AI 교육부터 취업까지, 한번에! Saltlux AI 캠퍼스

AI 개발자 취업은 Python 기초, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, LLM 활용, AI 서비스 개발, 포트폴리오 순서로 준비하는 것이 좋습니다.
단순히 AI 개념을 아는 것보다 실제 문제를 AI 서비스로 해결해본 프로젝트 경험이 중요합니다.

AI 국비지원 과정은 커리큘럼의 실무성, 프로젝트 비중, 강사진 경력, 취업 지원 체계, 포트폴리오 완성 여부를 확인해야 합니다.
특히 LLM, RAG, AI 에이전트, MLOps처럼 실제 AI 개발 직무와 연결되는 기술을 다루는지 확인하는 것이 좋습니다.

K-디지털트레이닝 AI 과정은 디지털·첨단산업 분야 취업을 목표로 하는 실무 중심 직업훈련 과정입니다.
내일배움카드 발급 및 참여 요건 충족 시 훈련비를 국비지원 받아 AI 개발, 머신러닝, LLM 서비스 개발 등을 학습할 수 있습니다.

비전공자도 Python 기초부터 데이터 분석, 머신러닝, LLM 서비스 개발까지 단계적으로 학습하면 AI 개발자 취업을 준비할 수 있습니다.
중요한 것은 전공보다 실무 프로젝트 경험, 문제 해결 과정, 포트폴리오 완성도입니다.

AI 부트캠프는 단기간에 실무 프로젝트와 취업 포트폴리오를 집중적으로 완성하는 교육 방식입니다.
일반 학원이 이론과 기초 학습 중심이라면, AI 부트캠프는 실제 서비스 구현, 협업, 배포, 발표, 면접 준비까지 취업 흐름에 맞춰 진행됩니다.

AI 에이전트 개발자는 LLM을 활용해 사용자의 요청을 이해하고, 검색, 문서 분석, API 호출, 업무 자동화 등을 수행하는 AI 서비스를 개발합니다.
LangChain, LangGraph, RAG, 벡터DB, 프롬프트 설계 역량이 중요합니다.

LLM 서비스 개발자는 대규모 언어모델을 활용해 챗봇, 문서 검색, 업무 자동화, AI 에이전트 서비스를 구현합니다.
프롬프트 엔지니어링, RAG, API 연동, FastAPI, 벡터DB, 서비스 배포 경험이 있으면 취업 준비에 도움이 됩니다.

RAG 기반 문서 검색 챗봇은 실제 기업에서 많이 활용되는 AI 서비스 유형입니다.
문서 데이터 수집, 임베딩, 벡터DB 저장, 검색, LLM 답변 생성 과정을 보여줄 수 있어 AI 개발자 포트폴리오 프로젝트로 활용하기 좋습니다.

MLOps는 머신러닝 모델을 개발한 뒤 실제 서비스에 배포하고 운영, 모니터링, 개선하는 과정입니다.
AI 모델을 만드는 것뿐 아니라 안정적으로 서비스에 적용하는 역량을 보여줄 수 있어 ML 엔지니어 취업에 중요합니다.

AI 개발자 포트폴리오에는 데이터 분석, 머신러닝 모델링, LLM 챗봇, RAG 문서 검색, AI 에이전트, 서비스 배포 프로젝트가 포함되면 좋습니다.
결과물뿐 아니라 문제 정의, 기술 선택 이유, 구현 과정, 개선 내용을 함께 보여주는 것이 중요합니다.