Technical Growth Clubs
Technical Growth Clubs

Why TGC

TGC는 마이다시안이 자발과참여로 직무 기술과 지식을 익히는 곳입니다.
TPI는 기술 전문성으로 조직의 성과 창출과 동료의 직무역량 향상을
주도하는마이다스의기술 인플루언서입니다.

TGC

자발과 참여
긍정적 상호작용

교학상장
도전적 기술과제

직무역량 향상
조직 시너지

성과 창출
성장

Arrow

TGC = Technical Growth Clubs

구성원 여러분들은 TGC에서 아래와 같은 경험을 할 수 있습니다.
 - 공식적인 환경에서 회사의 지원을 받으며 직무 기술과 지식을 함양할 수 있습니다.
 - 클럽 운영을 통해 주변에 긍정적인 영향력을 발휘하며, TPI로 성장해나갈 수 있습니다.
 - 다양한 구성원과 긍정 소통을 하며 네트워킹을 할 수 있습니다. 함께일 때의 시너지를 경험해보세요!

TGC는 이런 분들이 참여하면 좋아요!
 - 혼자보다는 동료들과 함께 할 때 더욱 동기부여가 되는 분
 - 직무 전문성 찾아 삼만리! 직무 성장에 목말라 있는 분
 - 내가 따악~ 찾던 주제의 클럽이 개설된 것을 발견한 분
 - 흥미있는 주제나 기술을 여러 구성원들과 함께 나누거나 공부하고 싶은 분

Growth

TGC에서 성장하는 법
 1. 인생은 나 X 세상입니다.
     그리고 나의 능력은 역량 X 기술 X 지식임을 인지합니다. (X=곱하기=상호작용)
 2. TGC에서 직무 기술과 지식을 익혀 더 나은 자신, 더 나아가 더 나은 인생을 만듭니다.
 3. 가르치는 것이 곧 배우는 것입니다.
     나 혼자 많이 아는 것 보다 모두가 함께 성장하는 것이 더 중요합니다.
 4. 나보다 뛰어난 사람이 나의 성장을 담보하지는 않습니다.
     직무 전문성 함양은 자발과 자율로부터 시작됩니다.
 5. 문서는 다른 사람이 이해하기 쉽도록 작성합니다.
     올바른 공유는 함께 성장하는 것의 첫 단추입니다.

TGC Journey

Season 1Season 2Season 3

TGC(Technical Growth Club)는 기술적 성장과 협력을 목표로 모인 특별한 커뮤니티로, TPI(Technical Positive Influencers)가 중심이 되어 이끌고 있는 프로그램입니다.TPI는 뛰어난 기술력과 리더십으로 구성원의 성장을 돕는 기술 리더들로, TGC의 방향성과 운영을 책임지며 참여자들이 최상의 학습 경험을 얻을 수 있도록 지원합니다. 이번 TGC 시즌 3에서는 시즌 1과 2에서 쌓아온 성과와 경험을 바탕으로, 실무에서 LLM을 활용하여 업무 생산성을 향상  시킬 수 있도록 다양한 직무로 구성되었습니다.TPI는 커리큘럼 설계부터 워크샵 진행, 프로젝트 멘토링까지 모든 과정을 주도하며, 최신 기술 트렌드를 반영한 교육과 실질적인 문제 해결 과정을 통해 참여자들에게 강력한 동기를 부여합니다.
기술에 대한 열정과 배움의 의지가 있다면, TPI와 함께하는 TGC 시즌 3에서 여러분의 잠재력을 발견하고 더욱 넓은 가능성을 열어가세요. 성장의 여정에 동참할 여러분을 환영합니다!

TGC Season 3 Schedule

2월
2025 TPI 선발
3월18일~3월21일
TGC 멤버 모집
3월24일~6월5일
TGC 시즌3 10주 여정
6월 20일
2025 MED Summer

LLM을 활용한 엔솔개발 효율화

TGC 소개

LLM의 원리와 활용 방식을 이해하고, 실제 개발 과정에서 실무적으로 적용할 수 있는 역량을 습득하여 엔솔 개발 전체에 코드리뷰 및 번역 도구 사용을 활성화하여 개발 생산성을 높일 수 있도록 합니다.

이론 주제
  • LLM Playground
  • LLM API & 프롬프팅 기법
  • RAG(Retrieval-Augmented Generation)
실습 주제
  • LLM을 활용하여 UI/UX를 고려하는 도메인 기반 번역 도구를 만든다.
  • LLM을 활용한 고급 수준의 코드리뷰 자동화 시스템 구축한다.
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 과정 목표, 학습 방법 안내
2 LLM 이론 LLM Playground를 활용한 모델 실험
3 LLM 이론 OpenAI API를 이용한 효과적인 프롬프팅 기법 학습
4 LLM 이론 RAG를 활용한 맞춤형 LLM 설계 및 구현
5 자동 번역 도구 프롬프팅을 활용하여 건축 및 토목 분야 전문 용어의 맥락을 반영한 번역 도구 개발
6 자동 번역 도구 입력 파일 기반의 문서 자동 일괄 번역 시스템 개발
7 코드리뷰 시스템 Bitbucket 리포지토리 연동 코드 리뷰 자동화 시스템 구현
8 코드리뷰 시스템 리포지토리별 특성에 최적화된 프롬프팅 및 RAG 기법 적용
9 코드리뷰 시스템 자동 코드 리뷰 시스템의 현업 적용을 위한 표준 가이드라인 문서 작성 및 적용 사례 확보
10 매듭 최종 성과 공유

RPM개발팀 / 박홍진

MOTIVE팀 / 박동근

RPM개발팀 / 박홍진

MOTIVE팀 / 박동근

RPM개발팀 / 홍정모

설계기준으로부터 개발 자동화 Agent 구축

TGC 소개

Agent AI와 LangGraph를 활용한 설계 기준 개발 생산성 향상 스터디로써 프롬프트 엔지니어링, RAG 기술을 배우고 실제 설계 도구와 코드 자동화에 적용해봅니다. 기획/기술지원/개발 분야 구성원들의 AI 역량 강화를 통해서 설계기준 개발 생산성을 극대화 합니다.

이론 주제
  • Agent AI와 LangGraph 이해
  • 프롬프트엔지니어링, RAG 이해
  • 설계기준적용 대상에 대한 이해(Design Tools, PP, 플러그인,Gen/Civil 설계코드)
실습 주제
  • Agent AI를 통한 설계기획문서(web tools) 자동생성
  • Agent AI를 통한 Gen/Civil 설계 코드 자동 생성
  • Agent AI 시스템 구축
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 TGC 목적/목표, 커리큘럼 소개 및 인사, 개발 환경 세팅
2 소개 설계 기준 개발 자동화 프로세스 공유 및 협의
3 따라하기 Agent AI를 통한 설계기획문서 자동생성-1
4 따라하기 Agent AI를 통한 설계기획문서 자동생성-2
5 따라하기 Agent AI를 통한 Gen/Civil 설계 코드 자동생성
6 프로젝트 Agent AI를 통한 Gen/Civil 설계 코드 자동생성 고도화-1
7 프로젝트 Agent AI를 통한 Gen/Civil 설계 코드 자동생성 고도화-2
8 프로젝트 LangGraph 프로세스 고도화-1
9 프로젝트 LangGraph 프로세스 고도화-2
10 매듭 TGC를 통한 개인별 성장감/느낀점 공유, 기여도 높은 구성원 선정

RPM개발팀 / 이은경

RPM개발팀 / 최배성

RPM개발팀 / 이은경

RPM개발팀 / 최배성

LLM 기초부터 직무분야 활용까지

TGC 소개

GPT 프롬프트 엔지니어링과 도메인 특화 RAG 시스템의 핵심 개념과 실무 적용 원리를 명확히 이해함으로써, 기획자와 개발자 간의 원활한 소통을 지원하고자 합니다. 이를 통해 서비스 설계 및 현업 업무 자동화 과정에서 보다 효과적으로 협업할 수 있도록 실질적인 역량을 강화하는 데 목표를 두고 있습니다.

이론 주제
  • 프롬프트엔지니어링 원리
  • 프롬프트구조화 기법 및 고급 프롬프트 테크닉
  • 프롬프트와데이터 처리(대규모, 자동화)
  • RAG의 기본 개념 및 검색 원리 이해
  • 도메인데이터 특성에 최적화된 RAG 시스템 구조 이해
실습 주제
  • OpenAI Playground 및 기본 사용법(따라하기)및 활용
  • 구조화기법 적용 실습(따라하기)
  • 실무문제해결 실습2(조별 대항)-분류(Classification)
  • 도메인데이터 특성에 최적화된 RAG 시스템 구조 설계 실습
주차(Week) 주제 내용
1 프롬프트 엔지니어링 1.전체 오버 뷰/기본 원리
2.ChatGPT Playground 소개
2 고급 프롬프트 1.복습 퀴즈, 과제 리뷰
2.Few Shot/CoT
3 고급 프롬프트 1.복습 퀴즈, 과제 리뷰
2.Self-consistency
4 실무 문제 대규모 처리/자동화/디버깅 노하우
5 조별 실무 문제 실습 실무 주제 -분류 (Classification)채점 기준 – 정확성, 일관성 등
6 RAG 개념 이해 1.RAG 기본 개념
2.RAG 시스템 구현 실습
7 Advanced-RAG 개요 기본 RAG의 한계점 확인 및 도메인 특화 시스템 구축 필요성 사례 분석
8 Advanced-RAG 개념 1.Knowledge Graph 기본 개념
2.Graph RAG 적용 사례 리뷰
9 Advanced-RAG 실습 Graph-RAG 시스템에서 Agent의 역할 이해
10 Advanced-RAG 실습 Coding Assistant Agent 시스템 및 구성 개념도 및 동작 개념도 공유 및 피드백

HRP개발팀 / 서충원

선행개발팀 / 이흥선

HRP개발팀 / 서충원

선행개발팀 / 이흥선

LLM 기반 코드 자동화 및 생산성 향상 스터디

TGC 소개

개발 생산성을 향상시키기 위해 LLM을 효과적으로 활용하는 방법을 학습하고, 실무에서도 이를 적극적으로 적용할 수 있는 역량을 길러 누구나 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 합니다.

이론 주제
  • 개발분야에서의 LLM 활용 코드 자동화 방안 연구 및 공유(Cursor, V0 등)
  • 비기능적반복 작업 자동화 방안 연구 및 공유 (리팩토링, 테스트코드 작성 등)
실습 주제
  • 학습한내용을 토대로 코드 자동화 실습 진행
  • 학습한내용을 토대로 실무 업무에서의 활용 실습 및 사례 공유
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 스터디 목표 및 진행 방식 소개
2 생산성 향상 사례 분석 생산성 향상 및 코드 자동화 사례 분석 및 발표
3 IDE AI 연구 Copilot, Cursor 등 IDE AI 비교 연구 및 발표
4 UI 자동화 연구 V0 등 UI 자동화 생성 도구 비교 연구 및 발표
5 프롬프트 연구 코드 자동화 프롬프트 연구 및 발표
6 코드 자동화 실습 코드 자동화 실습
7 비기능 반복 작업 자동화 연구 비기능적 반복 작업 자동화 방안 연구 및 발표
8 비기능 반복 작업 자동화 실습 비기능적 반복 작업 자동화 방안 실습
9 실무 적용 사례 발표 학습한 내용을 토대로 실무에 적용할 내용 발표
10 매듭 실무에 적용하여 생산성 증대시킨 사례 발표

HRP개발팀 / 김승엽

HRP개발팀 / 김보성

HRP개발팀 / 김승엽

HRP개발팀 / 김보성

LLM을 활용한 기획 업무 자동화

TGC 소개

LLM과 AI 도구를 활용해 기획 업무를 자동화하는 것이 목표입니다. 표준화된 기획 프로세스를 바탕으로 자동화 방안을 고민하고, 실습을 통해 실제 업무에 적용할 수 있는 역량을 키웁니다. 기획 업무에 최적화된 자동화 도구를 개발하여 업무를 더 효율적으로 진행할 수 있도록 지원합니다.

이론 주제
  • 고객 가치 정의서
  • 공통 정책 (인증, 보안, 권한)
  • UI 정책
  • UX 라이팅(친절한 SW 가이드)
실습 주제
  • 고객가치 정의서 자동 제작 실습
  • 제품별기획 업무 자동화 툴 제작
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 참여자 소개, 목표 및 커리큘럼 안내, TGC 성과 측정을 위한 설문(LLM이해, 기획 업무 효율성)
2 기획 표준 학습 LLM 활용 강의, 기획서 표준화 사례 학습
3 기획 자동화 실습 고객 가치 정의서 자동 제작 실습
4 기획 표준 스터디 공통 정책 표준화 (인증, 보안, 권한 등)
5 기획 표준 스터디 UI 정책 표준화
6 기획 표준 스터디 UX 라이팅 표준화 (친절한 사용자 가이드)
7 기획 자동화 실습 테스트 시나리오 제작 자동화
8, 9 기획 자동화 실습 제품별 기획 업무 자동화 툴 제작
10 매듭 TGC 성과 측정을 위한 설문(LLM이해, 기획 업무 효율성)

HRP개발팀 / 김진호, 변강언

NCC / 박주영, 마케팅기획실 / 조해용

HRP개발팀 / 김진호, 변강언

NCC / 박주영, 마케팅기획실 / 조해용

LLM을 이용한 코드리뷰 자동화 스터디

TGC 소개

cloud native 하게 private LLM 모델을 활용하여 사내 데이터(코드, 데이터베이스 메타데이터 정보) 유출을 방지하여 안전하게 활용하는 기술을 스터디합니다. 이를 활용하여 코드리뷰와 슬로우 쿼리 튜닝을 자동화 합니다.

코드리뷰 자동화 봇
  • 사내 Git 저장소 내 코드를 LLM에 학습시키고, 모델이 코드 품질, 스타일, 보안 취약점 등을 리뷰
  • 서비스 특화 규칙(사내 코딩 규칙, 린트 규칙 등)을 적용하여 현재 비즈니스 기준으로 컨텍스트를 파악
  • 기존 오픈소스 모델보다 정확한 피드백을 제공
슬로우 쿼리 튜닝
  • DB 테이블 구조·쿼리 실행 계획 등 내부 정보를 모델에 학습
  • 수집된 쿼리 로그에서 슬로우 쿼리를 파악 후 최적화 방안(인덱스 추가, 쿼리 구조 변경 등)을 자동 제안
  • 서비스별 특수 규칙(샤딩, 파티셔닝 등)도 모델이 고려하도록 설계
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 프로젝트 준비 & 인프라 설계
2 기획 표준 학습 데이터 준비 & 전처리
3 기획 자동화 실습 데이터 준비 & 전처리 / 임베딩 & 벡터 스토어 구축
4 기획 표준 스터디 RAG 파이프라인 구성
5 고도화(학습 & 평가) 피드백 루프
6 고도화(학습 & 평가) 가드레일(Guardrail) & 보안 적용
7 기획 표준 스터디 모델 평가 & 재학습(auto-fine tuning)
8 배포 & 운영 파이프라인 구성
9 배포 & 운영 서비스 API화
10 배포 & 운영 옵저빌리티

플랫폼기반팀 / 문용성

플랫폼기반팀 / 문준기

플랫폼기반팀 / 문용성

플랫폼기반팀 / 문준기

사업분야 업무 자동화를 위한 LLM 활용

TGC 소개

LLM 솔루션과 프롬프트에 대한 기본적인 이해를 바탕으로, 실제 업무에 활용할 수 있는 프롬프트를 구성합니다. 이를 통해 LLM 솔루션 활용 역량을 강화하고, 각자가 만든 업무용 프롬프트를 노션 등의 플랫폼에서 공유하여 사업 라이브러리를 구축함으로써 전체 사업팀의 업무 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.

이론 주제
  • 프롬프트엔지니어링 기술 기초
  • 기술지원 GPT 구성을 위한 데이터 전처리 기법
실습 주제
  • 참여부서별 필요 업무 선정 후, 프롬프트 구성
  • 기술지원 자료를 바탕으로 데이터 전처리 실습
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 TGC 주차별 운영 안내 및 멤버 소개
GPT 계정 셋팅 확인
2 프롬프트 엔지니어링 강의 프롬프트 구조화 기법 - Role,Context 중심
고급 프롬프트 테크닉 (Few Shot,CoT, Self-consistency)
3 LLM 사용 현황 파악 사업 구성원 LLM 사용 현황 조사
업무개선 아이템 논의
4 LLM 실무적용 분류 사업에서 사용하는 프롬프트 분류
(메일링, 엑셀, 문서등)
5 LLM 실무사용 개선 프롬프트 사용 개선 스터디
(LLM 지원 협조)
6 프롬프트 라이브러리 구축 SK사업 프롬프트 라이브러리 구축 및 피드백
7 기술지원 GPT 학습 대규모 처리/자동화/ 학습, 정확성/일관성 개념
8 기술지원 GPT 실습1 채용솔루션 고객사 대상 기술 지원 데이터 전처리
9 기술지원 GPT 실습2 채용솔루션 고객사 대상 기술 지원 GPT 구성
10 매듭 LLM 활용 현황 Review
향후 개선 방향 검토

CSR TF / 최동환

CSR TF / 최동환

글로벌 사업업무 효율화를 위한 LLM 프롬프트 템플릿 스터디

TGC 소개

글로벌 사업 구성원들께서 일상 업무에서 자주 활용하시는 LLM은 아직 마이다스아이티의 글로벌 사업만의 특성을 충분히 반영하지 못하고 있습니다. 따라서 LLM을 공통 템플릿화하여 글로벌 사업에 특화된 LLM을 구축하고 지속적으로 고도화하고자 합니다. 또한, 글로벌 사업 전반의 LLM 활용 수준을 향상시켜 업무 효율성을 극대화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이론 주제
  • LLM의 기본 개념 및 활용 사례 이해
  • 글로벌사업에서의 LLM 활용 전략
실습 주제
  • LLM을 활용한 업무들의 카테고리 정리
  • 업무에서의 실제 LLM 활용
  • LLM 템플릿에 맞춘 매뉴얼 제작
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 TGC 소개 및 참여자 상호 인사
2 LLM이란 무엇인가? LLM의 기본 개념 및 활용에 대한 소개 및 설명
3 LLM 기초 강의 사내 프롬프트 전문가 초청 강의
4 일상 업무에서의 LLM 현재 글로벌 사업에서의 LLM을 활용하고 있는 업무의 범위에 대한 토론
5 콜 시나리오 템플릿화 LLM 프롬프트 템플릿에 맞춘 콜 시나리오 토론
6 이메일 시나리오 템플릿화 LLM 프롬프트 템플릿에 맞춘 이메일 시나리오 토론
7 미팅 시나리오 템플릿화 LLM 프롬프트 템플릿에 맞춘 미팅 시나리오 토론
8 일상 업무 시나리오 템플릿화 LLM 프롬프트 템플릿에 맞춘 일상 업무 시나리오 토론
9 매뉴얼 제작 글로벌 사업만의 LLM 매뉴얼 제작
10 매듭 최종 성과 공유

글로벌신규사업팀 / 신상현

글로벌신규사업팀 / 신상현

엔솔 기술지원 GPT 고도화

TGC 소개

기술문서(Analysis Reference)의 전처리 과정과 문서 Chunking, OpenAI Embeddings와 OpenSearch를 활용한 하이브리드 검색, 그리고 LLM을 활용한 답변의 평가/개선을 통한 응답의 일관성과 정확도 향상을 목표로 합니다.

이론 주제
  • 기술문서의처리, 텍스트 정제 및 문단 단위 chunking의 개념과방법론
  • Embeddings, 키워드 검색, 벡터 검색(하이브리드접근) 원리
  • Reference 업데이트를 통한 hallucination 개선
실습 주제
  • 기술문서의전처리 및 문서 chunking 을 위한 기초 파이썬 실습
  • 파라미터및 프롬프트에 따른 LLM 답변 품질 평가
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 TGC 소개 및 참여자 상호 인사
2 LLM을 활용한 전체 프로젝트 로드맵 공유 LLM을 활용한 답변 생성 시 일관된 답변을 생성하기 위한 방안
3 파이썬 기초와 문서 처리(이론) 파이썬 기초문법과 기술문서 전처리와 관련된 이론강의
4 파이썬 기초와 문서 처리(실습) 파이썬 기초문법과 기술문서 전처리 및 문서 분할작업 실시
5 LLM을 활용한 답변(이론) LLM을 활용한 답변생성과 관련된 이론강의
6 LLM을 활용한 답변(실습) LLM을 활용한 답변생성 과정의 실습
7 LLM 답변의 평가 및 성능 지표(이론) 생성된 답변의 품질을 평가하는 성능지표와 관련된 이론 강의
8 LLM 평가 및 성능 지표(실습-1) 파라미터에 따른 생성된 답변 데이터 평가
9 LLM 평가 및 성능 지표(실습-2) 파라미터 변화에 따른 생성된 답변 데이터 평가
10 매듭 기존 시스템 대비 답변의 일관성 및 평가 내용 공유

건설고객가치사업TF / 조재은

마케팅기획실 / 하성열

건설고객가치사업TF / 조재은

마케팅기획실 / 하성열

MOTIVE팀 / 허영욱

생성형 AI로 만드는 시각화 산출물 품질 향상

TGC 소개

생성형 AI의 이해도를 바탕으로 창의적이고 실무적인 이미지 제작 능력을 배양하고, 다양한 이미지 생성 도구와 편집 툴을 익혀 마케팅 및 실무에 적용 가능한 비주얼 콘텐츠 제작 역량 강화합니다. AI를 활용한 이미지 제작 기술을 통해 업무의 효율성과 경쟁력을 높이는데 목적이 있습니다.

이론 주제
  • 생성형 AI의 작동 개념과 활용 방안
  • ComfyUI 모델에 대한 이해와 활용
  • ComfyUI 프롬프트 작성 기법 및 활용 가이드
실습 주제
  • ComfyUI를 활용하여 다양한 방식의 이미지 결과물 생성 실습
  • 외부어플리케이션 연동 : Krita, Photoshop, Blender 등 외부 툴과의 연동 `및 실습
  • Txt2Video, Video2Video AI 영상 제작 실습
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 TGC 소개, 참여자 인사, 생성형 AI 이해도 진단
2 ComfyUI 의 이해 Stable Diffusion 의 이해. Stablity Matrix 를 이용한 ComfyUI 설치 및 기본 활용
3 ComfyUI 초급 (1) ControlNet, CustomNode, LoRA 의 이해
4 ComfyUI 초급 (2) In-painting / Out-painting 의 이해
5 외부 어플리케이션 연동 Krita, Photoshop, Blender 등 외부 툴과의 연동 및 활용 실습. 실시간 이미지 생성 및 수정 실습
6 프롬프트 고도화 Ollama 언어 모델의 설치와 연동. LLM 을 활용한 프롬프트 생성
7 AI 캐릭터 제작 AI 캐릭터 제작과 편집. 프롬프트 조합 및 관리 실습
8 AI 영상 만들기 Video Model 을 활용한 Text to Video 실습. 모션 그래픽, 쇼츠 영상 제작 실습
9 고급 워크플로우 타이포그라피, 로고, 지도, 포스터 디자인, 아트 QR코드, 아이콘 제작 등 다양한 시각화 결과물 제작 실습
10 강의 매듭 강의 전체 결과물 공유 및 리뷰

마케팅기획실 / 도기봉

마케팅기획실 / 도기봉

LLM을 활용한 UI/UX 프로토타이핑

TGC 소개

제품 개발 과정에서 LLM을 활용해 직무 관계 없이 아이디어를 명확하게 표현하고 공유할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 더 나은 가능성을 확인하고, 의사 결정을 앞당겨 초기 아이디어 발산과 수렴 단계를 30% 단축할 수 있습니다. 참여자는 각자의 MVP 프로토타입을 직접 만들어보고 사용성 테스트를 체험하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 GUI 형태로 아이디어를 실체화 하는 방법을 배웁니다.

이론 주제
  • 디지털플랫폼의 이해
  • 사용자인터페이스 요소와 UX의 이해
  • 이미지생성 및 활용
실습 주제
  • 페이퍼프로토타이핑
  • LLM 기반 프로토타이핑
  • 사용자테스트 및 상호 피드백
주차(Week) 내용
1 참여자 상호 소개, 커리큘럼 및 그라운드 룰 안내
2 플랫폼, 폼팩터, 해상도, 입력 방식 등디지털 정보 구성 및 판단을 위한 기초 지식 습득
3 사용자 인터랙션의 종류 이해. 표준 컴포넌트 및 UX 패턴 케이스 스터디프로토타입 도구를 활용할 수 있는 기초 지식 습득
4 Midjourney 활용 이미지 생성 및 고도화
5 서비스 컨셉 원페이저잠재 고객의 페르소나 및 니즈 시뮬레이션프로토타입 구현을 위한 대상 구체화 (GPT 활용)
6 페이퍼 프로토타이핑 실습산출물 공유 및 상호 피드백
7 Bolt.new / Lovable.dev 활용. 페이퍼 프로토타입을 디지털 프로토타입으로 구현프롬프트 작성 및 아웃풋 도출최소한의 상호작용 구현
8 사용자 시나리오 기반의 인터랙티브 프로토타입 생성UI Framework 활용
9 Demo사용성 테스트 (GPT 활용 휴리스틱 평가)상호 피드백
10 성과 공유 및 해산

ATS개발팀 / 권구선

HRP개발팀 / 양희윤

ATS개발팀 / 권구선

HRP개발팀 / 양희윤

HRP개발팀 / 김준성

행복경영실 LLM 활용 강화

TGC 소개

행복경영실원들의 AI/LLM 활용 수준을 높이고(역량 강화), 반복적인 업무 패턴을 AI/LLM을 활용하여 개선함으로써 기반 분야 업무 생산성 극대화와 AI 활용한 업무혁신 사례 다수 발굴하는 것이 목적입니다. 행복경영실원들이 모두 AI를 잘 활용하게 되어 행복경영실의 효율성/생산성 향상, 높아진 효율성 토대로 고객가치 향상 & 대내외 홍보까지를 목표하고 있습니다.

이론 주제
  • AI/LLM 개념 및 구조 학습
  • AI/LLM 업무 혁신 활용 사례 공유
  • GPTs
실습 주제
  • AI/LLM 를 활용하여 내 업무 개선해보기
  • AI/LLM 활용하여 업무 혁신 사례 만들어보기 (ex) GPTs, 챗봇
주차(Week) 내용
1 TGC 소개 및 참여자 상호 인사
2 AI 특강- AI & LLM 활용법 - 프롬프팅 엔지니어링 소개 - 기반 분야 AI 활용사례
3 AI를 활용 CSR d2D 수립 & 실습 - 역진/회의/회고/메일/팀즈 바탕 - AI 분석을 통한 d2D 수립 & 이에 맞는 회고
4 AI/LLM을 활용하여 혁신을 만들어낸 기반 분야 사례 소개 및 설명
5 AI/LLM 활용 시도할 업무 주제 선정 (각자 업무, 영역 안에서) - AI로 풀어보는 현업 문제
6 AI/LLM 활용 시도할 업무 주제 선정 (각자 업무, 영역 안에서) - AI로 풀어보는 현업 문제
7 ITSM 구축을 위한 데이터 정리
8 ITSM 구축을 위한 데이터 정리
9 AI/LLM 활용하여 서비스/결과물 만들어보기 - GPT/GPTs로 서비스 만들어보기
10 AI/LLM 활용하여 서비스/결과물 만들어보기 - GPT/GPTs로 서비스 만들어보기

행복경영실 / 박의로운

행복경영실 / 백상준

행복경영실 / 박의로운

행복경영실 / 백상준

자인기획실 짧은 기획, 빠른 실행을 위한 LLM 활용

TGC 소개

LLM 활용을 위한 기본 개념을 이해하고, 업무와 관련한 혁신 사례를 확인합니다. 이후 각 업무에 적용하여 반복 업무를 자동화하고, 빠르게 실행하는 실질적 방안을 찾아 적용합니다. 더 똑똑하게 일하고, 더 빠르게 성과를 내며, 의미 있는 일에 집중하는 새로운 업무 방식을 제공합니다.

이론 주제
  • LLM의 활용 사례 (기업 혁신 사례 포함)
  • 효과적인프롬프팅 기법
  • 자동화및 워크플로우 최적화
실습 주제
  • 프롬프팅실습: 원하는 결과를 얻기 위한 최적화 기법
  • LLM을 활용하여 반복 업무 자동화 및 개선하기
  • LLM을 활용한 업무 혁신 사례 발굴하고 적용하기
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 TGC 목표 및 일정 안내
2 LLM이란 무엇인가? LLM의 기본 원리, 최신 트렌드 소개
3 AI 혁신 사례 다양한 산업에서 LLM 활용법 탐색
4 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 엔지니어링 기초 강의
5 반복 업무 자동화 LLM을 활용한 문서 작성, 분석, 정리
6 주제 선정 1주차 각 업무에서 시도할 업무 주제 탐새 및 공유
7 주제 선정 2주차 업무 혁신 주제 피드백 및 선정
8 활용 실습 1주차 각 업무 영역별 혁신 과제 제작(GPTs, Agent AI 등)
9 활용 실습 2주차 각 업무 영역별 혁신 과제 제작(GPTs, Agent AI 등)
10 매듭 TPI 리뷰 및 서비스 개선

자인기획실 / 한용호

자인기획실 / 한용호

NRS LLM 에이전트 (RDB 연관관계를 활용한 멀티홉 검색기)

TGC 소개

RDB와 연동한 멀티홉 Retriever 개발 및 NRS MAI Agentic 시스템 적용을 통해 효과성을 검증하고, Retriever Tool의 핵심 기술을 확보하는 연구를 진행합니다.

연구/개발 과제 설명
  • 여러 개념과 관계로 이루어진 데이터에 대한 LLMRetriever는 multi-hop을 통한 데이터 접근이 필요
  • 일반적으로 운영 데이터는 RDB 형태이므로 RDB 와 연동하여 multi-hop 데이터 접근 방식 필요
  • RDB 기반 멀티홉 Retriever 방법을 NRS MAI Agentic system 적용하여 효과 검증
기대 효과
  • NRS-MAI Agentic 시스템의 컴포넌트인 Retriever Tool의 핵심기술확보
주차(Week) 목표
1 초기 컨셉 정리
2 초기 컨셉 구현
3 초기 컨셉 검증
4, 5 Iteration 2 컨셉 정리/개발/검증
6, 7 Iteration 3 컨셉 정리/개발/검증
8, 9 Iteration 4 컨셉 정리/개발/검증
10 최종 검증

선행개발팀 / 박진우

해석 기술 학습을 통한 고객 지원 강화

TGC 소개

기술/기획/사업 등의 업무에서 필요로 하는 GEN/CIVIL 제품에 대한 해석에 대한 이해와 지식 수준을 향상시켜 사용자에 대한 기술지원과 사업 구성원들의 고객과의 소통에 도움이 될 수 있는 교육을 진행합니다.

이론 주제
  • 기본적인이론
  • 설계를위한 특수한 기능에 대한 이론
  • 참여구성원이 원하는 기능에 대한 이론
기대 효과
  • 제품사용과 해석 결과에 대한 이해와 이론
  • 해석기능 사용시에 고려해야 할 사항들에 대한 이해
주차(Week) 주제 내용
1 오리엔테이션 TGC 소개 및 참여자 소개 이론에 대한 이해 수준 평가구성원이 원하는 학습 내용 확인
2 기본 요소 트러스/케이블/Gap/Hook와 다양한 경계조건들
3 기본 요소 보요소와 연관된 기능 – 다양한 하중과 옵셋 등
4 기본 요소 보요소와 연관된 기능 – 텐던과 가상보 등
5 기본 요소 Plate 요소와 연관 기능 – 하중과 결과 분석
6 비선형 해석 비선형 탄성 해석 – 다양한 조건 해석과 활용
7 시공단계 해석 선형 시공 단계 해석 – 다양한 옵션
8 시공단계 해석 텐던하중/콘트리트 크리프와 건조수축 기능
9 지점 침하/이동하중 영향선과 차량 이동하중 해석
10 고유치 해석 질량과 기하강성을 사용한 고유치 해석과 활용

RPM개발팀 / 정진상

AI 철근콘크리트 최적 단면 설계 개발

TGC 소개

LLM을 활용하여 철근콘크리트 구조물의 예비설계 단계에서 안전하면서도 경제적인 단면을 추천하는 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 모델은 기존의 복잡한 수치 해석 과정 없이, 설계 데이터를 학습한 AI가 자동으로 적절한 단면을 제안하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 설계 과정의 효율성을 높이고, 사용자 중심의 설계 지원 도구를 제공하여 보다 편리하고 신속한 설계를 돕고자 합니다.

연구/개발 성과
  • LLM 기술역량 확보 – 설계분야에 딥러닝을 적용하는 첫 단계
  • LLM 기술의 소프트웨어 적용 확대 – 설계 데이터 학습을 통한 AI 기반 단면 추천 기능을 구현하여, LLM 기술을 설계 기능에 효과적으로 활용
기대 효과
  • 설계데이터 기반 철근콘크리트 최적 단면을 제공할 수 있는 기술 확보
주차(Week) 목표
1 관련 문헌 조사 및 기존 기술 분석
2 철근콘크리트 설계 데이터 수집 및 정제
3 딥러닝 모델 설계 및 아키텍처 선택
4 초기 데이터셋 구축
5 모델 학습 및 튜닝 시작
6 성능 평가를 위한 검증 데이터셋
7 모델 학습 진행 및 결과 분석
8 변수조정 및 성능 개선 작업
9 최적의 모델 선정 및 기능 구현 테스트
10 연구 결과 및 성과 정리

RPM개발팀 / 이대근

RPM개발팀 / 이혜연

제품개발 생산성 향상을 위한 콤포넌트 기반 상품개발 구조연구

TGC 소개

기존 엔솔 제품들이 가진 기능들을 최소한의 변경으로 컴포넌트화 하고 컴포넌트들의 조합으로 고객과 시장이 요구하는 새로운 가치를 신속하게 구현할 수 있는 개발 전략과 전략 실행을 위한 기반 구조를 개발 연구합니다.

연구/개발 성과
  • 기존엔솔 제품 조합이 사용자 관점에서 하나의 제품처럼 인식되는 결과물
  • 엔솔 구성원 관점: 기존 엔솔 제품군들을 컴포넌트화 할 수 있는 프로토타입과 학습자료 제공
  • 사업 구성원 관점: 기존 사업 분야 서비스 확장, 신규 사업에 대한 아이디어를 도출할수 있는 모티브 제공
기대 효과
  • 기존엔솔 제품이 가진 기능들을 라이브러리처럼 조합하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 기반 제공
주차(Week) 목표
1 NX-Platform 개념과 최종 목표 공유 (킥오프 미팅)
2, 3 MVVM 구조, 컴포넌트 관리 및 협력 체계 설계
4, 5 NX-Platform 구성 요소 기반 기술 및 검증 결과 공유
6, 7 NX-Platform 1차 프로토타입으로 UI 통합 실습 진행
8 실 제품 대상 UI 통합 실습 진행 및 피드백(1차)
9 실 제품 대상 UI 통합 실습 진행 및 피드백(2차)
10 최종 성과물 보완

RPM개발팀 / 이창근

Technical Growth Clubs(TGC)는 기술 열정을 가진 사람들이 모여 서로의 지식을 공유하고, 새로운 기술을 배우며, 함께 성장하는 커뮤니티입니다.

Season 1과 마찬가지로 Season 2에서도 사내에서 활용 가능한 다양한 기술 주제들을 다루며, 이를 통해 멤버들이 실제 프로젝트를 진행하고, 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있는 기회를 제공합니다. 각 세션은 전문가의 강연으로 시작하여, 참여형 워크숍, 그룹 토론으로 이어지며, 멤버들은 자신의 경험을 공유하고, 동시에 새로운 관점을 얻을 수 있습니다. TGC는 지속적인 학습과 협력을 통해, 멤버들이 기술 세계에서 중요한 역량을 개발할 수 있도록 지원합니다.

TGC Season2는 어떤 주제들로 이루어져 있는지 확인하시고 주차별 진행사항도 확인해보세요.

TGC Season 2 Schedule

2024년 8월 14일 - 2024년 8월 21일
TGC 시즌2 공개 모집 기간
3지망 형식으로 참여를 희망하는 순서대로 TGC 신청
2024년 8월 22일 - 2024년 8월 30일
TGC 시즌2 멤버 최종 확정
공개 모집 신청인원에 대해서 TPI 분들과 협의 후 확정하여 공지
2024년 9월 02일 - 2024년 12월 13일
TGC 시즌2 12주 여정
TPI 중심으로 TGC 시즌2 활동 시작!
2024년 12월 23일 (잠정)
2024 하반기 MED
12주간 TGC 활동 성과물을 체험존과 특강 형식으로 전사 공유

TGC Season2 12 Weeks

1주차  TGC

2주차  TGC

3주차  TGC

4주차  TGC

5주차  TGC

6주차  TGC

7주차  TGC

8주차  TGC

9주차  TGC

10주차  TGC

11주차  TGC

12주차  TGC

Technical Growth Clubs(TGC)는 기술 열정을 가진 사람들이 모여 서로의 지식을 공유하고, 새로운 기술을 배우며, 개인적인 성장을 추구하는 커뮤니티입니다.

Season 1에서는 사내에서 활용 가능한 다양한 기술 주제들을 다루며, 이를 통해 멤버들이 실제 프로젝트를 진행하고, 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있는 기회를 제공합니다. 각 세션은 전문가의 강연으로 시작하여, 참여형 워크숍, 그룹 토론으로 이어지며, 멤버들은 자신의 경험을 공유하고, 동시에 새로운 관점을 얻을 수 있습니다. TGC는 지속적인 학습과 협력을 통해, 멤버들이 기술 세계에서 중요한 역량을 개발할 수 있도록 지원합니다.

이제 TGC Season1이 어떤 여정으로 진행되었는지 함께 살펴 보도록 하겠습니다.

Start

2024. 1. 15~1. 19 TPI 신청 접수

2022년 11월, 혁신의 여정을 시작한 TGC 파일럿 프로그램은 의미있는 마무리를 이루고, 깊은 회고를 통한 지속적인 개선을 거쳐왔습니다. 그 결과, TGC는 새로운 장을 열며, 2024년, TGC 시즌 1의 본격적인 시작을 알립니다. 이는 마이다스 구성원의 기술적 성장을 의미합니다. 이러한 성장을 이끌어줄 TPI 를 공개 모집을 통해서 선발했습니다.

TPI

2024. 2. 8. TPI 선발

TPI 신청서에 제안해 주신 기술 과제를 리더분들이 면밀하게 검토하여 마이다스 기술력을 높여 줄 수 있는 TPI를 선정하였습니다. TGC의 성공은 TPI의 열정과 역량에 따라서 그 크기가 정해지기 때문에 TPI 선정은 매우 신중하게 진행되었습니다.

TGC 멤버들의 기술적 성장을 도모하고자, 면밀하게 선정된 TPI 전문가들과의 수차례 OKR 협의를 거쳐, 진정한 혁신을 담은 TGC 프로그램을 최종적으로 구성하게 되었습니다. 이는 멤버들이 다양한 기술적 성장할 수 있는 특별한 기회를 제공하는 것을 목표로 합니다. 함께, 우리는 끊임없이 변화하는 개발 기술을 빠르게 흡수 할 것입니다.

2024. 2. 29 TPI 임명식

TPI는 기술전문성으로 조직의 성과 창출과 동료의 직무역량 향상을 주도하는마이다스의기술 인플루언서입니다. 자랑스러운 31 분의 TPI를 소개드립니다.

TGC-1 이현호, 안가온, 서충원, 양희윤, 김준성, 지경민, 이대경, 천보경, 정성진
             김보성, 김승엽, 문용성, 김미연, 김용수, 하성우, 김현, 최배성, 이대근, 하성열
TGC-2 김성인, 이지훈, 장훈, 이지영, 정원태, 박진우, 안장우, 이창근, 문준기, 변강언
             정진상, 이혜연

TPI3
TPI3TPI2TPI3

2024. 2. 26~3. 4 TGC 멤버 모집

직무 별 현재와 미래의 중요한 역할을 고려하여 구성원의 다양한 직무 역량 성장 충족을 위해 각각 목적에 맞는 3가지 타입으로 나누어 운영되도록 기획 되었습니다. TGC-1, TGC-2 를 중심으로 총 21개 TGC가 12주 동안 운영됩니다.

TGC-1은 기술력 전달에 탁월한 재능이 있는 TPI 분들로 엄선하여 TGC에 신청하신 멤버 분들에게 교육 및 스터디로 기술력 향상에 기여할 것입니다. 기획 / 디자인 / 개발 / 기술 분야로 11개 TGC가 운영됩니다.
TGC-2는 보다 높은 기술력 향상에 목표를 두고 연구 개발에 특화된 TPI 와 소수 정예 멤버로 구성하여 진행하는 심화 클럽 입니다. 개발 / 체계 / 기술 10개 TGC로 운영됩니다.
TGC-3는 구성원이 직접 참여하는 클럽형태로 운영되지는 않지만 TPI와 함께 직무별 표준 템플릿을 구축하고 활용하기 위한 목표로 실행됩니다.

2024. 3. 5~3. 8 TGC 멤버 확정

TGC 신청 사이트에 게시된 21개의 상세한 TGC 운영 계획을 멤버들이 세심하게 검토한 후 자신에게 적합한 TGC에 신청하게 함으로써, 최종적으로 198명이 공식적으로 신청을 마쳤습니다. 열정이 넘치는 일부 멤버들은 여러 개의 TGC에 신청하기도 했지만, 과도한 활동을 예방하기 위해 개인별로 한 개의 TGC만 신청할 수 있도록 안내했습니다.

TGC Type 3
TGC Site

2024. 3. 11 TGC 운영 시작

TGC 운영 중 긍정적인 상호작용을 촉진하기 위해 우수 TGC 및 멤버를 선정할 계획입니다. 주간 진행 상황에 신속하게 대응할 수 있도록, 주차별 펄스 서베이를 통해 TPI에게 TGC 운영 상황을 보고할 것입니다. 또한, TGC-2에서는 성과를 더욱 증대시키기 위해 추가적인 성과 보상 방안을 검토 중입니다.

TGC 12 Weeks

TGC 1 주차 [오리엔테이션]

TGC 운영 준비를 마친 후, TPI들은 사전에 준비한 첫 주차 강의를 3월 11일부터 본격적으로 시작했습니다. TGC 활동의 시작을 환영하는 의미로, 모든 TGC 멤버들에게 스타벅스 웰컴 드링크를 제공하여 즐겁게 시작할 수 있도록 하였습니다.

TGC 1Week

TGC 2주차

TGC의 활기찬 분위기 속에서, TPI 분들이 얼마나 창의적인지 직접 느껴볼 수 있었습니다. 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어, 우리는 강의 내용을 더 깊이 이해하고 기억할 수 있도록 온라인 퀴즈와 같은 신선한 방법을 도입했습니다. 이러한 변화는 전통적인 쪽지 시험의 형식을 탈피한 것으로, 학습 과정에 재미와 참여를 불어넣어 주었습니다. 또한, 자유로운 형태의 강의 자료를 활용하여, 평범한 PPT 프레젠테이션의 한계를 넘어섰습니다.
TGC 멤버들의 기술에 대한 갈망을 충족시키기 위한 TPI의 열정이 고스란히 전달되는 순간들이었습니다. 이처럼, TPI는 학습 방식을 혁신하며, 모두가 기술적 성장을 향한 여정에 함께 동참하고 있습니다.

TGC 3주차

3주차까지 운영이 성공적으로 마무리되었고, 3월의 우수 TGC 및 우수 TGC 멤버를 자랑스럽게 발표합니다. 우수 TGC는 수업 이수율(25점), 주간 펄스 서베이 응답율(25점), TGC 만족도(25점), 그리고 TGC 운영 성과(25점)를 종합하여 총 100점 만점으로 평가되었습니다.
이번에는 1~3주차 중 가장 높은 점수를 획득한 'GPT 기술의 이해와 활용'이 우수 TGC로 선정되었습니다. 또한, 출석률이 100%인 TGC 멤버 중 TPI가 추천한 우수 TGC 멤버를 선발하였습니다. 우수 TGC와 우수 TGC 멤버에게 진심으로 축하의 말씀을 전합니다. 4월에도 최고의 노력으로 우수 TGC에 선정되기를 기대합니다!

TGC 2WeekTGC 2WeekTGC 2WeekTGC5

TGC 4주차

연속적인 12주간의 TGC 운영은 매우 힘든 일입니다. 이에 따라, TPI 분들이 지치지않고 TGC를 운영하기 위해, 3주 운영 1주 휴강 체계를 도입하였습니다. 한 주 휴식을 가진 후, TGC는 4주차를 진행하게 되었습니다.
이제는 본격적인 내용을 학습하고 연구하기 시작했습니다. TGC는 더욱 수준 높은 과정으로 진행되고 있으며, 이에 따라 멤버분들의 열기는 더욱 고조되고 있습니다.

TGC 5주차

이론 교육과 함께 강의 효과를 극대화하기 위해 다양한 실습 과정을 도입하고 있습니다. 'GPT 기술의 이해와 활용'에서는 조를 나누어 챗봇을 만드는 실습을 진행했습니다. 'API 플러그인 개발 역량 강화' 과정에서는 파이썬을 사용한 API 사용법을 실습했습니다. 개발 관련 실습뿐만 아니라, '고객같이 생각하기' 과정에서는 린 캔버스 방법을 사용한 기획법에 대한 조별 실습도 진행했습니다. 이러한 실습을 통해 TGC 멤버들은 이론과 실전을 균형 있게 익힐 수 있습니다.

TGC 6주차

TGC 강의를 통해 멤버들의 기술 역량을 높이는 것뿐만 아니라, 혼자서 진행하기 어렵거나 팀 차원에서 추진하기 어려운 과제도 TGC를 통해 해결하고 있습니다. TGC는 해당 기술에 관심 있는 구성원들이 모여 함께 성과를 만들고 있으며 해외 시장 경쟁 제품을 분석하여 대응하는 기능을 기획하거나, Gen/Civil 그래픽 엔진을 업그레이드하여 제품 가치를 높이는 등의 작업을 수행하고 있습니다. 또한, MEC 솔버 전환이나 쿠버네티스 플랫폼 연구와 같이 미래를 준비하는 작업도 활발히 진행하고 있습니다. 이러한 노력은 현재 서비스 중인 제품을 개선하고, 다음 세대를 대비하는 중요한 역할을 하고 있습니다.

TGC 7주차

4월에는 4~6주차 운영을 마치고 우수 TGC를 선정했습니다. TPI 분들께서 훌륭하게 TGC를 운영해주셔서 한 팀만 선정하기 어려웠습니다. 이번에는 TGC-1과 TGC-2 분야로 나누어 우수 TGC와 우수 출석 TGC를 각각 선정하여 총 4개 TGC를 발표했습니다. 또한, 각 TGC에서 우수한 성과를 보인 14명의 우수 TGC 멤버도 함께 선발했습니다. 축하드립니다!

TGC 8주차

8주차에는 더욱 심화된 내용으로 수업을 진행했습니다.
LLM 보안과 관련하여 프롬프트 보안, 구조 분석, 코드 품질 향상을 다루기 위해 프롬프트 보안에 대한 심화 내용을 학습했습니다. 최신 보안 기술과 기법을 통해 프롬프트 사용 시 발생할 수 있는 잠재적인 위험 요소를 분석하고 이를 방지하는 방법을 배웠습니다. 이를 통해 보안을 강화하여 더 안전하고 효율적인 시스템을 구축하는 방법을 알아보았습니다.
해외 제품 비교 분석 TGC에서는 IDEA StatiCa Connection 소프트웨어를 활용한 구조 분석과 가이드를 제공했습니다. 복잡한 구조 연결부를 효과적으로 모델링하고 분석하며 이를 최적화하는 방법을 학습했습니다. 이를 통해 실무에서 바로 적용할 수 있는 기획안을 구상해 보았습니다.
마지막으로, 품질 개선을 위한 프로젝트 관리 TGC에서는 Sonarqube를 적용하는 방법을 알아보았습니다. Sonarqube는 코드 품질과 보안성을 높이는 도구로, 이를 통해 프로젝트의 코드 리뷰와 지속적인 통합 과정을 자동화할 수 있습니다. 이번 학습을 통해 코드의 품질을 한 단계 높이는 기술을 익힐 수 있었습니다.

TGC 9주차

이번 주차에서는 HR 데이터 분석과 AWS 클라우드 기술을 배우고 실습하는 과정을 소개합니다. 9주차에는 그동안 습득한 기술을 마무리하고, 조별로 HR 데이터 분석 과제를 선정하여 목표를 설정하고, AWS 클라우드를 활용한 게임 대회를 개최하여 실무에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 했습니다. 여러분이 이 강좌를 통해 데이터 분석과 클라우드 기술을 마스터하여, 실무에서 즉시 활용할 수 있는 능력을 갖추길 바랍니다.

TGC 10주차

이제 본격적인 실습 과정에 들어갔습니다. 실습 과제의 결과물은 MED 행사 체험존에서 공개될 예정입니다. GPT, 플러그인, LLM 등 미래 기술을 선도할 혁신적인 기술들을 MED를 통해 직접 체험해 보세요.

TGC 11주차

5월 우수 TGC와 우수 참석 TGC는 7~9주차 TGC 활동 지표에 따라 선정되었습니다. 활동 지표는 강의 이수율, 펄스 서베이 만족도, 펄스 서베이 응답률, 그리고 주차별 과제 진행 점수를 종합하여 산출됩니다. 또한, 열정 TGC 멤버는 TPI의 추천에 따라 선정되었습니다.

TGC 12주차

드디어 12주간의 TGC 활동이 마무리되었습니다. 그동안 진행해온 강의와 목표 성과를 돌아보고 정리하는 시간을 TGC별로 가졌습니다. TGC 멤버들과 함께한 그동안 시간이 소중하고 기억에 남는 순간이었기를 희망합니다.
모두 수고 많으셨습니다.