AI 엔지니어의 최상위 포지션
LLM을 직접 만들고 배포하는
실무형 엔지니어 코스

교육 비용
27,515,400원 → 0원
100% 국비지원
교육 기간
약 9개월 26.07.27(월) ~ 27.05.07(금)
교육 시간
오프라인 100% / 오전 9시~오후 6시 (월~금, 9시간)
교육 스택
HuggingFace / vLLM / LangGraph / RAG / PEFT 등
교육 혜택
실제 비즈니스 데이터 활용 실전 프로젝트 5회
고사양 노트북·GPU 서버· AI 개발 도구 지원
우수 수료생 / 기업 인턴십 연계 기회
무제한 1:1 취업지원 / 자소서 첨삭 및 면접 코칭
기업 연계 AI 경진대회
기업 초청 발표회
실제 기업 과제로 완성하는
실전형 포트폴리오
우수 프로젝트 선정 및 채용 연계 기회까지
AI가 주니어 개발자를 대체하는 시대
이런 고민 한번쯤 해보셨나요?
AI가 코드를 다 짜주는데, 나는 뭘 해야 하지?
개발자가 대체되면 어떡하지?
AI 개발의 최전선, LLM 엔지니어
개발자의 역할은 AI로 바뀌고 있지만, LLM 엔지니어는 AI를 만드는 사람입니다.
학습
설계
서빙
품질
AI 스택에서 가장 깊고, 가장 대체하기 어려운 포지션
지금 기업이 찾는 건, LLM을 이해하고
직접 구현할 수 있는 엔지니어 입니다.
AI 도입은 가속화되고 있지만, LLM을 직접 다룰 수 있는 인력은 여전히 부족합니다.
Demand
기업의 AI 도입이 늘수록,
LLM 엔지니어 수요는 커지고 있습니다.
85%
2026년 국내 기업 85%가 생성형 AI 도입 예정
Supply
LLM을 직접 구축하고 운영할 수 있는
엔지니어는 아직 부족합니다
17%
국내 AI 인력 5.7만 명 중 LLM 핵심 기술(딥러닝) 보유자
AI 인력 채용 확대 계획
대기업 69% ∙ 중견기업68.7% ∙ 중소기업 56.2%
기업이 꼽은 1위 애로 사항
숙련 인재 부족
*출처 : 전자신문, 한국은행, CIO 코리아
금융
자체 LLM 구축 경쟁
케이뱅크: 업스테이지와 협업, 금융 특화 프라이빗 LLM
신한은행: AI 업무 비서 'AI ONE' 자체 구축
KB국민은행: KB-GPT, KB Gen AI 포털 운영
빅테크 / IT 통신사
자체 파운데이션 모델 개발
네이버: 하이퍼클로바X
SK텔레콤: 에이닷엑스(A.X)
카카오: 카나나(Kanana)
제조·서비스
사내 GPT도입 확산
삼성전자 · AI 코딩 어시스턴트 '클라인' 도입
삼성SDS · LG CNS · SK AX · 그룹 + 외부 고객사 AI 구축
LLM 엔지니어 vs AI Agent 엔지니어
LLM 엔지니어
하는 일
AI 모델을 직접 학습·설계·운영
핵심 역량
수학·딥러닝·시스템·인프라
진입 장벽
개발·CS 전공자 우대 - 수학·딥러닝 선수 지식 필수
연봉/희소성
AI 직무 중 최상위 연봉 · 국내 인재 극소수
대체 가능성
기술이 발전할수록 수요가 커지는 포지션 - AI 자체를 만드는 역할
AI 에이전트 개발자
하는 일
LLM을 가져다 조합해 서비스 구현
핵심 역량
프롬프팅·API·프레임워크·오케스트레이션
진입 장벽
개발 기초가 있으면 누구나 시작 가능
연봉/희소성
수요 빠르게 증가 중 · 다양한 배경에서 진입 가능
대체 가능성
AI 기술 발전에 따라 다양한 배경에서 진입 가능하며 경쟁이 심화되는 방향 - AI를 활용하는 사람
시장을 리드하거나, 안주한 채로 AI에 대체되거나
LLM 엔지니어로 취업하는
가장 확실한 방법,
KANT AI 전문가 양성 과정

팀스파르타 X 엔비디아*마이크로소프트
파트너십 체결
글로벌 AI 기술력을 인정받은 팀스파르타가 설계한 한국형 AI-Native 교육기관,
KANT AI 학습 환경·기술 컨설팅·커리큘럼까지, 엔비디아·마이크로소프트에 자문을 받아 설계했습니다.
LLM 엔지니어로 성장하기 위한
6단계 실전 로드맵
step.1

공통 AI 교육
step.2

직무 기초·심화 이론 학습
step.3

실무 프로젝트 5회
step.4

기업 연계형 AI 경진대회
실제 기업 문제를 기반으로 한 과제를 수행하며, AI 솔루션을 직접 도출하는 경험을 쌓습니다.
step.5

기업 초청 발표회
step.6

취업지원&인턴십 연계 기회

서울대 AI 연구원(AIIS)의 자문을 받아 설계한
개념 학습에 그치지 않고, 직접 구현하고 운영하는 과정에서 실무 역량을 쌓습니다
Point 1
Point 2
Point 3
Point 4
vLLM·GKE 기반 Private LLM 배포·서빙·운영
전체 펼치기
Step 1
Python
Git
선형대수
ML/DL 기초
PyTorch
LLM 개발 기본기 완성 200h
LLM 서비스를 만들기 위해 필요한 AI 기초, 수학적 이해, 머신러닝·딥러닝 기본기를 다집니다.
온보딩 & 학습 환경 세팅
개강 OT 및 과정 운영 방식 안내
GitHub, 학습 도구, 협업 채널 세팅
개발 협업 & 생성형 AI 이해
Git 저장소 관리, 브랜치, PR 협업 흐름
생성형 AI 개념, AI 윤리, 데이터 프라이버시 및 AI 규제 이해
선형대수 & 수학 기초
벡터/행렬 연산, 내적과 코사인 유사도
고유값·특이값 분해, PCA, NumPy 기반 구현
머신러닝 심화
앙상블 기법, 편향-분산 트레이드오프
피처 엔지니어링, 정규화, 교차 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝
딥러닝 모델 이해 및 활용
퍼셉트론, CNN/RNN/LSTM, Transformer 아키텍처
PyTorch 기반 학습 루프 및 데이터 파이프라인 구축
Step 2
Ollama
Hugging Face
LangChain
RAG
Fine-tuning
LLMOps
오픈소스 LLM & RAG 서비스 구현 336h
오픈소스 LLM을 직접 실행하고, 데이터 수집·API 서버·RAG·Fine-tuning을 연결해 실제 Q&A 서비스를 구현합니다.
딥러닝 실전 & 프롬프트 엔지니어링
Attention, Transformer, PPO, RLHF 개념 이해
Structured Output, JSON Mode, Reasoning 모델 프롬프팅, System Prompt 설계
Project 1
오픈소스 LLM 활용
Ollama 기반 로컬 LLM 실행
Hugging Face Transformers와 Sentence Transformers 활용
로컬 LLM과 클라우드 API 비교
데이터 수집 & API 서버 구축
공공데이터·소셜미디어 API 활용 및 Playwright 동적 크롤링
FastAPI, Pydantic, 비동기 처리 기반 로컬 LLM 연동 API 구현
LangChain
LangChain 아키텍처와 LCEL 이해
프롬프트 템플릿, 출력 파서, Memory, Callbacks, 스트리밍 활용
Project 2
기초 프로젝트
PyTorch 기반 모델 설계 및 구현
데이터 전처리·학습·평가 전체 파이프라인 경험
의료 이미지 분류(CNN), 텍스트 분류(Transformer), Atari 게임 AI(강화학습) 중 팀 프로젝트 수행
RAG 기초/심화
청킹 전략, 문서 임베딩, Vector DB(ChromaDB/Qdrant) 활용
Hybrid Search, Re-ranking, Query Transformation 적용
GraphRAG, 멀티모달 RAG, CAG, RAGAS 평가 이해
Context Engineering
Context 구조 설계 패턴 이해
Memory 시스템(Mem0), Skills 패턴, Context 압축 및 최적화
LLMOps
LangSmith 기반 트레이싱
프롬프트 버전 관리, LLM 모니터링, 평가 체계, 가드레일 구현
Prompt Injection, OWASP LLM Top 10, Red Teaming 개념 이해
LLM Fine-tuning
Fine-tuning 데이터셋 준비와 Synthetic Data 생성
SFT, LoRA, QLoRA, DPO, Hugging Face TRL 활용
Project 3
RAG 기반 Q&A 서비스
데이터 수집부터 고급 RAG 파이프라인 구축, Gradio 데모까지 구현
Agentic RAG, Self-RAG, Corrective RAG, 멀티모달 RAG 중 1개 적용
고객 상담 / 의료·건강 / 법률 상담 / 요리 레시피 Q&A 중 팀 주제 수행
Context Engineering과 LLMOps를 적용한 Q&A 서비스 완성
Step 3
AI Agent
LangGraph
MCP
GKE
vLLM
CI/CD
Private LLM 통합 서비스 런칭 520h
AI Agent, 클라우드 인프라, LLM 서빙을 결합해 프로덕션 수준의 Private LLM 통합 서비스를 완성합니다.
AI Agent
Tool Calling과 LangGraph 기반 Agent 구현, ReAct·Plan-and-Execute·Reflection 추론 패턴
HITL, MCP 서버 구축 및 외부 시스템 연동
Multi-Agent 시스템 설계, Agent 평가·디버깅
Project 4
실전 프로젝트
도메인 특화 Fine-tuning(LoRA/QLoRA), LangGraph 워크플로우, Gradio 데모 UI 구현
도메인 특화 리서치 / 코드 생성·리뷰 / 멀티턴 상담 에이전트 중 팀 프로젝트 수행
클라우드 인프라
On-prem/Cloud/Hybrid 비교, GCP 핵심 서비스(Compute Engine/Cloud Run/GKE) 이해
Docker·Kubernetes 기반 배포, Terraform·Ansible 구성 관리, GPU 인프라 구성
Private LLM 서빙
LLM 서빙 아키텍처 이해, vLLM 기반 고성능 서빙
GPTQ/AWQ/GGUF 양자화, GKE 배포, CI/CD 파이프라인(GitHub Actions/ArgoCD), 모니터링·스케일링
Project 5
프라이빗 LLM 통합 서비스 런칭 프로젝트
Fine-tuning 모델 + RAG + AI Agent 통합 서비스 개발, MCP 기반 외부 시스템 연동
GKE 배포·CI/CD 파이프라인으로 프로덕션 수준 완성
기업 내부 지식관리 / 고객 응대 자동화 / 도메인 특화 리서치 어시스턴트 중 팀 프로젝트 수행
Step 4
기업 참여 AI 경진대회
기업 과제&피드백
취업지원
최종 발표
기업 실무 프로젝트로 완성하는 취업 포트폴리오 460h
기업 실무 과제를 통해 LLM 엔지니어 역량을 검증하고 취업 포트폴리오로 완성합니다.
기업 연계 AI 경진대회
기업 실제 데이터 기반 산업 문제 해결
고밀도 몰입형 운영을 통해 기업 과제를 AI 기반으로 분석·설계·구현
기업 초청 발표회
참여 기업 대상 프로젝트 최종 발표
기업 피드백, 질의응답, 우수 프로젝트 선정
취업지원
이력서·포트폴리오 정리 및 커리어 모듈 운영
구직 활동 관리, 면접 대비, 실무 과제형 채용 대비
기업 연계 프로그램 운영
수료식
수료생 성과 공유, 우수 훈련생 시상
취업 로드맵 안내 및 네트워킹 제공
현직 튜터가 상주하며 학습 중 막히는 문제를 실시간으로 해결할 수 있도록 돕습니다.
이론만 배우고 끝나지 않도록
학습한 기술을 실제 서비스 형태로 구현하며, 취업 포트폴리오로 이어지는 프로젝트 경험을 쌓습니다.
Point 1

오픈소스 LLM과 딥러닝 모델 구현 역량
Point 2

RAG·Fine-tuning 고도화 역량
Point 3

Private LLM 프로덕션 서빙·배포 역량
지금까지 배운 역량을 실제 기업 과제로 검증합니다
기업 연계 AI 경진대회
기업 과제 배정
실제 기업의 문제를 기반으로 한 과제를 배정받습니다.
기업 과제 집중 수행
고밀도 몰입형 운영을 통해 기업 과제를 AI 기반으로 분석·설계·구현합니다.
현직 멘토 밀착 피드백
프로젝트 과정에서 막히는 지점을 현직 멘토의 피드백으로 해결하며 완성도를 높입니다.
기업초청 발표회
우수 프로젝트 선정 및 참여 기업 채용 연계 기회
KANT 수강생 한정 혜택
최상의 교육을 위한 최신 개발 환경 지원
고성능 Windows 노트북 지원
RTX 5060 GPU
NVIDIA 클라우드 GPU 지원
고성능 GPU 기반 프로젝트 환경 제공
Private LLM 개발 환경 지원
Claude Code, OpenAI API, vLLM, SGLang 실습 환경 제공
GCP·GKE 기반 Private LLM 배포 실습
무제한 취업 지원
서류부터 면접까지,
현직자 무제한 취업 코칭
칸트의 끝은 수료가 아니라 취업, 취업될 때까지 현직자가 무제한으로 도와드립니다.

개인별 강점/약점 리포트

이력서/포트폴리오 코칭
현직 튜터가 채용 포인트와 실제 합격 사례를 반영하여 수료생의 서류를 구상합니다.

1:1 실전 면접 훈련

우수 수료생 인턴십 연계 기회
담당 매니저가 컨설팅을 통해 수료생의 역량을 진단하고, 적합한 협력사와 연결합니다.
100% 오프라인 실시간 교육 코스
혼자가 아닌 동료와 함께,
끝까지 완주하는 학습 환경
궁금한 내용을 바로 묻고 피드백 받을 수 있는
오프라인 환경에서 실무 역량을 키워보세요.

국내 대기업 대상 AI 교육 1000회 이상
대기업 현직자가 선택한 팀스파르타의
AI 전문 교육
대기업 현직자 누적 수강생
20,000명

대기업 임직원 교육 만족도
4.6
/
5.0점
주요 훈련 대기업
수천 명이 선택한
취업 1위 부트캠프,
내일배움캠프 운영 노하우
2025년
취업생 수 1위
*25~26년 12월 기준
9,500명
수강생 수 1위
*최근 3년 국비 부트캠프 기준
최근 3개월 간 취업률
10명 중 7.5명
*25년 10월~12월 기준
880여 개의 협력사
인턴 연계 프로그램
*맞춤형 인턴십 연계
1위 부트캠프의 성과,
수료생의 취업으로 보여드립니다
100% 국비지원
비용 부담 없이 시작하세요!
27,515,400원
수강료 0원
국비지원 (KDT)
*정원 모집 완료 시, 조기 마감 될 수 있습니다.
매월 훈련장려금 최대 40만 원 지급
*개인마다 지급액이 상이할 수 있습니다.
함께 지원 EVENT
친구·동료와 함께 지원하면 아래와 같은 혜택을 드립니다
지원 혜택
지원 전 맞춤형 그룹 상담
함께 지원한 분들이 과정과 지원 절차를
한 번에 이해할 수 있도록 맞춤형 그룹 상담을 진행합니다.
최대 3인 같은 반 배정 지원
함께 지원한 동료는 최대 3인까지 같은 반 배정을 지원합니다.
신청 방법
친구·동료와 함께 AI LLM 코스를 각자 먼저 지원해 주세요
지원 완료 후, 대표자 1인이 [함께 지원 구글폼]을 작성해 주세요
제출 완료 후, 그룹 상담 일정과 함께 지원 혜택 안내를 문자로 받아보세요.
*역량 진단 및 입과 테스트 결과에 따라 일정 수준 이상 차이가 발생할 경우 동일 분반 배정이 어려울 수 있습니다.
*공간 제약으로 인해 정원이 조기 마감될 수 있으며, 신청은 선착순으로 진행됩니다.
LLM 엔지니어 코스
모집 개요
모집 마감
26.07.27(월) 23:59까지
교육 기간
약 9개월 26.07.27(월) ~ 27.05.07(금)
교육 시간
오전 9시~오후 6시 (월~금, 9시간)
* 타 교육 및 직장 병행 불가
교육 방법
오프라인 100% / 서울 구로구 내 전용 학습 공간, 최대 600명 수용
지원 자격
내일배움카드 발급이 가능한 분
∙ 최근 5년 이내 KDT 참여 이력 있는 경우 불가
∙ 해외 거주 중인 경우 불가
지원 절차
자주 묻는 질문
본 사업은 고용노동부 AI캠퍼스 사업이며, 기관 사정에 따라 훈련의 변동성이 있습니다.
아직 궁금증이 풀리지 않았다면 ?





















































