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AI 플랫폼 엔지니어

AI Platform Engineer

Visitors

AI 서비스가 안정적으로 배포·확장·관측될 수 있도록 플랫폼 인프라를 설계하는 역할을 목표로 합니다.

첫 단계 시작 →커리큘럼 보기
Guides
11
Duration
12주
Level
Intermediate
Phases
3
Practice Labs
7
Recommended first

AI Foundations

이 경로는 AI Foundations 위에서 이어집니다. 기초가 처음이라면 먼저 완주하세요.

선행 경로 보기 →

Curriculum

  1. 01Build2
  2. 02AI Application1
  3. 03Operate8

Curriculum

학습 순서

각 단계는 기존 가이드로 바로 연결됩니다. 이미 아는 내용은 완료로 표시하고 넘어가도 좋습니다.

첫 단계 시작: Python 기본 →
  1. Phase 01Build

    01Python 기본NextAI 서비스 백엔드 개발의 기초 언어 역량을 다집니다.→LAB0/10
  2. 02FastAPIAI 추론 서비스를 API로 서빙합니다.→LAB0/4
  3. Phase 02AI Application

    03벡터 DB임베딩 검색을 위한 벡터 데이터베이스를 운영합니다.→
  4. Phase 03Operate

    04LinuxAI 인프라를 운영하는 서버의 리눅스 기본기를 다집니다.→LAB0/9
  5. 05DockerAI 서비스와 모델 서버를 컨테이너로 패키징합니다.→LAB0/9
  6. 06Kubernetes 기본GPU 워크로드를 포함한 AI 인프라를 오케스트레이션합니다.→LAB0/9
  7. 07K8s 심화/실무프로덕션 수준의 네트워킹, 스토리지, 트러블슈팅과 오토스케일링으로 안정성을 높입니다.→
  8. 08CI/CD모델·서비스 배포 파이프라인을 자동화합니다.→LAB0/4
  9. 09PrometheusAI 서비스의 지연시간과 리소스 사용량을 관측합니다.→LAB0/3
  10. 10Grafana대시보드로 AI 서비스 상태를 실시간 관측합니다.→
  11. 11LLMOps모델·프롬프트 버전과 품질 지표를 운영 관점에서 지속적으로 관리합니다.→

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