AI 네이티브 데이터 플랫폼 엔지니어 과정
주식회사구름 · 1회차 · 경기 성남시
프로그램 요약
AI가 학습하기 좋은 데이터 파이프라인과 RAG용 벡터 데이터베이스를 설계·구축하는 데이터 플랫폼 엔지니어 양성 K-디지털 트레이닝 과정
- 모집마감
- 모집 준비 중(구체 일자 미확정) 기관
- 수업일정
- 2026.08.06 ~ 2026.12.28약 5개월
- 요일시간
- 월~목기관
- 수업안내
- 총 94일(약 5개월) / 이론기간(1~3개월) 09:00-13:00 이론강의, 14:00-15:00 팀협업과제, 15:00-16:00 개인실습미션, 16:00-17:00 팀리뷰(월~목)/알고리즘테스트(금) 기관
- 모집정원
- 36명
- 총 시간
- 752시간
- 학습장소
- 경기경기도 성남시 분당구 판교로 242 (삼평동)온라인
- 강의장
- PDC A동 9층
- 가까운역
- 역삼역 기관
- 수강료
- 미공개 상담 시 확인
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓데이터 엔지니어링 또는 백엔드 개발 분야에 관심이 있는 자
- ✓Python, SQL, API 활용, 데이터 처리, 서버 개발 경험 중 하나 이상이 있거나 관련 프로젝트를 수행해 본 자
- ✓데이터 기반 서비스 구현에 관심이 있는 자
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
- 11. AI 서비스와 데이터 플랫폼 아키텍처
Feature Store, Vector DB 및 AI 서비스용 Data Lakehouse 구조 전반 이해
- 22. AI 데이터 수집과 레이크하우스 설계
JSON, Parquet 등 정형/비정형 원천 데이터 목적별 파티셔닝 수집 및 스키마 관리
- 33. AI 워크로드 데이터 파이프라인 자동화
Airflow DAG 기반 증분 수집, 재처리(Backfill) 및 의존성 워크플로우 제어
- 44. 대용량 로그와 실시간 이벤트 스트리밍
Kafka, Spark Streaming 기반 실시간 로그 및 AI 서비스 대용량 트래픽 분산 처리
- 55. AI 데이터 품질, 계보, 거버넌스
dbt 기반 검증(Data Contract), 리니지 추적 및 PII 민감정보 보안 권한 통제
- 66. RAG와 벡터 데이터 파이프라인
비정형 문서 Chunking, Embedding 최적화 및 하이브리드 검색 기반 Vector DB 구축
- 77. AI 서비스 피드백 데이터와 DataOps
사용자 재질문/응답 로그 기반 모델 재학습용 DataOps 파이프라인 연계 운영
- 8Step2 중간 프로젝트
학습내용에 맞춘 점진적 프로젝트 개발(취업 포트폴리오 I)
- 9Step3 최종 프로젝트
소규모 팀 기반 도메인 심화 프로젝트(취업 포트폴리오 II)
- 10Step4 합반 프로젝트
기업 실무 주제 반영, 타 직무 융합 수행(취업 포트폴리오 III, 기업연계)
고용24 등록 교과목 14개 보기
- 오리엔테이션오리엔테이션
- AI 서비스와 데이터 플랫폼 아키텍처AI 모델과 LLM 서비스가 필요로 하는 데이터 구조를 이해하고, 데이터 플랫폼의 역할을 정의한다.
- AI 데이터 수집과 레이크하우스 설계다양한 원천 데이터를 AI 활용 목적에 맞게 수집하고 저장 구조를 설계한다.
- AI 워크로드를 위한 데이터 파이프라인 자동화반복적인 데이터 수집, 정제, 검증 작업을 자동화한다.
- 대용량 로그와 실시간 이벤트 스트리밍AI 서비스에서 발생하는 대용량 이벤트와 실시간 로그를 처리한다.
- AI 데이터 품질, 계보, 거버넌스AI 모델 성능과 서비스 신뢰성에 영향을 주는 데이터 품질을 관리한다.
- RAG와 벡터 데이터 파이프라인문서와 비정형 데이터를 RAG 서비스에서 활용 가능한 벡터 데이터로 변환한다.
- AI 서비스 피드백 데이터와 DataOps 운영AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 피드백 데이터를 수집하고 개선 사이클로 연결한다.
- AI 서비스 로그 수집 및 학습 데이터셋 생성 파이프라인 프로젝트AI 서비스 호출 로그, 사용자 행동 로그, 오류 로그를 수집하고, 학습, 평가, 분석에 활용 가능한 데이터셋으로 정제한다. 수집 주기, 데이터 구조, 중복 및 결측 검증 기준을 정의하고, 자동화된 데이터 적재 흐름을 구축한다.
- RAG 서비스용 문서 데이터 플랫폼 구축 프로젝트문서 데이터를 수집, 정제, 분할, 메타데이터화하고, 검색 가능한 데이터 구조로 변환한다. 문서 유형, 권한, 최신성, 출처 정보를 관리하여 RAG 서비스에서 신뢰할 수 있는 검색 기반 데이터 플랫폼을 구축한다.
- AI 서비스 데이터 품질 및 피드백 운영 플랫폼 프로젝트[합반 프로젝트] AI 서비스 데이터 파이프라인 및 DataOps 플랫폼 구축 풀스택 빌더팀이 개발하는 AI 서비스가 신뢰할 수 있는 데이터를 활용할 수 있도록 데이터 수집·정제·품질 검증 파이프라인을 구축하고, 운영 중 누적되는 로그를 기반으로 데이터 품질을 지속적으로 개선한다. RAG 활용에 적합한 데이터 구조를 설계하고, 보안팀과 협업해 민감정보 보호 및 접근 통제를 적용한다. 데이터 파이프라인 설계서, 데이터 구조 문서, 품질 보고서, 운영 대시보드를 산출한다.
- 특강/세미나현직자 실무 트렌드 특강
- 수료식프로젝트 최종 발표회 및 수료식
- 총 훈련시간752 시간
출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목
지원 혜택
취업 연계
- ·실무 포트폴리오 3개 완성(AI 서비스 로그 파이프라인, RAG Vector DB 플랫폼, 기업연계 DataOps 프로젝트)
- ·합반 프로젝트를 통한 기업 실무 주제 반영
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
- 1Step1 지원서 제출(내일배움카드 발급 확인 및 기본 지원서 작성)
- 2Step2 폰터뷰(비대면 면담)
- 3Step3 과정 적합성 검사(기본 역량, 학습 준비도, 과정 이해도 확인)
- 4Step4 최종 합격 및 입과
- 5(프리패스) Pre AI Campus 구름 AI 기초체력 훈련 진도율 50% 이상 이수 시 선발전형(평가·면접) 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.
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-data-platform
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
