KANT Private LLM Infra Engineer 양성과정
팀스파르타주식회사 · 1회차 · 서울 강남구
프로그램 요약
LLM을 직접 만들고 배포하는 실무형 엔지니어 코스 - 파인튜닝·RAG부터 vLLM 서빙·배포까지 다루는 LLM 엔지니어 양성
- 모집마감
- 2026-08-07 기관
- 수업일정
- 2026.08.03 ~ 2027.05.14약 9개월
- 요일시간
- 월~금 / 오전 9시~오후 6시기관
- 수업안내
- 약 9개월, 오프라인 100% / 오전 9시~오후 6시(월~금, 9시간), 타 교육 및 직장 병행 불가 기관
- 모집정원
- 31명 / 30명100% 찼어요
- 총 시간
- 1,516시간
- 학습장소
- 서울서울특별시 강남구 테헤란로 311(역삼동, 아남타워빌딩)오프라인
- 강의장
- 3~4층
- 수강료
- 0원 전액 국비지원
- 훈련장려금
- 월 최대 40만원
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓파이썬 기반 LLM 모델 개발과 서버·컨테이너 환경 이해를 바탕으로, Private LLM 서빙·배포·운영이 가능한 컴퓨터공학·AI·클라우드 관련 전공자 또는 그에 준하는 수준의 경험 보유자
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
- 1Step1 LLM 개발 기본기 완성
Python · Git · 선형대수 · ML/DL 기초 · PyTorch
- 2Step2 오픈소스 LLM & RAG 서비스 구현
Ollama · Hugging Face · LangChain · RAG · Fine-tuning · LLMOps
- 3Step3 Private LLM 통합 서비스 런칭
AI Agent · LangGraph · MCP · GKE · vLLM · CI/CD
- 4Step4 기업 실무 프로젝트로 완성하는 취업 포트폴리오
기업 연계 AI 경진대회 · 기업 과제&피드백 · 취업지원 · 최종 발표
고용24 등록 교과목 14개 보기
- 입학식개강 OT, 운영 안내, 학습도구 온보딩, 서약서 작성
- LLM 파이프라인 설계 및 모델 최적화Transformer·Attention·RLHF 심화 / FastAPI 데이터 수집·API 서버·LangChain 아키텍처 / 최단 RAG(하이브리드·Re-ranking·GraphRAG·멀티모달)·Context Engineering·Mem0 / LangSmith LLMOps·SFT·LoRA/QLoRA·DPO 파인튜닝
- 클라우드 기반 LLM 인프라 구축 및 에이전트 운용ReAct·Plan-Execute·Reflection·HITL·MCP·LangGraph 멀티 에이전트 / GCP(Compute Engine/Cloud Run/GKE)·Docker·Kubernetes·Terraform·Ansible·GPU 인프라 / vLLM 서빙·양자화(GPTQ/AWQ/GGUF)·GKE 배포·GitHub Actions/ArgoCD CI/CD
- 프로젝트(1) 오픈소스 LLM 활용Ollama 로컬 LLM 실행·Hugging Face Transformers·Sentence Transformers 임베딩 파이프라인, 로컬 LLM·클라우드 API 성능·비용 비교 분석
- 프로젝트(2) PyTorch 기반 딥러닝 모델 구현PyTorch 엔드투엔드 파이프라인·하이퍼파라미터 튜닝, 의료 CNN/텍스트 Transformer/Atari 강화학습 중 택1 도메인별 실전 적용
- 프로젝트(3) 심화 프로젝트-RAG 기반 Q&A 서비스데이터 수집~고급 RAG 파이프라인~Gradio 데모, Context Engineering·LLMOps 적용, Agentic/Self/Corrective/멀티모달 RAG 중 택1, 고객 상담/의료/법률/레시피 도메인 Q&A
- 프로젝트(4) Fine-tuning 기반 AI 에이전트 개발LoRA/QLoRA 도메인 특화 Fine-tuning + LangGraph AI Agent + Gradio 데모, 리서치/코드 리뷰/멀티턴 상담 에이전트 중 팀별 주제
- 프로젝트(5) 프라이빗 LLM 통합 서비스 런칭도메인 Fine-tuning + RAG + AI Agent 통합·MCP 외부 시스템 연동, GKE 배포 + CI/CD 프로덕션 수준, 기업 내부 지식 관리/업무 자동화/고객 응대/리서치 어시스턴트 중 팀별 주제
- AI Kaggle Project기업의 실제 데이터를 활용해 현장 문제를 해결하며, 여러 교육 과정이 함께 협업해 실전형 AI 전환(AX) 프로젝트를 완수하는 통합 실무 파이프라인 구축
- Private LLM 인프라 코어Github, AI 리터러시, 선형대수, 머신러닝 심화, 딥러닝 모델 이해 및 활용
- 취업지원커리어 모듈, 취업 퍼널 운영, 면접 대비, 실무 과제형 채용 대비, 기업 연계 프로그램
- 기업초청발표회프로젝트 최종 발표, 기업 피드백 및 질의응답, 채용 연계
- 수료식수료 요건 확인, 성과 공유 세션, 우수 훈련생 시상, 취업 지원 로드맵 안내, 네트워킹 및 사진 촬영
- 총 훈련시간1516 시간
출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목
지원 혜택
장비·학습환경
- ·고사양 노트북(RTX 5060 GPU)·GPU 서버·AI 개발 도구 지원
취업 연계
- ·실제 기업 과제 프로젝트 포트폴리오
- ·이력서/포트폴리오 코칭(주1회 이상 정기 멘토링)
- ·1:1 실전 면접 훈련
- ·우수 수료생 인턴십 연계 기회
- ·기업 연계 AI 경진대회 우수 프로젝트 채용 연계 기회
학습 지원
- ·실제 비즈니스 데이터 활용 실전 프로젝트 5회
- ·현직 튜터 상주
그 외
- ·개인별 강점/약점 리포트 진단
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
- 1서류 지원(지원동기 작성)
- 2결과 발표(합격자 안내)
- 3고용24 수강신청(매니저 안내)
- 4입과 테스트 준비(슬랙 스터디)
- 5입과 테스트 합격(최대 5회 응시)
- 6최종 합류(베이스캠프 시작)
출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다
자주 묻는 질문
비전공자도 지원할 수 있나요?
K-디지털 트레이닝은 제도상 전공·학력을 보지 않습니다. 다만 기관이 밝힌 훈련 대상이 있어 위 「어떤 분이 수강하면 좋을지」를 함께 확인하세요.
내일배움카드가 꼭 있어야 하나요?
지원 시점에 없어도 됩니다. 상담 단계에서 발급을 진행합니다. 다만 수강신청은 카드가 있어야 마칠 수 있습니다.
실제로 얼마를 내나요?
내일배움카드 소지자는 0원입니다. 27,515,400원 → 0원(100% 국비지원). 훈련장려금 월 최대 40만원(개인마다 지급액 상이).
선발 절차가 있나요?
기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.
훈련장려금을 받을 수 있나요?
출석률 조건을 채우면 월 최대 40만원까지 받을 수 있습니다. 지급 조건은 기관·제도 기준을 따릅니다.
예전에 국비 교육을 들었는데 또 되나요?
중복수강 제한이 있을 수 있습니다. 최근 수료 이력이 있으면 상담 단계에서 먼저 확인해야 합니다.
출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만
기관 랜딩페이지 https://kant.spartaclub.kr/ai-llm
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
