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Learning Paths
목표 직무를 고르면 기존 /learn/ 가이드를 학습 순서대로 안내합니다. 공통 기초에서 시작해 전문 분야와 운영 역량으로 확장하세요.
- Paths
- 8
- 연결된 가이드
- 40
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01 공통 기초
AI Foundations 먼저 시작하기
어떤 AI 전문 분야로 가더라도 필요한 공통 기초입니다. AI가 처음이라면 여기서 시작하세요.
02 AI 전문 분야
AI 전문 분야를 선택하세요
AI Foundations 이후 이어가면 좋은 전문 경로입니다. 이미 기초가 있다면 바로 시작해도 좋습니다.
AI Agent 엔지니어
AI Agent Engineer
LLM 기반 AI Agent와 RAG 파이프라인을 설계하고 프로덕션 서비스로 구현하는 역할을 목표로 합니다.
AI 실전 입문 & 로드맵Python AILangChain+9
AI 애플리케이션 엔지니어
AI Application Engineer
자율 Agent보다는 가볍게, LLM API와 RAG를 조합해 실제로 쓸 수 있는 AI 서비스를 빠르게 만드는 역할을 목표로 합니다.
AI 실전 입문 & 로드맵Python AIFastAPI+3
AI 플랫폼 엔지니어
AI Platform Engineer
AI 서비스가 안정적으로 배포·확장·관측될 수 있도록 플랫폼 인프라를 설계하는 역할을 목표로 합니다.
Python 기본FastAPI벡터 DB+8
Production AI 엔지니어
Production AI Engineer
이미 만들어진 AI 애플리케이션을 실제 트래픽 앞에서도 안정적으로 배포·테스트·관측하고 비용까지 관리하는 역할을 목표로 합니다.
FastAPIDockerKubernetes 기본+5
03 Production & Platform
플랫폼 · 운영 경로
AI 서비스든 일반 서비스든 안정적으로 배포·운영하는 역할을 목표로 하는 경로입니다.
클라우드 네이티브 엔지니어
Cloud Native Engineer
컨테이너 기반 워크로드를 여러 클라우드 환경에 걸쳐 설계하고 운영하는 역할을 목표로 합니다.
클라우드 입문 & 로드맵DockerKubernetes 기본+4
DevOps / SRE 엔지니어
DevOps / SRE Engineer
배포 자동화와 관측성을 갖춘 안정적인 서비스 운영 체계를 구축하는 역할을 목표로 합니다.
DevOps 입문 & 로드맵LinuxDocker+4
Spring Cloud 엔지니어
Spring Cloud Engineer
Spring 기반 마이크로서비스 아키텍처를 설계하고 구현하는 역할을 목표로 합니다.
Spring 입문 & 로드맵JavaSpring Boot+5