고영건YEONGGEON GO

목표

2025–2026 스타트업 AI 기술인력 양성사업에서 학습부터 실무 프로젝트·취업 준비까지 이어지는 교육 경험을 설계했습니다.

담당 역할

• 사업계획서·교육 운영 계획 작성 및 연간 로드맵·마일스톤 설계
• 고객 요구에 따른 데이터 엔지니어링 과정 신설, 강의 형태와 교육 비중 조정
• 코딩 테스트·경진대회·기업 연계 프로젝트와 평가 구조 설계
• 교육 일정과 연계한 콘텐츠 개발·배포·품질 관리
• 강사 섭외와 현장 이슈 대응, 고객·강사·수강생 피드백 반영

결과

2025년 156명이 수료했으며 조기 취업률은 전년도 대비 2배 높아졌습니다. 변화가 빠른 생성형 AI 콘텐츠는 실제 강의 일정에 맞춰 지속적으로 업데이트했습니다.

인도네시아 · KADA

교육 제안과 수주, 전체 커리큘럼 및 생성형 AI 콘텐츠 제작을 담당했습니다. 최종 프로젝트의 주제·수행 방식·평가 체계를 설계하고, Batch 1 이후 Batch 2로 확대했습니다.

싱가포르 · 해군 AI 교육

고객·파트너와 교육 범위·형태·일정을 조율했습니다. 국방·해군 업무와 제한된 교육 환경을 고려한 AI 커리큘럼 및 PoC형 실습을 설계했으며, 2년 연속 프로그램을 진행했습니다.

브루나이 · MakerPhase

취업 준비생 대상 부트캠프를 제안하고, 프로젝트 중심의 교육 형태·운영 방식·결과물 평가 체계를 설계했습니다. 프로그램은 2년 연속 진행됐습니다.

목표

소재·건설기계·의료바이오 산업의 직무와 학습 수준에 맞는 실무형 AI 교육을 제공했습니다.

담당 역할

• 교육 제안과 대상별 목표·난이도·커리큘럼 설계
• 30개 과정의 콘텐츠 개발 일정·범위·품질 관리 및 내부 제작자·외부 전문가 협업
• 실제 제조 데이터, 오일·배터리 센서 데이터, 건설현장 이미지 기반 실습 기획
• 고객·강사·수강생 피드백을 반영한 과정 개선 및 생성형 AI 과정 확장

결과

LG화학·현대자동차·코닝·HD현대 등 기업 재직자 대상 교육을 제공했습니다. 나노·탄소(소재) 과정에서 만족도 90.6%를 달성했으며, 사업 종료 후 콘텐츠를 재사용 가능한 교육 자산으로 전환했습니다.

pandas·데이터 전처리·머신러닝·딥러닝·컴퓨터 비전·자연어 처리부터 생성형 AI와 Agent 도구 활용까지 강의 콘텐츠를 제작했습니다.

제작 방식

• 부동산 실거래·반도체 불량률 등 실제 데이터셋을 활용한 실습 구성
• 이미지 세그멘테이션·Transformer 등 주요 개념을 강의자료와 실습으로 설명
• ChatGPT·Claude·Gemini 및 Codex·Claude Code·OpenCode 활용 교육 제작
• 고객의 교육 수요에 맞춰 교안과 실습을 조정하고 직접 강의 영상 촬영

성과

생성형 AI 툴 활용 교육 대부분에서 5점 만점에 4.5점 이상의 만족도를 달성했습니다.

삼성전자·삼성SDS·LG전자·LG이노텍·현대자동차·한전KPS·국방과학연구소 등 기업·기관의 업무 환경과 학습자 수준을 분석해 교육과 실습으로 구체화했습니다.

담당 역할

• 제안서 및 교육 계획 작성, 고객과 교육 목표·난이도·운영 방식 협의
• 리더·비개발 직군·재직자 등 대상에 따른 사례와 난이도 조정
• 실제 기업 데이터를 활용한 분석 실습과 생성형 AI 활용 과정 개발
• ICT 이노베이션스퀘어·경기도경제과학진흥원 등 공공 인재양성 교육과정 기획

LLM·AI Agent·AI 개발도구의 기술·제품·연구 동향을 지속적으로 모니터링합니다. 교육과 업무에 활용 가치가 높은 주제를 선별하고, 배경·핵심 내용·시사점으로 구조화해 사내와 LinkedIn에 공유합니다.

교육과 연결하는 리서치

비전문가도 이해할 수 있도록 기술적 내용을 재구성하고, 교육과 관련성이 높은 변화는 실제 커리큘럼과 강의자료 개선에 반영합니다.