🚀 구름 AI 캠퍼스 프리즘: AI 인프라 운영 및 설계 엔지니어 과정 🚀

대규모 생성형 AI 서비스를 배포할 때, 리소스 병목과 GPU 비용 폭탄을 완벽하게 제어할 수 있는 인프라 전문가는 과연 얼마나 될까요? 기업들이 천문학적인 GPU 자원을 효율적으로 아끼고 운영하기 위해 애타게 찾는 직무가 바로 'AIOps / MLOps 엔지니어'입니다.

가벼운 웹 서버 몇 개 띄워본 일반적인 클라우드 지식만으로는 고성능 AI 워크로드를 감당할 수 없습니다. Kubernetes 환경 위에서 GPU 자원을 효율적으로 스케일링하고, vLLM과 Triton 서빙 지연 시간을 정밀하게 튜닝해 본 확실한 경험을 포트폴리오에 새기세요.

🛠️ 프리즘 AI 인프라만의 3단계 엔지니어링 로드맵

- Step 1. 컨테이너(Docker) 환경 기반 기초에서 Kubernetes 대규모 AI 워크로드 운영 스케일링 확립
- Step 2. GPU, VRAM, CUDA 환경을 최적화하여 vLLM / Triton 기반 AI·LLM 고성능 서빙 인프라 구축
- Step 3. Prometheus & Grafana 기반 관측성 체계 수립 및 GitOps 기반 무중단 배포 안정화

🎯 진짜 인프라를 다루는 실전 프로젝트

- Kubernetes 기반 AI 서비스 배포 및 서빙 성능 관측(요청량, 지연 시간, 오류율) 모니터링 시스템 구축
- 타 과정(개발, 데이터, 보안) 크루들이 안전하고 빠르게 서비스를 배포할 수 있도록 인프라 및 배포 자동화 파이프라인의 총괄 아키텍트 역할 수행

🚀 인프라 스펙업에 최적화된 독점 혜택

- 역삼역 몰입 베이스캠프 완벽 지원: 언제든 크루들과 모여 아키텍처를 설계할 수 있는 오피스 제공
- 수강료 부담 0원: 내일배움카드 한 장으로 비용 걱정 없이 최고의 기술 스택 올인
- 1:1 현직자 멘토링: 현직 전문가의 이력서 피드백 및 커리어 멘토링

📚 모집 개요

- 교육 기간: 2026. 7. 21 - 2026. 12. 9
- 수강료: 0원 (전액 국비 지원)

👉 지금 지원하고 AI 스펙 선점하기

https://goor.me/ucf4J