[솔트룩스]LLM 지능형 에이전트 서비스개발 부트캠프
한국표준협회 · 1회차 · 서울 강남구
프로그램 요약
LLM으로 실제 동작하는 AI 서비스를 만드는 개발자가 된다 - 백엔드·프론트엔드 풀스택 개발부터 LLM·RAG 기반 AI 서빙, AWS 배포까지 직접 구현
- 수업일정
- 2026.07.28 ~ 2027.01.20약 6개월
- 모집정원
- 30명
- 총 시간
- 960시간
- 학습장소
- 서울서울특별시 강남구 테헤란로69길 5 (삼성동)오프라인
- 강의장
- DT센터
- 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
- ✓프로그래밍 기초 및 서비스 개발 이해를 보유하고, AI 기술을 활용한 애플리케이션 개발 직무로의 취업 또는 전환을 희망하는 학습자
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
- 1STEP1 Java·Spring·DB·온톨로지
JAVA 심화 문법·객체지향 설계 · MySQL·SQL·데이터 모델링 · 온톨로지·지식그래프 설계 · Spring Boot REST API·JPA · JWT·보안(인증/인가)·모니터링 · 데이터 연동 프로젝트
- 2STEP2 React 기반 인터랙티브 UI
JavaScript·웹 퍼블리싱 기초 · React 컴포넌트·상태관리 · 비동기 통신·API 연동 · WebSocket·SSE 실시간 응답 · AI 챗봇 전용 대화형 UI 설계 · 실시간 챗봇 UI 프로젝트
- 3STEP3 FastAPI·LangChain·RAG
Python·FastAPI 비동기 서버 · AI 서빙 아키텍처 설계 · LangChain·임베딩·Vector DB · RAG 검색증강생성 파이프라인 · 온톨로지 결합·에이전트 워크플로우(LangGraph) · 지능형 에이전트 구현 프로젝트
- 4STEP4 Docker·클라우드 통합·배포
Docker 컨테이너·이미지 관리 · Kubernetes 컨테이너 오케스트레이션 · GitHub Actions CI/CD 자동화 · AWS Fargate 배포·CloudWatch 모니터링 · 프론트·백엔드·AI 서버 통합 · 서비스 통합·배포 프로젝트
- 5FINAL 최종 프로젝트 - 의료 RAG 챗봇
온톨로지 지식그래프+RAG 결합 의료 도메인 AI 상담 챗봇 클라우드 구현
고용24 등록 교과목 13개 보기
- 인공지능 서비스 백엔드 개발을 위한 Java 프로그래밍 심화· Java 17/21 최신 문법 및 JVM 메모리 구조/GC 최적화 · 대규모 트래픽 처리를 위한 객체지향 설계 5원칙(SOLID) 심화 · Java 멀티스레딩과 synchronized 키워드를 활용한 동기화 · 컬렉션 프레임워크와 Stream API를 활용한 여러 데이터 저장 방식 및 변환처리 심화 · 비동기 프로그래밍 및 대규모 트래픽 데이터 처리 기초 실습
- 대규모 데이터 관리 및 지식 그래프 설계· MySQL/MariaDB 설치 및 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스의 비교 · SQL의 심화 문법을 통한 데이터 정의, 조작, 제어(DDL, DML, DCL) · 정규화와 데이터 모델링, 데이터 무결성과 제약조건 · Transaction 과 ACID 개념 및 동시성 제어(Lock, Isolation Level), 인덱스와 성능 최적화 · MySQL/MariaDB를 활용한 대용량 더미 데이터 생성 및 인덱싱 성능 벤치마킹 실습 · 도메인 기반 온톨로지 설계
- Spring 기반 AI 에이전트 서버 아키텍처 설계· Spring Boot 기반 RESTful API 설계 및 JPA 성능 최적화 · JWT 기반 인증 시스템 및 AI 서비스 보안 체계 구축 · Spring Cloud 기반 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 설계 · Junit을 활용한 단위/통합 테스트 · TDD(테스트 주도 개발)를 통한 비즈니스 로직 검증
- 분산 서버 통합 모니터링 시스템 구축· 모니터링 개요와 Spring boot Actuator 설정 · 기본 제공 EndPoint 와 사용자 정의의 EndPoint 활용 · 분산 서버 환경에서의 접근 제어 설정, Spring Security 와 Actuator 연동 · Prometheus 구성 요소 및 메트릭 수집 테스트, PromQL 기본 문법 활용 · Grafana 설치 및 데이터 소스 연결, 통합 모니터링 대시보드 구축 · Alerting 규칙 설정과 분산 서버 환경에서의 실시간 알림 대응 프로세스
- React.js 기반 AI 인터랙티브 UI/UX 및 실시간 응답 구현· JavaScript 기초와 EC6 문법 활용, Axios/Fetch 기반의 비동기 요청 프로세스 · HTML, CSS3, BootStrap, Tailwind CSS를 활용한 웹 퍼블리싱 · React 가상 DOM, LifeCycle 이해 및 비동기 API 통신 상태 관리 · LLM 챗봇 스트리밍 응답을 위한 WebSocket 및 SSE(Server-Sent Events) 구현 · AI 에이전트 전용 대화형 인터페이스 UI 최적화 설계
- Python 기반 비동기 AI 서빙 서버 구축· Python 기초 및 가상환경 설정, FastAPI 비동기 프로그래밍 · 비동기 처리 및 동시성 개념, AI 서빙 환경을 고려한 아키텍처 설계 · Pytest를 활용한 AI API 유닛 테스트 및 성능 벤치마킹 · FastAPI 기반 AI API 서버 구축 · 하이브리드 시스템(Java-Python) 간의 통합 성능 벤치마킹 실습
- LangChain 활용 RAG 파이프라인 구축· LangChain 프레임워크 심화 및 임베딩 기술 · LangGraph 기반의 흐름 및 상태관리, 다단계 요청 및 분기 처리 · LangSmith 기반 추적 및 평가, AI 로직 실행 과정의 추적(Tracing)·Retrieval-Augmented Generation 개념 및 동작 흐름 이해 · Vector DB 연동 및 데이터 파이프라인 구축 · 온톨로지 기반 지식 그래프 구축 및 Graph RAG 통합을 통한 할루시네이션 억제 · 프롬프트 엔지니어링 활용 및 지능형 에이전트 워크플로우 구현
- Cloud Native 환경의 AI 서비스 인프라 구축 및 CI/CD 파이프라인· Docker 기본 명령어 및 멀티스테이지 빌드, Docker Network 와 Volume 관리 · Docker 및 Kubernetes(K8s) 기반 컨테이너 오케스트레이션 · Github Actions 와 Jenkins 등 CI 도구 활용한 지속적 통합 · 컨테이너 기반 AWS 클라우드 환경의 배포 · AWS Fargate를 활용한 서버리스 컨테이너 실행, AWS Cloud Watch Service 기반 모니터링
- 지능형 서비스를 위한 데이터 연동 프로젝트[주제 1] 금융 상품 지식 그래프 기반 추천 데이터 레이어 · 금융 상품 간의 복잡한 관계를 온톨로지로 설계하고, Java DAO/DTO 패턴을 통해 효율적인 데이터 연동 로직을 구현 · 금융감독원 금융상품 통합 비교공시 API 활용 (오픈데이터) · 금융 도메인 온톨로지 설계서, 데이터 연동 API(Java), DB 스키마 정의서 산출 [주제 2] 공공 법률/행정 지식 베이스 구축 · 복잡한 법률 조항과 행정 절차를 지식 구조화하고, 대규모 쿼리 성능을 고려한 심화 SQL 및 인덱싱 최적화 · 공공데이터포털/AI hub의 법령/판례 데이터셋 활용 (오픈데이터) · 법률 지식 그래프 모델 및 고성능 쿼리 최적화 보고서, 데이터 CRUD 모듈 산출
- LLM 기반 지능형 웹 애플리케이션 통합 프로젝트[주제 1] 실시간 AI 고객 상담 챗봇 및 인터랙티브 대시보드 구축 · LLM의 응답을 SSE/WebSocket을 통해 실시간 스트리밍으로 출력하며, 사용자 대화 상태를 관리하는 React UI 구축 · AI Hub 고객센터 질의응답 데이터셋 활용(오픈데이터) · 실시간 챗봇 서비스 및 JWT 기반 보안 인증 시스템, MSA 아키텍처 설계서 산출 [주제 2] 실시간 뉴스 분석 및 지능형 요약 에이전트 플랫폼 · 뉴스 데이터를 실시간으로 수집하고, Spring Cloud 기반 MSA 구조를 통해 안정적인 트래픽 처리와 요약 결과를 웹에 연동 · Naver/Google News API 연동 데이터 활용(오픈데이터) · 뉴스 자동 요약 플랫폼 및 실시간 알림 시스템, API 성능 보고서
- 온톨로지 기반의 지식 베이스를 활용한 맞춤형 AI 챗봇 구현[주제 1] 도메인 온톨로지 융합형 전문 의료/건강 상담 RAG 챗봇 · VectorDB와 온톨로지 지식 그래프를 결합하여 전문 의료 지식의 환각 현상을 최소화한 RAG 시스템 구현 · AI Hub 의학지식 데이터셋 활용(오픈데이터) · 온톨로지 결합형 RAG 파이프라인, FastAPI 기반 AI 서빙 서버, K8s 기반 배포 산출물 [주제 2] 기업 내부 지식 관리를 위한 에이전틱(Agentic) AI 챗봇 · LangChain의 에이전트 워크플로우를 활용하여 기업 사규나 업무 매뉴얼을 검색하고, 실제 업무(메일 발송 등)를 수행 · 공공기관 업무 매뉴얼 및 일반 기업 표준 정관 활용(오픈 데이터) · 지능형 워크플로우 에이전트 및 CloudWatch 모니터링 시스템
- 커리어 코칭· 취업 컨설팅 특강 · 커리어 멘토링 특강 · 자소서 특강 · 포트폴리오 특강 · 실무 면접 특강
- 총 훈련시간960 시간
출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목
지원 혜택
금전 지원
- ·훈련비 전액 국비지원(내일배움카드 발급자)
- ·출석률에 따른 매월 훈련수당+장려금(월 40만원)
- ·솔트룩스 자체 AI 플랫폼 루시아(LUXIA) 무료 제공
취업 연계
- ·성적 우수자 인턴십 기회 제공
- ·솔트룩스·파트너사 인턴십 및 채용연계 기회
- ·포트폴리오 코칭 및 면접 준비 지원
학습 지원
- ·현업 전문가 강사진(솔트룩스 현직 AI 연구원·엔지니어)
- ·GPU 실습 환경 무상 제공
그 외
- ·성적 우수자 솔트룩스 서류전형 면제
- ·성적 우수자 솔트룩스 입사 지원 시 서류전형 면제
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
기관이 공개한 절차 정보가 없습니다. 지원하면 상담에서 안내받습니다.
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. LP는 '교육비 0원(전액 국비지원)', '훈련수당+장려금 매월 40만원 지원'으로 표기. 대조 회차 수강료(17,424,000원)는 훈련비 총액(정부지원분 포함)으로 추정되며 자부담금과는 다른 개념.
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://aicampus.saltlux.com/pages/ai-agent-service.html
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
