[KANT] 오프라인 AI 튜터 모집 (Private LLM Infra)

담당업무

• 실시간 강의 준비 및 진행

• 강의 커리큘럼 설계 및 자료 제작

• 과제·프로젝트 설계 및 보완

• 수강생 질의응답과 학습 멘토링

• 과제·프로젝트 피드백, 실습 지원 및 디버깅

• 튜터의 경험과 역량, 희망 업무 범위에 따른 역할 및 활동 범위 협의

교육과정

• 기초수학, 머신러닝, 딥러닝 등 LLM 기본기

• LangChain, RAG, Fine-tuning, LLMOps 기반 오픈소스 LLM 및 RAG 서비스 구현

• LangGraph, CI/CD, vLLM, AI Agent, Docker, K8s 기반 Private LLM 통합 서비스

• 기업 실무 프로젝트 및 취업 포트폴리오 준비

지원자격

• LLM 서빙, LLMOps, RAG 파이프라인 구축 등 Private LLM 인프라 관련 실무 역량

• Docker, Kubernetes, GPU 인프라 환경에서 LLM을 배포·운영한 경험

• 코드 리뷰, 기술 질의응답, 프로젝트 피드백 역량

• 입문자·주니어 눈높이에 맞춘 Private LLM 개념 설명 능력

• 전체 구조와 흐름을 설명하고 문제 해결 및 프로젝트 진행을 안내하는 역량

• 오프라인 교육 현장에서 수강생과 책임감 있게 소통하는 태도

우대사항

• 학술 논문 투고 경험

• 교육 콘텐츠 기획·제작 또는 교육 플랫폼 튜터·멘토 활동 경험

• 코드 리뷰, 포트폴리오 피드백, 프로젝트 코칭 경험

• 교육 분야에 관심이 있고 튜터·멘토로 커리어 전환을 희망하는 경우

활동 시간

• 평일 주 5일

• 실시간 강의 튜터 09:00~13:00

• 학습 멘토링 튜터 09:00~18:00

• 가능 일정에 따라 활동 시간 협의 가능

처우

튜터 활동 내용과 경력에 따라 상이하며 협의 후 진행

전형절차

1. 서류 전형

2. 인터뷰 및 강의 시연

3. 최종 합격

지원방법

• 별도 지원서 양식 없이 지원하기를 통해 작성

• 상황에 따라 전형 절차가 추가되거나 생략될 수 있음

참고사항

• 전형 중 NCS 강사 등록을 요청할 수 있음

• 활동 내용에 따라 활동 적합도 인터뷰 등 추가 절차가 진행될 수 있음

• 튜터 활동 시작 전 일정·업무 범위·처우 협의 후 계약 진행

활동 지원 및 협업

• 강의 자료 제작 및 강의 구성 지원

• 콘텐츠팀의 교육 콘텐츠 제작 노하우와 시스템 공유

• 튜터 지원 시 튜터풀 등록 및 향후 적합한 튜터 포지션 추천 가능

• 온라인 강의 제작, 온라인 튜터, 커리어 코칭 등 향후 활동 제안 가능

마감기한

2026년 12월 11일 23:59까지