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개강일 지남자부담 0원

AI 인프라 운영 및 설계 엔지니어 과정

주식회사구름 · 1회차 · 경기 성남시

LLMK-디지털

프로그램 요약

AI 모델을 서비스로 멈춤 없이 스케일링하는 클라우드 아키텍트를 목표로 하는 K8s/GPU 기반 AI 인프라 운영·설계 엔지니어 과정

모집마감
2026-08-10 기관
수업일정
2026.08.06 ~ 2026.12.28약 5개월
요일시간
월~금기관
수업안내
총 94일(월~금, 5개월) / 이론기간(1~3개월) 매일 09:00-13:00 이론강의, 14:00-15:00 팀협업과제, 15:00-16:00 개인실습, 16:00-17:00 팀리뷰/금요일 알고리즘테스트 기관
모집정원
50명
총 시간
752시간
학습장소
경기경기도 성남시 분당구 판교로 242 (삼평동)온라인
강의장
PDC A동 9층
가까운역
역삼역 기관
수강료
0원 전액 국비지원

출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시

어떤 분이 수강하면 좋을지

  • ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
  • ✓클라우드, 인프라, DevOps, MLOps 분야로의 진입 또는 직무 전환을 희망하는 자
  • ✓Linux, 네트워크, 클라우드 서비스 활용 경험 중 하나 이상이 있거나 관련 기술을 학습한 경험이 있는 자
  • ✓시스템 운영과 자동화에 관심이 있는 자

출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건

커리큘럼

  1. 11. 시스템 인프라 기초

    Linux, 프로세스, 네트워크 및 서버 리소스(CPU/Memory/Disk) 구조

  2. 22. 컨테이너 기반 AI 서비스 실행 환경

    Docker 이미지 생성 · 볼륨/네트워크 설정 · API 서비스 실행단위 구성 및 헬스체크

  3. 33. Kubernetes 기반 AI 워크로드 운영

    Pod/Deployment 배포 · 안정적 스케일링(HPA) · 시스템 리소스 관리

  4. 44. GPU 및 LLM 서빙 인프라 운영

    vLLM, Triton 활용 GPU 최적화 · 동시요청·지연시간(Latency) 분석

  5. 55. AI 서비스 관측성과 SRE 운영 체계

    Prometheus, Grafana 기반 메트릭 대시보드 · SLI/SLO/SLA 기준 정의

  6. 66. AIOps 기반 장애 탐지와 운영 자동화

    운영로그 기반 이상징후 자동탐지 알림 · 장애대응 Runbook 문서화

  7. 77. 배포 안정화와 GitOps 운영 전략

    GitHub Actions, ArgoCD 기반 무중단 배포(CI/CD) · 롤백 운영 체계

  8. 8중간/최종/합반 프로젝트

    Kubernetes 기반 AI 서비스 배포 및 관제 체계 · AI 모델 서빙 성능 관측 및 SRE 운영 리포트 · [합반 기업 프로젝트] 무중단 배포 및 AIOps 관제 구축

고용24 등록 교과목 14개 보기
  • AI 서비스 운영을 위한 시스템 인프라 기초AI 서비스 운영에 필요한 서버, 네트워크, 리소스, 로그 구조를 이해한다.
  • 컨테이너 기반 AI 서비스 실행 환경AI 모델과 API 서비스를 재현 가능한 실행 단위로 구성하고 운영한다.
  • Kubernetes 기반 AI 워크로드 운영Kubernetes에서 AI 서비스가 안정적으로 실행되도록 배포, 스케일링, 리소스 관리를 수행한다.
  • GPU 및 LLM 서빙 인프라 운영GPU 자원을 사용하는 AI/LLM 서비스를 운영하고, 서빙 성능을 분석한다.
  • 오리엔테이션오리엔테이션
  • AI 서비스 관측성과 SRE 운영 체계AI 서비스의 상태를 로그, 메트릭, 대시보드로 관측하고 운영 기준을 정의한다.
  • AIOps 기반 장애 탐지와 운영 자동화운영 로그와 메트릭을 기반으로 이상 징후를 탐지하고 장애 대응을 자동화한다.
  • 배포 안정화와 GitOps 운영 전략AI 서비스의 변경 사항을 안전하게 배포하고, 장애 발생 시 롤백 가능한 운영 체계를 구축한다.
  • 특강/세미나현직자 실무 트렌드 특강
  • Kubernetes 기반 AI 서비스 배포 및 기본 관제 프로젝트제공된 AI 모델을 API 서비스로 구성하고, 컨테이너 기반 실행 환경에서 배포한다. 서비스 상태, 리소스 사용량, 오류 로그를 확인할 수 있는 기본 관제 체계를 구축하고, 배포 절차와 운영 점검 항목을 문서화한다.
  • AI 모델 서빙 성능 관측 및 장애 대응 프로젝트AI 모델 서빙 환경을 구축하고, 요청량, 지연 시간, 오류율, 리소스 사용량을 기준으로 서비스 성능을 관측한다. 성능 저하와 장애 상황을 분석하여 알림 기준, 장애 대응 절차, 운영 리포트를 작성한다.
  • AI 서빙 장애 시나리오 기반 AIOps 관제 및 복구 자동화 프로젝트[합반 프로젝트] AI 서비스 운영 기반 인프라 구축 타 과정 팀들이 AI 서비스를 안정적으로 배포·운영할 수 있도록 클라우드 네이티브 인프라와 배포 자동화 체계를 구축한다. 서비스 특성에 맞는 운영 환경을 설계하고, 무중단 배포와 장애 대응이 가능한 운영 흐름을 마련하며, 보안팀의 검토 결과를 반영해 인프라 수준의 방어 체계를 적용하고 그 과정에서 인프라 아키텍처, 배포 파이프라인, 관측성 체계, 운영 문서를 산출한다.
  • 수료식프로젝트 최종 발표회 및 수료식
  • 총 훈련시간752 시간

출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목

지원 혜택

장비·학습환경

  • ·역삼역 4번출구 도보 10초 거리 교육 공간(라운지 등)

출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도

지원 절차

선발 전형이 있습니다 서류·면접 등 전형을 거쳐야 합니다. 신청한다고 모두 수강할 수 있는 것은 아닙니다.
  1. 1Step1 지원서 제출(내일배움카드 발급 확인)
  2. 2Step2 폰터뷰(비대면 면담)
  3. 3Step3 과정 적합성 검사(기본역량·학습준비도·과정이해도)
  4. 4Step4 최종 합격 및 입과
  5. 5비전공자/입문자는 'Pre AI Campus(구름 AI 기초체력훈련, KDC 온라인)' 진도율 50% 이상 이수 시 선발전형(평가·면접) 전면 면제

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. 원문 표기 '수강료 0원 13,648,800원' - 정가 13,648,800원에서 국비지원으로 0원 표기로 해석됨(취소선 여부 확인 안 됨, 원문 그대로 병기)

선발 절차가 있나요?

있습니다. 위 「지원 절차」의 서류·면접 전형을 확인하세요.

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.goorm.io/ai-infra

고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신

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