반 Agent 설계
Workflow 구성
멀티 에이전트 시스템 구현
⑥ 클라우드 기반 서비스 배포
Docker 활용
Kubernetes 환경 이해
AWS 기반 AI 서비스 운영
교육 과정에서는
단순 실습이 아닌
기업에서 활용 가능한 AI 서비스 프로젝트를 진행합니다.
예)
✅ AI 업무 자동화 비서
✅ 고객 지원 자동화 시스템
✅ 채용 지원 AI Agent
등 실제 활용 사례 기반 프로젝트를 제작합니다.
✅ AI 개발자로 취업을 준비하는 분
✅ 비전공자로 IT 기술직 취업을 희망하는 분
✅ Python부터 AI 개발까지 배우고 싶은 분
✅ 생성형 AI 서비스를 직접 만들어보고 싶은 분
✅ AI 프로젝트 포트폴리오가 필요한 분
✅ 미래 기술 분야의 전문 직무를 준비하고 싶은 분
교육 이후에도
✅ AI·클라우드 현직자 멘토링
✅ 실무 코드 리뷰
✅ 취업 컨설팅
✅ 기술 면접 준비
✅ 포트폴리오 제작 지원
등 취업 준비 과정을 지원합니다.
🤖 AI 엔지니어
🤖 LLM 애플리케이션 엔지니어
🤖 RAG·AI Agent 엔지니어
🤖 AI 서비스 개발자
🤖 주니어 머신러닝 엔지니어
AI 시대에는 단순히 AI 도구를 사용하는 것을 넘어
AI 기술을 활용해 실제 서비스를 만들 수 있는 개발 역량이 중요합니다.
LLM, RAG, AI Agent 기반 기술을 배우고
직접 프로젝트를 제작하면서
AI 개발자 취업에 필요한 실무 경험과 포트폴리오를 준비해보세요.
교육문의 :: https://naver.me/xm0vvBDe
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내 정보를 입력하면 스크랩한 사용자들의1. 지원동기 - [운영 효율을 만드는 엔지니어] 저는 클라우드 인프라의 비용과 성능, 운영 효율을 고려해 클라우드 인프라를 최적화하는 엔지니어가 되고 싶습니다. AWS 부트캠프에서 진행한 ‘거주지 추천 서비스’ 구축 프로젝트에서, 처음에는 단순히 리소스를 줄이는 방향으로만 접근했지만, 서비스 지연 이슈를 겪으면서 ‘무조건 절감’이 정답은 아니라는 것을 체감했습니다. 이후 Kubecost로 리소스를 분석하고, Graviton 인스턴스를 적용해 FinOps 전략을 설계한 결과, 평균 23% 리소스 효율 개선과 15%
*자유 양식 자소서 1. 지원동기 - “클라우드 최적화로 서비스 품질을 높이는 엔지니어를 꿈꾸다” 2023년, 클라우드의 용량 관리 문제로 대규모 서비스 장애가 발생했다는 기사를 접했습니다. 클라우드 리소스를 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 서비스 가용성을 결정한다는 점이 인상 깊었고, 이를 직접 경험해보고 싶었습니다. 이후 AWS Cloud School 부트캠프에서 6개월간 인프라 설계부터 운영까지 수행하며, 클라우드 리소스 최적화와 비용 효율화의 중요성을 배웠습니다. 그 과정에서 서울시 거주지 추천 프로젝트의 AWS
[자유양식 자소서] 1. 지원동기 "클라우드 최적화로 서비스 품질을 높이는 엔지니어를 꿈꾸다" 2023년, 클라우드의 용량 관리 문제로 대규모 서비스 장애가 발생했다는 기사를 접했습니다. 클라우드 리소스를 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 서비스 가용성을 결정한다는 점이 인상 깊었고, 이를 직접 경험해보고 싶었습니다. 이후 AWS Cloud School 부트캠프에서 6개월간 인프라 설계부터 운영까지 수행하며, 클라우드 리소스 최적화와 비용 효율화의 중요성을 배웠습니다. 그 과정에서 서울시 거주지 추천 프로젝트의 AWS E
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