모집 안내

교육기간
26년 06월 29일(월)
   ~ 27년 12월 29일(화) (약 6개월)
선발인원
선착순 28명 모집 (선발 면접에 합격한 자)
자격요건
국민내일배움카드 발급 가능한 자
MLOps 엔지니어, AI 클라우드
   인프라 관리
등 직무 취업 희망자
수강혜택
훈련비 18,150,000원 전액 지원!
매월 최대 90만원 훈련 수당 지급

   (훈련수당 40만원 + 국취 1유형 50만원)

NHN CLOUD

국내 대표 클라우드 기업으로 공공클라우드 전환 사업 1위를 유지하며, 클라우드 시장을 선도하고 있습니다.

서비스/솔루션
0 +
(맞춤형 솔루션)
국내외 고객사
0 +

NHN CLOUD 활용 AI·MLOps 사례

금융 플랫폼
  • 대규모 트랜잭션 데이터 처리 및 AI 모델 적용
  • 안정적인 서비스 운영을 위한 MLOps 환경 구축
트래블월렛 등 금융 서비스 기업
커머스 플랫폼
  • 사용자 행동 데이터 기반 추천 및 개인화 서비스
  • AI 모델 운영을 위한 MLOps 기반 서비스 구조
윙잇, 29CM 등 커머스 플랫폼
공공·교육 플랫폼
  • 사용자 데이터 기반 학습 분석 및 AI 서비스 적용
  • 안정적인 운영을 위한 클라우드 기반 MLOps 환경
KAIST 등 교육·공공기관

도메인별 AI 전문기업 참여

AI 기업이 함께 설계하고 참여하는 실전형 교육 과정으로 프로젝트 멘토링, 실데이터 기반 실습, 채용 추천까지 이어집니다.

위세아이텍
AI 기반 MLOps 솔루션 기업
업력 35년+, 매출액 약 360억 규모
  • WiseAIOps·WiseProphet 솔루션 제공
  • 데이터 수집·분석·모델 운영까지 MLOps 지원
  • 금융·공공·제조 산업에 AI·빅데이터 프로젝트
슈어소프트테크
AI 기반 소프트웨어 검증
업력 20년+, 매출액 약 320억 규모
  • 자동차·국방·항공 등 미션 크리티컬 SW 검증 전문
  • Test by AI / Test of AI 기반 AI 검증 기술 보유
  • 시뮬레이션·데이터 분석 기반 SW 품질 검증 및 자동화
데이톤
AI 영상·에너지 최적화·데이터 분석
업력 6년+, 보유특허 3건
  • 에너지 최적화 AI 솔루션(AlloStar)
  • AI 영상분석 솔루션(Tech-see)
  • 데이터 분석 AI 플랫폼(Xpotti)
브이엠에스솔루션스
AI · 디지털 트윈 기반 APS
업력 25년+, 매출액 약 100억 규모
  • MOZART 기반 생산계획·스케줄링 솔루션 제공
  • 반도체·디스플레이 등 제조 산업 최적화 시스템 구축
  • 데이터 기반 예측 분석을 통한 AI 의사결정 지원
엠아이큐브솔루션
스마트팩토리·제조 AI 전문 기업
업력 22년+, 매출액 약 300억 규모
  • 제조 데이터 기반 디지털 트윈 솔루션 제공
  • MES·EES·AI 플랫폼 기반 생산 공정 최적화
  • AI 기반 예측 유지보수·품질 분석 시스템 구축
에이아이네이션
산업 AI·자율제조 MLOps 플랫폼 기업
업력 9년+, 보유특허 15건
  • WiseAIOps·WiseProphet 솔루션 제공
  • 데이터 수집·분석·모델 운영까지 MLOps 지원
  • 금융·공공·제조 산업에 AI·빅데이터 프로젝트
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시장현황

AI 산업의 성장은 곧 MLOps 인재 수요 증가로 이어집니다.

데이터 처리 수요 증가로
클라우드·AI 인프라 시장이 빠르게 확대

2024년 14.6조에서 2028년 24.6조로 전망

국내 AI 기업의 81.9%가 인력 부족 응답

단순 모델 개발보다
배포·운영·자동화 가능한 인재 수요 증가 

클라우드·GPU·MLOps를 다룰 수 있는 실무형 인재

AI 산업의 핵심 경쟁력이 되고 있습니다.

무엇이 다른가?

단순 AI 모델 학습이 아닌,

“운영 가능한 AI 시스템” 을 만드는 교육

구분
기존 부트캠프
[NHN CLOUD] 부트캠프
교육 범위
모델 개발·분석 중심
클라우드 → AI 모델 → MLOps → 운영 자동화까지 통합 교육
인프라 환경
로컬·개인PC 위주
NHN Cloud 기반 GPU·Kubernetes 실습 환경
실무 경험
모델 구현 후 종료
배포·모니터링·지속 개선까지 전 과정 경험
프로젝트
결과물 제출형
실제 산업 데이터 기반 AI 서비스 구축
MLOps 실습
이론·기초 수준
Docker·Kubeflow·CI/CD 기반 자동화 실습
기업 참여
특강 중심
현직자 멘토링·실데이터·프로젝트 직접 참여

AI 실무를 위한 완전한 인프라 구성

AI가 실제 운영되는 환경, 그 자체를 교육에 담았습니다.

NVIDIA GPU(V100)기반
대규모 AI 학습 환경
NHN Cloud 기반
확장형 클라우드 인프라 활용
Docker·Kubernetes 기반
GPU 연계 MLOps 실습 환경
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이론이 아닌, 현장 기준으로 배웁니다

압도적인 현직자 참여 비율
전체 교육의 약 80% 이상
현직 엔지니어가 직접 참여하여 진행합니다
80% 현직자 비율
슈어소프트테크 36%
위세아이텍 20%
NHN CLOUD 9%
에이아이네이션 8%
데이톤 8%
브이엠에스솔루션스 3%

참여기업의 산업 데이터 활용 및 솔루션 적용

NHN Cloud
  • NHN Cloud Essentialsd
  • NHN Cloud Architecting
  • NHN Kubernetes Service
위세아이텍
  • WiseAIOps 기반 AI 운영·모니터링 및 자동화 환경
  • WiseProphet 기반 시계열 예측 및 이상탐지 모델 적용
에이아이네이션
  • 다이캐스팅 부품 이미지 데이터(2,000장 이상) 활용
  • 이미지 기반 이상 탐지 및 품질 검사 모델 개발

NHN CLOUD로 완성하는 AI 실무 인프라

단순히 배우는 것을 넘어, 실제 AI 서비스가 운영되는 환경을 직접 경험합니다.

NHN Cloud · NKS

클라우드 인프라
  • NHN Cloud 기반 AI 인프라 구성
  • Kubernetes(NKS) 기반 Cloud Native MLOps 구축
  • GPU 클러스터 및 리소스 최적화 실습
딥러닝 · 멀티모달 AI

AI 모델 개발
  • CNN / Transformer / GAN 기반 딥러닝 학습
  • Vision / NLP / LLM / VLM 기반 멀티모달 AI 실습
  • 강화학습(DQN / PPO) 기반 AI 모델 구현
Kubeflow · Feast

MLOps 자동화
  • 데이터·모델 파이프라인 구축
  • Kubeflow 기반 자동 Serving 및 실험 관리
  • 모니터링·드리프트 감지·지속학습(CT) 운영
WiseAIOps · AI EMS

산업 AI 프로젝트
  • 스마트팩토리·예지보전 프로젝트 수행
  • AI 기반 EMS 플랫폼 구축
  • 산업 데이터 기반 이상탐지·품질 분석 모델 개발

산업현장 요구 커리큘럼

NHN Cloud 기반 데이터 처리, AI 모델링, 자동화 운영 기술을 학습하고,

참여기업의 실제 솔루션 및 프로젝트를 통해 실무 역량을 강화합니다.

클라우드 인프라
리눅스 및 시스템 관리 기초

40h
NHN Cloud

48h
NHN Kubernetes Service(NKS)

32h
K8s GPU 자원 최적화

40h
0h40h80h120h160h
MLOps 자동화
모델 서빙

40h
실험 관리

40h
데이터 워크플로우

40h
파이프라인

40h
Kuberflow 파이프라인 운영

40h
모니터링 및 지속적 학습(CT)

40h
0h40h80h120h160h
AI 모델 엔지니어링
데이터 과학

40h
지도 및 비지도 학습

40h
강화 학습

40h
딥러닝

40h
멀티 모달

40h
0h40h80h120h160h
프로젝트 및 기업솔루션
스마트 팩토리 설계, 예지보전 프로젝트

160h
AI MLOps기반의 AI EMS 플랫폼 구축 프로젝트

160h
참여기업 위세아이텍 [WiseAIOps]

36h
0h40h80h120h160h
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AI 팩토리 단계별 커리큘럼

데이터와 모델, 인프라와 자동화를 연결하여  현업 프로젝트 기반으로 AI 운영 역량을 완성합니다.

STEP 01
클라우드 인프라
STEP 02
AI 모델 엔지니어링
STEP 03
MLOps 자동화
STEP 01.
AI 서비스를 운영할 수 있는
인프라 엔지니어
핵심 목표
GPU 기반 AI 인프라 구축 및 Kubernetes 운영 역량 확보
교과목
  • 리눅스 및 시스템 관리 기초
  • NHN Cloud 기반 클라우드 인프라 구축
  • NHN Kubernetes Service(NKS) 운영 실습
  • K8s GPU 자원 최적화 및 클러스터 운영
  • AI 서비스 운영을 위한 서버·컨테이너 환경 구성
STEP 02.
데이터를 기반으로
AI 모델을 설계·학습하는
AI 엔지니어
핵심 목표
데이터 처리 및 AI 모델 개발·학습 역량 확보
교과목
  • 데이터 과학 및 데이터 전처리
  • 지도 및 비지도 학습 모델 구현
  • 강화학습 기반 AI 모델 설계
  • 딥러닝 모델 학습 및 성능 개선
  • 멀티모달 AI 모델 활용 실습
STEP 03.
AI 모델을 안정적으로
배포·운영하는
MLOps 엔지니어
핵심 목표
AI 모델 서빙·자동화·지속 운영(MLOps) 역량 확보
교과목
  • AI 모델 서빙 및 배포 자동화
  • 실험 관리 및 모델 버전 관리
  • 데이터 워크플로우 자동화 구성
  • CI/CD 기반 AI 파이프라인 구축
  • Kubeflow 기반 MLOps 운영 실습
  • 모니터링 및 지속적 학습(CT) 환경 구성

현직자 멘토와 함께하는 기업 프로젝트 트랙

이론을 넘어 실제 산업 데이터를 기반으로 AI 모델 개발부터

MLOps 운영까지 직접 구현하는 실전형 프로젝트를 수행합니다.

스마트 팩토리 설계 · 예지 보전 Project
AI MLOps 기반의 AI EMS 플랫폼 구축 Project
스마트 팩토리 설계
스마트 팩토리 설계 · 예지 보전 Project
프로젝트 목표
  • 스마트 팩토리 환경의 이상탐지 및 예지보전 AI 모델 구현
  • 산업 데이터 기반 AI 자동화 및 운영 프로세스 이해
  • AI 모델 개발부터 배포까지 실무형 프로젝트 수행 역량 확보
프로젝트 수행 내용
  • 이미지 기반 이상탐지 모델 개발
  • 시계열 센서 데이터 기반 이상탐지 모델 개발
  • 데이터 수집·전처리 및 파이프라인 구축
  • 모델 배포 및 실시간 추론 환경 구성
  • WiseAIOps 기반 MLOps 운영 실습
AI EMS 플랫폼
AI MLOps 기반의 AI EMS 플랫폼 구축 Project
프로젝트 목표
  • AI 기반 에너지 관리 시스템(EMS) 구축 역량 확보
  • 전력 데이터 기반 이상탐지·예측 AI 모델 구현
  • 클라우드 기반 AI 서비스 운영 및 MLOps 자동화 경험 확보
프로젝트 수행 내용
  • 설비별 전력 데이터 수집 및 분석
  • 전력 데이터 전처리 및 AI 모델 개발
  • AI 추론·이상탐지 서비스 구현
  • Kubeflow 기반 AI 파이프라인 구축
  • MLOps 기반 자동 배포·모니터링 환경 구성

이해를 돕기 위해 AI로 생성된 이미지를 사용했습니다.

실무 역량 집중 트랙

실무에 직접 연결되는 영역을 집중 보완하여

자격증 준비, 현직자 프로젝트 멘토링, 공모전 참여까지 현업에서 요구되는 역량을 완성합니다.

1. NHN Cloud 자격증
NHN Cloud Certified 자격증 준비를 병행하며 AI 인프라·Kubernetes·MLOps 운영 환경까지 경험할 수 있도록 지원합니다.
NHN Cloud 자격증 이미지
지원 내용
  • 시험 응시 전략 및 일정 가이드
  • 데일리 스터디 인증
  • 응시료 전액 환급(1회)
2. 프로젝트 멘토링
참여기업 현직자와 함께, 단순 결과물 점검이 아니라 실제 산업 데이터 기반 AI 프로젝트 수행 과정을 경험합니다.
멘토링 이미지
지원 내용
  • 현직자 멘토링 세션
  • 프로젝트 중간 점검 및 결과 리뷰
  • 최종 발표자료·포트폴리오 첨삭
3. 공모전 지원
AI 팩토리, MLOps 등 관련 공모전 참여를 지원하여 실제 평가받는 결과물을 완성합니다.
공모전 이미지
지원 내용
  • 공모전 참여 관련 비용 지원
  • 중간 점검 및 발표자료 피드백
  • 공모전 출품용 결과물 리팩토링

[앤시스코리아] [NHN CLOUD] AI 팩토리 GPU 가속 MLOps 스쿨

Special Benefits!

혜택 아이콘
혜택 01
교재 및 인프라 지원
(ENVIDIA V100 포함)
혜택 아이콘
혜택 04
1,800만원 상당의
훈련비 전액 국비지원
혜택 아이콘
혜택 07
NHN Cloud
자격증
혜택 아이콘
혜택 02
우수 수료생 참여기업 파트너사
채용 추천
혜택 아이콘
혜택 05
250만원 상당의
노트북 무상지원
혜택 아이콘
혜택 08
NHN Cloud
데이터센터 현장체험
혜택 아이콘
혜택 03
참여기업 현직자
프로젝트 멘토링
혜택 아이콘
혜택 06
훈련장려금 + 국취제
월 40 ~ 130만원 지원
혜택 아이콘
혜택 09
NHN Cloud
공인 수료증
혜택 아이콘
혜택 10
AI & Big Data Show
최우수팀 전시 공간 지원
혜택 아이콘
혜택 11
수강생 전원
웰컴키트 제공
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지원절차
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CATIA 첨단 모빌리티 스쿨, 이렇게 선발됩니다.

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01

서류전형

~ 07월 09일 목요일 11:00

상단의 ‘신청하기’ 버튼에 접속하여
신청서를 작성 후 제출합니다.

02

서류전형 합격 발표

1차 : 06월 19일 금요일 / 2차 : 07월 09일 목요일

서류 합격자는 공지된 날짜에 맞춰
개별적으로 면접 일정을 안내드립니다.

(1차, 2차는 기간 차이로 한번만 합격하면 면접예정)

03

선발 면접

07월 10일 금요일

면접은 비대면으로 진행됩니다.

04   최종 합격 ~ 07월 13일 월요일

선발 면접 후, 최종 합격자는 공지된 날짜에 맞춰 개별 안내드립니다.

05   고용24 등록 ~ 07월 16일 목요일

최종 합격자는 고용24 홈페이지에서 과정 신청을 완료해주시면 됩니다.

오프라인 강의의 장점을 최대로

훈련과 취업에 몰입할 수 있는 공간입니다.

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프로젝트는 CATIA, SIMULIA, ENOVIA, CAPSTONE 등 총 4번을 진행하게 되며 각 주제마다 팀을 구성하여 진행하게 됩니다.
최종적으로 개인이 취업에 사용할 수 있는 포트폴리오를 작성하고 결과물을 도출하게 됩니다.

비전공자도 지원이 가능합니다. 다만, 제품 설계, 도면작도 및 해석, 공차론, CATIA V6 Mobility 설계 등 과정 특성상 어려운 내용들을 담고 있으니, 이 점을 충분히 숙지하고 지원하시길 바랍니다.

재학생이나 휴학생도 전체 일정에 지장이 없다면 신청이 가능합니다.

내일배움카드는 고용노동부 1350 혹은 직업훈련포털(www.hrd.go.kr)을 통해 카드 발급 자격을 확인한 후 발급 신청이 가능합니다.

발급 완료일까지 1주 이상 소요되며, 최소 개강 7일 전에 발급이 완료되어야합니다.

국가기간전략산업직종 훈련을 참여했더라도 K디지털트레이닝 수강이 가능합니다.
단, K디지털트레이닝 과정은 1인 1회 한하여 수강이 가능하기 때문에, 이전에 K디지털트레이닝 과정을 참여했다면 참여가 불가능합니다.

월~금, 9시부터 18시까지 100% 오프라인으로 강의를 진행합니다.

참여자의 소득과 재산 등에 따른 두 가지 유형에 해당되는 분은 훈련장려금을 받을 수 있습니다.


1유형은 매월 50만원(구직촉진수당), 2유형은 훈련참여지원수당 등을 받으실 수 있으며,

자세한 내용은 국민취업지원제도 홈페이지 또는 관할 고용센터에 문의바랍니다.


훈련기간 동안 월 20만원이 기본적으로 지급되고, K디지털트레이닝 특별훈련수당 11만 6천원이 추가로 지급되어 총 31만 6천원을 받을 수 있습니다.
단, 단위기간별 80%이상의 출석률이 되어야 받을 수 있습니다.

*재직자
취업을 목적으로 하는 교육과정이므로 재직자는 선발대상에서 제외됩니다.

*퇴사예정자
퇴사예정이신 경우 수강이 가능합니다.
단, 재직자 자격으로 수강신청을 한 경우 훈련장려금 수령에 지장이 있으므로, 개강 전 고용보험상실 신고를 완료할 것을 권장합니다.

*대학생
훈련 일정에 지장이 없는 경우에만 가능하며, 내일배움카드 지원 자격은 아래와 같습니다.

① 4년제 대학 재학생은 2학년 2학기 종료 시점부터 지원 가능
② 3년제 대학 재학생은 1학년 2학기 종료 시점부터 지원 가능
③ 2년제 대학 재학생은 입학 시점부터 지원 가능
④ 그 외 5~6년제 대학 재학생은 각각 3학년 2학기, 4학년 2학기 종료 시점부터 지원 가능


상호명 : 구디아카데미 대표자 : 이승엽
전화 : 02-818-7950 팩스 : 02-818-7964
개인정보책임자 : 주승재 / jsj@goodee.co.kr

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본관 : (08505) 서울특별시 금천구 가산디지털2로 95(가산동, km타워) 2층, 3층 

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