파이썬 데이터 분석
Python 기초 문법 및 FastAPI 개발 환경 구성 Git·GitHub 버전 관리 및 협업 전략 CLI·Linux 기본 명령어 / Shell 스크립트 REST API 설계 및 외부 API 데이터 수집 자동화 Numpy·Pandas 데이터 탐색·특징 추출 / Matplotlib 시각화
Python 기초 문법 및 FastAPI 개발 환경 구성 Git·GitHub 버전 관리 및 협업 전략 CLI·Linux 기본 명령어 / Shell 스크립트 REST API 설계 및 외부 API 데이터 수집 자동화 Numpy·Pandas 데이터 탐색·특징 추출 / Matplotlib 시각화
결측값·이상치 처리 / 정규화·표준화 / Encoding Feature Engineering · 파생 변수 생성 텍스트·시계열 전처리(Tokenization, Stopword 제거) RAG 기반 문서 정제 · Chunking · Embedding · Vector DB 적재
머신러닝·딥러닝 알고리즘(회귀·분류·앙상블 / CNN·RNN·Transformer / HuggingFace 전이학습 / 평가지표 설계) LLM 구조 이해 및 API 활용(Transformer·Attention·Token 구조 / OpenAI·Gemini·Claude·LLaMA API 연동 / Structured Output / 멀티스텝 추론 기초) Prompt Engineering(Role·Instruction 체인 / Few-shot·CoT 프롬프트 / 출력 형식 제어 및 품질 기준 설계) RAG·Fine-tuning 심화(RAG 개념 및 실습 / Hallucination 대응 / Fine-tuning·Adapter 기법 이해)
AI 서비스 아키텍처 설계(마이크로서비스 vs 모놀리식 / 요구사항 명세 / 데이터 파이프라인 / Swagger API) LangChain / LangGraph 에이전트 설계(Chain·Memory / Tool Agent·ReAct / LangGraph 멀티스텝 추론 / Multi-Agent 협업) 백엔드 서비스 설계(LLM API 호출 / RAG 파이프라인 연결 / FastAPI 서버 구축) 프론트엔드 서비스 설계(Chat UI·Dashboard / 사용자 입력 방식 / Streaming UX) AI 서비스의 전체 구조를 직접 설계하고 명세서로 만들어내는 능력 함양
RAG 파이프라인 · Vector DB(Chroma·Pinecone·FAISS 구축 / Embedding·코사인 유사도 검색 / Cross Encoder Re-ranking / 문서 기반 QA 시스템) 지식 플랫폼·백엔드·프론트엔드(LLM API 연동·프롬프트 심화 / 지식 그래프·온톨로지 기초 / LangChain·LangGraph 활용 / FastAPI·Spring Boot 백엔드 / React·Vue 프론트엔드·Chat UI·데이터 시각화) RAG 파이프라인과 Vector DB를 직접 구축하여 기업 내부 AI 지식 검색 서비스 완성
풀스택 AI 서비스 구현(FastAPI REST API 서버 / LangChain·LangGraph Agent API / PostgreSQL·ORM·JWT / 비동기처리·성능 최적화) 프론트엔드·통합 연동(React AI 서비스 UI / Streaming UI / CORS·환경변수 관리 / Logging 모니터링) 추가 인터페이스(Streamlit·Gradio 대시보드 / Docker 컨테이너화 / TorchServe·Triton 모델 서빙 / API Rate Limiting) MCP·에이전트 인터페이스(MCP(Model Context Protocol) 이해·활용 / Tool 정의·입력 스키마·결과 반환 / AI 에이전트 인터페이스 6종)
LLM 품질 관리 및 검증(Hallucination 탐지·대응 / RAGAS 품질 평가 / 응답 품질 지표 / Logging 모니터링) 테스트 자동화 및 CI/CD(단위·통합·성능 테스트 자동화 / GitHub Actions·Jenkins CI/CD / 드리프트 탐지 / A/B 테스트)
컨테이너화 및 클라우드 배포(Docker 컨테이너화 / Kubernetes 무중단 배포 / AWS SageMaker·GCP Vertex AI) MLOps 워크플로우(MLflow·Kubeflow 모델 버전 관리·운영 자동화 / 장애 대응 절차) 만든 AI 서비스를 실제 운영 환경에서 유지·관리·개선하는 능력 함양
정부지원사업 자동 탐색·추천·신청서 생성 RAG + Cross-Encoder + LangGraph + FastAPI 기반 구현 기획·설계 → 개발 → Docker·Kubernetes 배포 → CI/CD·MLOps 파이프라인 전 과정 수행 GitHub 포트폴리오 완성, 배포 URL 제출, README 및 발표자료 작성
물류 클레임 자동 분류·대응 초안 생성 RAG + LangChain + MCP(Slack) + RAGAS 기반 구현 기획·설계 → 개발 → Docker·Kubernetes 배포 → CI/CD·MLOps 파이프라인 전 과정 수행 GitHub 포트폴리오 완성, 배포 URL 제출, README 및 발표자료 작성
특허 유사도 분석·회피설계 제안 BGE-M3 + Pinecone + LangGraph 다단계 추론 기반 구현 기획·설계 → 개발 → Docker·Kubernetes 배포 → CI/CD·MLOps 파이프라인 전 과정 수행 GitHub 포트폴리오 완성, 배포 URL 제출, README 및 발표자료 작성
B2B 제안서 자동 생성 LangGraph Agent + MCP 멀티도구 + DART API + python-docx 기반 구현 기획·설계 → 개발 → Docker·Kubernetes 배포 → CI/CD·MLOps 파이프라인 전 과정 수행 GitHub 포트폴리오 완성, 배포 URL 제출, README 및 발표자료 작성
입과식 수료식 취업지원