AI Shift Track
서비스 개발자 과정 RAG & LLM
RAG & LLM을 활용한 대화형 서비스 개발 · Java/Spring·Node.js 백엔드 및 프론트엔드 개발자 전환과정
(주)휴먼교육센터 · 천안캠퍼스
운영 방식
야간·주말
온라인+오프라인
총 훈련시간
136시간
이론 + 실습
정 원
20명
소수정예
훈련비
1,196,230원
ISC 인정 과정
훈련 목표
실무형 AI 서비스 개발자 양성
비정형 데이터 전처리, 텍스트 임베딩, 벡터DB 구축, RAG 기반 검색질의, LLM 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링 등의 기술을 적용하여 생성형 AI 기반 응용 애플리케이션 서비스를 개발할 수 있는 실무형 인재 양성을 목표로 합니다.
3년차 이상 백엔드(Java/Spring, Node.js) 및 프론트엔드/웹 개발 역량을 보유한 숙련된 SW 개발자를 AI 응용 소프트웨어 개발자 직군으로 성공적으로 전환시키는 것을 핵심 목표로 합니다.
훈련 필요성
왜 이 과정이 필요한가
산업 수요
생성형 AI 기반 서비스 수요 급증. LLM API 연동·LangChain·RAG 활용 실무형 인력이 절대적으로 부족하며, 기존 SW 개발자의 AI 직군 전환이 시급합니다.
대상 적합성
Java/Spring·Node.js 백엔드 및 프론트엔드/웹 개발 역량을 보유한 3년차 이상 숙련 개발자를 대상으로, LLM과 레거시 시스템 통합, UX와 서비스 안정성을 고려한 완성도 높은 생성형 AI 서비스를 설계·구현·배포합니다.
훈련 차별성
LLM 응용 엔지니어링부터 RAG 지식베이스(Vector DB·고급 검색), LLM 응용 서비스 구축(LLMOps·클라우드 배포)까지 3개 모듈로 나누어 136시간 집중 훈련하며, 모듈별 독립 이수도 가능합니다.
커리큘럼
3개 모듈로 구성된 독립 이수형 커리큘럼
총 136시간 과정을 모듈(Module)당 45~46시간씩 3개로 분할 구성했습니다. 각 모듈은 자체적인 학습 목표와 미니 프로젝트를 포함하여, 단독 수강만으로도 실무 산출물을 완성할 수 있도록 설계되었습니다.
운영 방식 — 평일 야간 온라인 수업(1회 3시간) + 토요일 오프라인 실습(6~7시간)을 병행합니다.
LLM 응용 엔지니어링
46시간평일 야간 온라인+토요일 오프라인
- LLM의 이해와 환경 설정, 프롬프트 엔지니어링 (Zero-shot·Few-shot·CoT)
- LangChain 핵심 (LCEL, Memory, Agent) 및 LangGraph 기반 StateGraph 워크플로우
- AI 서비스 UX 및 REST API 개발 — 미니 프로젝트
RAG 지식베이스
45시간평일 야간 온라인+토요일 오프라인
- RAG·임베딩 기본, Vector DB(ChromaDB·Pinecone) 구축 및 데이터 관리
- 고급 인덱싱·검색 — 하이브리드 검색, MMR, Re-ranking
- RAG 파이프라인 통합 및 RAGAS 기반 정량 성능 평가 — 미니 프로젝트
LLM 응용 서비스 구축
45시간평일 야간 온라인+토요일 오프라인
- AI 모델 학습·추론 환경 구성 (경량 파인튜닝, 컨테이너 패키징)
- LLMOps 기초 및 고성능 모델 서빙, 관측 가능성(Observability) 확보
- 클라우드 통합·서비스 아키텍처 및 CI/CD 배포 — 미니 프로젝트
모듈별 개별 수강 가능 · 훈련비는 시수(45~46시간) 비율로 산정되며 3개 모듈 합산 시 총 훈련비(1,196,230원)와 동일합니다.
학습 성과
훈련 수료 후 무엇을 할 수 있나요?
LangChain LCEL 기반 체인(Chain) 구성, PromptTemplate·OutputParser 활용, Zero-shot/Few-shot/CoT 프롬프트 설계로 응답 품질 최적화
Memory 모듈로 멀티턴 대화 맥락을 유지하는 챗봇 구현, LangGraph StateGraph 기반 조건 분기 워크플로우와 ReAct 에이전트 구축
ChromaDB·Pinecone Vector DB 구축, 하이브리드 검색·Re-ranking 등 고급 RAG 파이프라인 설계 및 RAGAS 기반 정량 성능 평가
FastAPI 비동기 백엔드와 Streamlit 프론트엔드 연동, Docker 컨테이너화 및 클라우드(AWS/GCP) 배포, CI/CD 자동화 파이프라인 구축
훈련 환경
최고 사양 AI 인프라로 실습
훈련 전용 인프라
GPU 클라우드 서버 (H100)
NVIDIA H100 GPU 클라우드 서버를 활용한 대용량 LLM 모델 실습 환경 제공. 최신 생성형 AI 워크로드를 실제 운영 환경과 동일한 조건에서 경험합니다.
대상자 요건
이런 분께 적합합니다
재직자
IT 관련 실무 경험을 보유하고 AI 서비스 개발자로 직무 전환을 희망하는 재직자
구직자
IT 관련 근무 경력을 보유하고 AI 서비스 개발자로 취업을 희망하는 구직자
선행학습 (필수 역량)
- Python 또는 Java 기반 프로그래밍 및 객체지향 개발 기초
- 웹 서비스 구조(Backend/Frontend, REST API 등) 이해
- API 활용 및 데이터 처리 기본 개념(JSON, HTTP 요청 등)
훈련 비용
모듈별 훈련비 안내
ISC 정보기술인적자원개발위원회 인정 과정으로 훈련비의 상당 부분이 지원되며, 자비부담금은 모듈 구분 없이 일괄 10%입니다.
LLM 응용 엔지니어링
RAG 지식베이스
LLM 응용 서비스 구축
3개 모듈 전체 이수 시 (총 136시간)
총 훈련비 1,196,230원 · 자비부담금 10% (119,623원)
정확한 자비부담금은 고용센터 또는 기관에 문의하시기 바랍니다.