솔트룩스 AI 캠퍼스 - AI 에이전트 서비스 개발자

AI 에이전트
서비스 개발자 AI 캠프

LLM으로 실제 동작하는 AI 서비스를
만드는 개발자가 됩니다

Python 기반 웹 서비스 개발부터 RAG 시스템 구축,
AWS 배포까지 —
AI 서비스 개발 전 과정을 직접 구현합니다

지금 바로 신청하기

개강일
2026년 7월 20일(월)
교육비
0원(전액 국비지원)
훈련수당+장려금
매월 60만원 지원
지원 자격
AI 에이전트 서비스 개발 취업 희망자

special benefits

AI 에이전트 서비스 개발을 배우고
인턴십·채용연계 기회까지 —

솔트룩스 · 파트너사
인턴십 & 취업 연계 지원

우수 수료생 솔트룩스 및 파트너사 채용 연계 기회

훈련비 전액 국비 지원
+ 매월 훈련수당 지급

교육비 O원 + 매월 최대 60만원 훈련수당 지급

기업이 쓰는 방식 그대로,
바로 실무가 되는 수업

솔트룩스 현직 AI 엔지니어의 생생한 실무 교육

솔트룩스의 검증된 기술
루시아 AI 무료 제공

교육 기간 동안 솔트룩스 자체 AI 플랫폼 무료 제공

recommended for

AI 에이전트 서비스 개발자 과정,
이런 분께 추천합니다

AI 서비스 개발로
커리어를 확장하고 싶은 분

LLM, RAG, AI 에이전트 기반 서비스 개발
역량을 더하고 싶은 개발자
Python으로 실전 서비스를
만들고 싶은 분

Python 문법을 실제 웹 서비스 개발과
AI 기능 구현으로 연결하고 싶은 분
AI 프로젝트 포트폴리오
제작이 필요하신 분

LLM 기반 서비스 아이디어가 있고,
구현부터 배포까지 필요한 예비 창업자

이 과정은 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어,
실제 동작하는 서비스로 완성하는 개발자를 목표로 합니다.

learning goals

이 과정을 마치면, AI 서비스를
직접 구현하고 배포할 수 있습니다

AI 서버 프로그래밍

FastAPI 기반 고성능 AI API 서버를 설계·구축하고 실제
트래픽을 처리하는 백엔드 시스템을 구현합니다.

LLM 서비스 개발

OpenAI, HuggingFace 등 주요 LLM API를 연동하고
LangChain으로 복잡한 AI 워크플로우를 구성합니다.

RAG 시스템 구축

벡터 DB와 임베딩을 활용한 RAG 기반 지식 검색 시스템을
설계하고 도메인 특화 챗봇을 구현합니다.

AWS 클라우드 배포

Docker 컨테이너화 및 AWS 환경에서 AI 서비스를
실제 운영 가능한 형태로 배포·모니터링합니다.

curriculum

서버 개발부터 AI 서비스 배포까지
실무 흐름 그대로

- Python 고급 문법— 제너레이터, 데코레이터, 컨텍스트 매니저, 메타클래스 심화
- 비동기 프로그래밍— asyncio, aiohttp, 동시성 처리 및 이벤트 루프 이해
- FastAPI 웹 프레임워크— RESTful API 설계, 라우팅, 미들웨어, 의존성 주입
- 데이터베이스 연동— SQLAlchemy ORM, PostgreSQL, Redis 캐싱
- API 보안 및 인증— JWT 토큰, OAuth2, API 키 관리
- API 보안 및 인증— pytest, 단위 테스트, 통합 테스트, API 테스트
- AI 서버 최적화— 고성능 추론 서버 구축, 부하 분산, 응답 시간 최적화
+
이 스텝을 마치면
FastAPI 기반 프로덕션 수준의 AI API 서버를 독립적으로 설계·구현·테스트할 수 있는 역량을 갖춥니다.
습득 스킬 Python 심화 / 비동기 처리 / FastAPI 서버 구축
- Pandas 심화— 대용량 데이터 처리, 멀티인덱스, 그룹 연산, 시계열 분석
- NumPy 수치 연산— 행렬 연산, 브로드캐스팅, 벡터화 연산 최적화
- 탐색적 데이터 분석(EDA)— 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 품질 평가
- 데이터 시각화— Matplotlib, Seaborn, Plotly 대화형 시각화
- 정형·비정형 데이터 처리— JSON, CSV, 텍스트, 이미지 데이터 파이프라인
- AI 서비스용 데이터 전처리— 토크나이징, 임베딩 준비, 데이터 증강 기법
+
이 스텝을 마치면
AI 서비스 개발에 필요한 데이터를 수집·정제·분석하여 인사이트를 도출하고 서비스에 활용할 수 있는 역량을 갖춥니다.
습득 스킬 데이터 처리 / EDA / 인사이트 도출
- 머신러닝 핵심 알고리즘— 대용량 데이터 처리, 멀티인덱스, 그룹 연산, 시계열 분석
- scikit-learn 실습— 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 하이퍼파라미터 튜닝
- 딥러닝 기초— 신경망 원리, 역전파, 활성화 함수, 손실 함수
- PyTorch 기초— 텐서 연산, 자동 미분, 데이터로더, 학습 루프
- 트랜스포머 아키텍처 이해— Attention Mechanism, BERT, GPT 구조 이해
- 사전학습 모델 활용— HuggingFace Transformers 라이브러리, 파이프라인 활용
+
이 스텝을 마치면
ML/DL 모델의 원리를 이해하고, 사전학습 모델을 AI 서비스에 적용할 수 있는 기초 역량을 갖춥니다.
습득 스킬 ML 알고리즘 / 딥러닝 기초 / 모델 활용
- LLM 기초 및 동향— GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA 등 주요 모델 특성 비교
- OpenAI API 심화— Chat Completions, Function Calling, Structured Output, 비용 최적화
- 프롬프트 엔지니어링— Few-shot, Chain-of-Thought, 시스템 프롬프트 설계, 평가 방법론
- LangChain 심화— Chain 구성, Memory 관리, Output Parser, LCEL
- 루시아(LUXIA) 플랫폼 활용— 솔트룩스 AI 플랫폼으로 실무 LLM 서비스 구성
- AI 챗봇 서비스 개발— 대화 흐름 설계, 컨텍스트 관리, 다국어 처리
- LLM 서비스 평가— 응답 품질 평가, Hallucination 탐지, A/B 테스트
- 스트리밍 응답 구현— Server-Sent Events, WebSocket 기반 실시간 LLM 응답
+
이 스텝을 마치면
LLM API를 활용하여 실제 사용자가 사용할 수 있는 AI 서비스를 설계·개발·평가하는 전체 사이클을 경험합니다.
습득 스킬 LLM API / LangChain / 프롬프트 엔지니어링 / 서비스 개발
- 임베딩 모델 이해— 텍스트 임베딩, 시맨틱 유사도, OpenAI Embeddings, 오픈소스 임베딩
- 벡터 데이터베이스— Pinecone, Chroma, FAISS, Weaviate 비교 및 실습
- RAG 파이프라인 설계— 문서 로딩, 청킹, 인덱싱, 검색, 생성 전 과정 구현
- 고급 RAG 기법— Hybrid Search, Re-ranking, Multi-vector, Parent Document Retriever
- LangChain Agents— ReAct, Tool 정의, Agent 실행 루프, 에러 핸들링
- 도구(Tool) 연동— 외부 API, 데이터베이스, 웹 검색, 코드 실행 도구 연동
- 멀티모달 RAG— 이미지·PDF·표 포함 문서 처리, GPT-4V 활용
- RAG 성능 평가— RAGAS 프레임워크, 정밀도·재현율, 평가 파이프라인 구축
+
이 스텝을 마치면
도메인 특화 RAG 시스템을 설계하고 자율적으로 도구를 활용하는 AI 에이전트를 구현하는 역량을 갖춥니다.
습득 스킬 벡터 DB / RAG 파이프라인 / AI 에이전트 구현
- Docker 컨테이너화— Dockerfile 작성, Multi-stage Build, Docker Compose
- AWS 핵심 서비스— EC2, S3, RDS, Lambda, ECS, ECR 실습
- AI 서비스 배포— AWS ECS/EKS 기반 컨테이너 오케스트레이션, Auto Scaling
- CI/CD 파이프라인— GitHub Actions, AWS CodePipeline, 자동화 배포
- 모니터링 및 로깅— CloudWatch, 응답 지연 알림, LLM 비용 모니터링
- API Gateway 구성— 부하 분산, 캐싱, 요청 제한, 보안 설정
+
이 스텝을 마치면
AI 서비스를 AWS 클라우드에 안정적으로 배포하고 운영·모니터링할 수 있는 MLOps 역량을 갖춥니다.
습득 스킬 Docker / AWS / CI/CD / 모니터링
- 프로젝트 기획 및 설계— 요구사항 분석, 시스템 아키텍처 설계, 기술 스택 선정
- 팀 협업 및 애자일 개발— Git Flow, 코드 리뷰, 스프린트 계획·회고
- 실전 AI 서비스 개발— LLM + RAG + 에이전트 통합 서비스 구현
- 루시아(LUXIA) 플랫폼 프로젝트— 솔트룩스 실제 플랫폼을 활용한 엔터프라이즈 AI 서비스 구현
- AWS 배포 및 데모 운영— 실제 도메인 배포, 부하 테스트, 운영 모니터링
- 포트폴리오 발표— 기술 발표, 질의응답, 기업 심사단 평가
+
이 스텝을 마치면
실제 기업 문제를 해결하는 AI 서비스를 처음부터 끝까지 직접 구현하여 취업 포트폴리오를 완성합니다.
습득 스킬 실제 기업 문제 해결 / 팀 프로젝트 / 포트폴리오 완성