실무에서 바로 써먹는 LLM, RAG, 에이전트 프로젝트 9선

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빠르게 성장하는 생성형 AI 분야에서 취업 경쟁력을 갖추려면, 단순한 학습용 프로젝트보다 실제 서비스 환경에 적용 가능한 실전 프로젝트 경험이 꼭 필요합니다. 이번 글에서는 실무에서 곧바로 활용 가능한 9가지 AI 프로젝트를 LLM(대형언어모델), RAG(검색확장 생성AI), 에이전트 세 영역으로 정리해 소개합니다. 각 프로젝트는 고용 시장에서 실제로 요구하는 역량을 기르고, 이력서·포트폴리오에 자신 있게 올릴 수 있는 수준을 목표로 선정되었습니다.

대형언어모델(LLM) 실전 프로젝트로 시작하기

LLM 분야는 AI 엔지니어링의 핵심입니다. 이론만이 아니라 실제 서비스에 적용하는 경험이 중요합니다.

실전 LLM 앱 개발 기초 이론을 벗어나 실무에 바로 투입할 수 있는 LLM 기반 애플리케이션 개발을 경험해 보세요. 모델 설계부터 배포, 성능 최적화, 보안 등 엔드 투 엔드 과정을 직접 따라해 볼 수 있는 프로젝트가 추천됩니다. 예를 들어 이 튜토리얼을 참고하면 실제 서비스 환경에 필요한 요소들을 익힐 수 있습니다.
LLM 파인튜닝 직접 실습 오픈소스 모델을 활용해 데이터셋 구축부터 파인튜닝, 모델 배포까지 전 과정 실습해보세요. 이를 통해 내가 원하는 업무와 도메인에 맞는 AI 서비스를 실제로 만들어볼 수 있습니다. 실습 저장소에서 실제 코드와 방법을 참고하면 좋습니다.
강화학습 기반 LLM 성능 향상 적은 데이터로 더 똑똑한 모델을 만들고 싶다면, 강화학습(RL)을 활용한 파인튜닝 방식을 추천합니다. 실제 예시와 코드를 따라하며 전략적 데이터 수집, 보상 설계, 모델 개선 프로세스를 이해할 수 있습니다. 관련 강의 영상이 참고가 됩니다.

검색 기반 생성 AI(RAG): 현업에 필요한 구조 익히기

단순히 텍스트를 생성하는 것에서 한 발 더 나아가, 검색에 기반한 정보 활용 능력은 실제 업무에서 매우 중요합니다.

로컬 RAG 시스템 직접 구현하기 외부 의존성 없이 로컬 환경에서 RAG 파이프라인을 구축하는 프로젝트는 실제로 서비스를 기획·개발하고 싶은 분들에게 최적입니다. 데이터 인덱싱, 검색, 생성 모델 연계까지 단계별 튜토리얼(영상 자료)을 통해 배우세요.
AWS 환경에서 프로덕션 레디 RAG 배포 클라우드 인프라에 RAG 시스템을 배포해 본 경험은 기업들이 가장 높게 평가합니다. AWS 등 실 서비스 환경에서 신뢰성, 확장성, 보안까지 고려해 구축하는 방법을 이 강의에서 익힐 수 있습니다.
라마 모델 기반 오픈소스 RAG 에이전트 만들기 오픈소스 Llama 기반으로 에이전트를 탑재한 RAG 앱을 직접 제작해보세요. 검색, 응답, 액션의 연결 구조를 실무 관점에서 설계하는 경험은 포트폴리오에 강력한 킬러 콘텐츠가 됩니다. 실제 구현 예를 참고하세요.
코딩 어시스턴트용 RAG 파이프라인 구축 개발자의 생산성을 높여주는 코드 추천, 검색지원 기능이 포함된 RAG 파이프라인을 직접 구현해볼 수도 있습니다. 실무 예제를 통해 데이터 입력부터 응답 처리, 사용자 경험 설계까지 전 과정을 경험해 보세요. 관련 실습자료가 유용합니다.

AI 에이전트: 심화 프로젝트로 경쟁력 높이기

더 복잡한 환경에서 멀티태스킹, 지속적 학습, 자동화 업무 처리가 가능한 에이전트 프로젝트는 고급 기술력을 보여줍니다.

딥 리서치 에이전트 구축 경험 쌓기 사용자의 복잡한 질문에 대해 스스로 자료를 수집, 가공, 응답하는 리서치 에이전트를 개발해 보세요. 단계별 설계, 데이터 파이프라인 구성, 사용자 인터페이스 연결까지 실무 전반을 경험할 수 있습니다. 구체적인 구현 방법을 따라 해보면 도움이 됩니다.

포트폴리오와 이력서에 바로 적용 가능한 프로젝트 선택법

실제 실무에 쓸 수 있는 프로젝트를 선택할 땐 ‘엔드 투 엔드 구현’과 ‘서비스화 경험’이 가장 큰 경쟁력이 됩니다. 단순 실습을 넘어서 기획, 개발, 배포, 유지보수까지 모든 과정을 경험하는 것이 중요합니다. 위에서 소개한 프로젝트들은 바로 이 검증된 경험을 쌓을 수 있도록 설계됐습니다.

마무리: AI 취업·이직에 실전 프로젝트는 필수

생성형 AI 분야에서 기술력만으로 승부하려면, 자신의 실제 역량을 보여주는 실전 프로젝트 경험이 결정적입니다. 이번 리스트에서 자신의 관심 있는 영역을 골라 직접 구현해 보고, 그 결과물을 이력서와 포트폴리오에 자랑스럽게 추가하세요. 저의 팁을 하나 더 드리자면, 프로젝트를 하며 반드시 ‘기록’을 남기고, 오픈소스 혹은 블로그에 공유해보세요. 실제 취업 시장에서 그 노력이 큰 차이를 만들고, 당신만의 전문성을 자연스럽게 어필할 수 있습니다. 지금 바로 새로운 AI 프로젝트에 도전해 보세요!