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🇯🇵 [일본] AI 프로그래머(취업연계)
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인공지능·데이터

🇯🇵 [일본] AI 프로그래머(취업연계)

일본 IT기업 정규직 채용을 위한 AI 프로그래밍 실무와 비즈니스 일본어 융합 과정

2027. 3. 30. ~ 2027. 11. 30.
1100시간
정원 24명
국비지원 · 자부담 0원
MLOps 기반 AI 모델 배포 및 파이프라인 자동화
개설 준비 중
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마감 D-128

클라우드·인프라

MLOps 기반 AI 모델 배포 및 파이프라인 자동화

Docker·FastAPI·Kubernetes로 완성하는 AI 모델 배포와 CI/CD 자동화 과정

2027. 3. 8. ~ 2027. 4. 9.
100시간
정원 24명
국비지원 · 자부담 0원
오픈소스 sLLM (Llama 3 등) 파인튜닝 및 온프레미스 구축
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인공지능·데이터

오픈소스 sLLM (Llama 3 등) 파인튜닝 및 온프레미스 구축

Llama 3 등 경량 언어모델을 사내 데이터로 미세조정해 온프레미스로 구축하는 과정

2027. 2. 8. ~ 2027. 3. 12.
96시간
정원 24명
국비지원 · 자부담 0원
AI Agent를 활용한 실무형 풀스택 엔지니어 과정
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인공지능·데이터

AI Agent를 활용한 실무형 풀스택 엔지니어 과정

AI 코딩 에이전트를 보조 개발자로 활용해 완성하는 실전 풀스택 웹 서비스

2027. 4. 12. ~ 2027. 5. 21.
120시간
정원 24명
국비지원 · 자부담 0원
AI 활용 데이터 분석 및 대시보드 리포팅 자동화
개설 준비 중
내일배움카드
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인공지능·데이터

AI 활용 데이터 분석 및 대시보드 리포팅 자동화

파이썬·ChatGPT로 데이터 정제부터 대시보드·인사이트 리포트까지 자동화

2027. 1. 11. ~ 2027. 2. 5.
72시간
정원 24명
국비지원 · 자부담 0원
RAG(검색 증강 생성) 기반 엔터프라이즈 사내 지식 챗봇 구축
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내일배움카드
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인공지능·데이터

RAG(검색 증강 생성) 기반 엔터프라이즈 사내 지식 챗봇 구축

환각 없는 사내 문서 기반 질의응답 시스템, RAG 백엔드 설계부터 배포까지

2027. 4. 12. ~ 2027. 5. 14.
100시간
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국비지원 제도와 직무 트렌드를 키워드로 정리했습니다.

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팀 AI 역량 진단: 개인 결과를 모아 비교하면 보이는 공통 공백과 배울 사람팀 AI 역량 진단

팀 AI 역량 진단: 개인 결과를 모아 비교하면 보이는 공통 공백과 배울 사람

팀 AI 역량 진단은 팀원 각자가 개인 AI 역량평가를 받은 뒤, 그 결과를 모아 비교해 팀 단위의 학습 방향을 정하는 방법입니다. 개인 결과만 보면 "나는 결과 검증이 약하구나"에서 멈추지만, 여러 명의 결과를 나란히 놓으면 전혀 다른 정보가 드러납니다. 모두가 함께 비어 있는 영역, 누구는 강하고 누구는 약해서 팀 안에서 가르치고 배울 수 있는 영역, 절반 이상이 같은 판단을 틀린 문제가 그것입니다. 이 글은 비교 결과에서 무엇을 읽어야 하는지, 이를 멘토링 짝짓기와 공통 교육 설계로 연결하는 방법, 개인 결과를 공유할 때 지켜야 할 배려를 정리합니다.

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기업 교육 게이미피케이션의 효과 — 작동 조건과 실패 한계기업 교육에서 게이미피케이션의 효과

기업 교육 게이미피케이션의 효과 — 작동 조건과 실패 한계

포인트, 배지, 리더보드를 붙인 기업 교육 프로그램이 늘고 있다. 참여율을 높이겠다는 목적은 분명하지만, 게이미피케이션을 도입한다고 해서 모든 교육이 저절로 재밌어지고 효과가 오르는 것은 아니다. 기업 교육에서 게이미피케이션의 효과는 조건에 따라 크게 달라진다. 어떤 상황에서 효과가 나고 어떤 상황에서는 오히려 역효과가 나는지 구분하지 못하면, 예산을 들여 시스템을 도입하고도 참여도가 잠깐 반짝했다 이내 식어버리는 결과를 맞을 수 있다.

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조직 변화관리와 교육의 역할 — 변화 곡선 단계별 대응법조직 변화관리와 교육의 역할

조직 변화관리와 교육의 역할 — 변화 곡선 단계별 대응법

새 시스템 도입, 조직 개편, 정책 변경처럼 조직에 변화가 생길 때마다 교육 담당자에게 '교육 좀 준비해달라'는 요청이 뒤늦게 들어오는 경우가 많다. 문제는 이 요청이 대개 변화가 이미 발표된 직후, 구성원들이 아직 그 변화를 받아들이지 못한 시점에 온다는 점이다. 조직 변화관리와 교육의 역할은 기능·절차를 가르치는 것에서 그치지 않는다. 구성원이 변화를 받아들이는 심리적 단계(변화 곡선)에 맞춰 교육의 내용과 시점 자체를 다르게 설계해야 한다.

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교육 담당자를 위한 데이터 활용 — 참여·성과 데이터 해석법교육 담당자를 위한 데이터 활용

교육 담당자를 위한 데이터 활용 — 참여·성과 데이터 해석법

교육이 끝나면 출석률, 만족도 점수, 이수율 같은 숫자가 쌓인다. 그런데 이 숫자를 모으는 것과 제대로 해석하는 것은 전혀 다른 일이다. 교육 담당자를 위한 데이터 활용은 대시보드에 그래프를 띄우는 기술이 아니라, '만족도가 높으면 교육이 성공한 것인가', '이수율이 낮으면 콘텐츠 문제인가'처럼 숫자 뒤에 숨은 원인을 정확히 읽어내는 해석력의 문제다. 해석을 잘못하면 데이터를 아무리 많이 모아도 다음 교육 설계에 도움이 되지 않는다.

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일본어 자격 외 어학 증빙 방법 — 면접·실무 실증 정리일본어 자격 외 어학 증빙 방법

일본어 자격 외 어학 증빙 방법 — 면접·실무 실증 정리

일본어 자격 외 어학 증빙 방법을 미리 알아두면, JLPT 점수가 아직 없거나 발표를 기다리는 어중간한 상황에서도 지원 기회를 그냥 흘려보내지 않을 수 있다. 채용 담당자가 정말 궁금한 것은 시험 등급 자체가 아니라 실제 업무에서 일본어로 소통할 수 있는지 여부이기 때문에, 이를 증명할 다른 방법도 충분히 존재한다. 이 글은 실무 자료, 면접 실증, 대안 시험이라는 세 가지 경로를 정리하고 각각의 한계도 함께 짚었다.

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K-Digital Training 과정 고르는 기준 — 커리큘럼보다 먼저 볼 것K-Digital Training

K-Digital Training 과정 고르는 기준 — 커리큘럼보다 먼저 볼 것

K-Digital Training(KDT)은 디지털 분야 실무 인재 양성을 목표로 하는 훈련 과정입니다. 과정 수가 많아 커리큘럼 목록만 비교하다 보면 다 비슷해 보이는데, 실제로 결과를 가르는 항목은 따로 있습니다.

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K-Move 일본 IT 취업 준비 — 어학·개발·서류 순서 잡기K-Move 일본 IT 취업

K-Move 일본 IT 취업 준비 — 어학·개발·서류 순서 잡기

K-Move 스쿨은 해외 취업을 목표로 어학과 직무 훈련을 함께 지원하는 정부 사업입니다. 일본 IT 분야는 그중에서도 지원자가 많은 트랙인데, 준비 순서를 잘못 잡으면 어학에만 시간을 쓰다 끝납니다. 무엇을 언제 쌓아야 하는지 정리했습니다.

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국민내일배움카드 신청부터 훈련 선택까지 한 번에 정리국민내일배움카드

국민내일배움카드 신청부터 훈련 선택까지 한 번에 정리

국민내일배움카드는 직업훈련 비용을 정부가 지원하는 제도입니다. 카드를 먼저 발급받아야 훈련 신청이 가능한데, 발급 자체보다 어떤 과정을 고르느냐에서 결과가 갈립니다. 발급 절차와 과정 선택 기준을 순서대로 정리했습니다.

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