무슨 일을 맡을 수 있고,
어떤 프로젝트를 원하는가.
할 수 있는 일·결과물·수행 근거와 투입 가능 시점·비용를 보여주고, 선호 Project·팀·Data·의사결정 조건과 맡지 않는 범위를 확인합니다.
AI 실무자와 프로젝트 연결
AI를 맡길 사람과
경험에 맞는 일을
함께 찾습니다.
어떤 기술 이름을 아는지가 아니라, 어떤 일을 어디까지 해봤고 언제 어떤 조건으로 참여할 수 있는지 비교합니다.
예시 AI 실무자 6명예시 AI 프로젝트 6건운영자가 직접 검토
01 / 두 가지 시작점인재와 프로젝트가
인재와 프로젝트가
서로의 조건을 보고
선택합니다.
AI 실무자는 자신의 경험을 제공하면서 좋은 프로젝트를 찾습니다. 프로젝트는 예산과 업무 환경을 공개하면서 필요한 사람을 찾습니다.
무슨 일을 맡을 수 있고,
어떤 업무를 바꾸고,
무엇을 제공할 수 있는가.
문제·Budget·기간·Team·보유 자료·Authority를 보여주고, 필요한 역할·할 수 있는 일·결과물·수행 근거·책임 범위를 정의합니다.
02 / 인재·프로젝트 예시할 수 있는 일과
할 수 있는 일과
원하는 조건을 함께.
아래 정보는 구조 검토를 위한 sample입니다. 실제 회원, 투입 가능 시점 또는 계약 가능 상태를 의미하지 않습니다.
03 / AI 업무 분류 기준 0.1AI 일을
AI 일을
8개 영역으로 나눠 봅니다.
이 영역은 초급·고급 순서가 아닙니다. 프로젝트가 어느 범위의 일을 필요로 하고, 실무자가 어디까지 맡을 수 있는지 확인하기 위한 분류입니다.
컴퓨팅·운영 기반
GPU · Cloud · Serving · Scaling
Model
LLM · VLM · Speech · Fine-tuning
데이터·사내 지식
RAG · Retrieval · Vector · 작업 흐름
운영·품질·보안
LLMOps · AgentOps · Evals · Security
AI 에이전트 개발
Planning · 사용 기술s · Memory · Orchestration
AI 제품·서비스
AI SaaS · AI-native App · Vertical
업무 적용
AX · 업무 · 운영 · Domain Process
사용자·조직 운영
Consumer · Operator · 만드는 사람 · Orchestrator
04 / 추천 비교 화면왜 추천하는지,
왜 추천하는지,
무엇을 더 확인할지.
같은 Taxonomy를 사용하되 exact keyword만 비교하지 않습니다. 수행 근거 수준, 적용 단계, 투입 가능 시점, 조건과 맡지 않는 범위를 함께 봅니다.
비교할 예시 선택
첫 연결은 자동 점수가 아니라
운영자가 조건과 경험을 직접 확인하며 시작합니다.