중니어에서 시니어로, 올바르게 나아갈 수 있도록.
압도적인 수준의 개발자들이 모여있는
F-Lab에서 준비한 시니어 개발자 성장 코스.
(선착순 2명 모집)
대상 : 경력 만 3년 이상 개발자 총 교육기간 4개월 평생 제공되는 멘토링 다시보기 상위권 개발자들의 커뮤니티 초대압도적인 수준의 개발자가 시니어로 가는 길을 이끌어드립니다.
시니어 코스 멘토님 스펙
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미국 실리콘밸리 빅테크 클라우드팀
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스타트업 CTO 경험, 창업 경험
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국내 대기업 글로벌 서비스 개발 치프 아키텍트
(전세계 300명 개발팀과 개발)
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빅데이터, 대용량 아키텍처, MLOps,
SRE/Devops, 아키텍처 설계, 애자일 전문가
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백앤드 , 클라우드 유명 서적 집필
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국내외 컨퍼런스 50회 이상 발표
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국내외 잡지 기술문서 50회 이상 기고
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스타트업, 대기업 등 다양한 멘토링 및 강의 활동
커리큘럼에 있는 것만 배우는게 아닙니다.
멘토님은 글로벌 빅테크 경력이 있는
월드 클래스 개발자입니다.
이런 개발자와 사제관계로 인연을 맺고,
커리큘럼에 있는 것 외적으로도 멘토님과 대화하며 멘토님의 경험을 끝없이 흡수할 수 있습니다.
평생 제공되는 멘토링 다시보기
학습 시스템 내에서 멘토님의 조언을 지속적으로 다시 보면서 복습하실 수 있습니다.
멘토링을 수료하고 나서도 멘토링 녹음 기록, AI 질문답변, 메신저 대화내역 등
많은 지식자산을 제공받으실 수 있습니다.
멘토링 시스템 내 다시보기 화면
상위권 개발자들과의 커뮤니티
개발을 잘하려면 개발과 관련된 환경에 지속적으로 자신을 노출시켜야 합니다. 굳이 의도적으로 공부를 하지 않더라도 자연스럽게 개발에 대한 생각을 하게되기에 생각이 깊어지는 효과가 생깁니다.
F-Lab에서 수료 후에도 상위권의 개발자들과 어울리며 기술토론, 세미나 등의 네트워킹을 진행하실 수 있기에 평생 개발자로써의 성장을 서포트받을 수 있습니다.
커리큘럼
아래의 내용을 멘티의 희망에 따라 조율하며 진행합니다.
1. 소프트웨어 개발 프로세스
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애자일 스크럼 프로세스에 대한 강의로, 비지니스 유스케이스를 에픽 단위로 분류한후에, 사용자 스토리 단위로 정의한후 태스크를 정의하고, 각 태스크별로 소요되는 수행 시간을 포인트 포커를 이용해서 측정한다.
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이론 강의와 더불어 스크럼 도구인 JIRA에 대한 기본적인 사용법에 대해서 배워본다.
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Assignment : 비지니스 유스케이스 정의와 사용자 스토리 도출.
2. 소프트웨어 아키텍처 설계
2-1. 소프트웨어 아키텍쳐 설계 방법론
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비지니스 요구사항을 정의하고, 이를 통해서 주요 유스케이스를 도출한다. 시스템을 구성하는 주요 컴포넌트를 3레벨에 거쳐서 상세 디자인하고, 각 유스케이스별로 시스템 컴포넌트간 인터랙션을 정의한다.
2-2. 대용량 백앤드 시스템 아키텍쳐
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웹,모바일, 엔터프라이즈 백앤드 시스템의 아키텍처 구조와, 사용되는 주요 오픈소스,상용 솔루션에 대해서 설명한다.
2-3. 아키텍처 디자인 스타일 - SOA와 마이크로 서비스 아키텍처
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백앤드 아키텍처 디자인의 큰 축을 이루는 서비스 지향 아키텍쳐와 마이크로 서비스 아키텍쳐에 대해서 알아본다.
2-4. REST API 디자인
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REST에 대한 기본 개념과 REST API 디자인 방법, REST API에 대한 보안등에 대해서 다룬다
2-5. 빅데이터 시스템 아키텍쳐
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레거시 분석 아키텍처인 Data Warehouse, Data Lake 에서 부터 모던 아키텍처인 DataMesh 까지 빅데이터 시스템의 구조와 설계시 고려해야할 주요 사항에 대해서 소개한다.
2-6. 머신러닝 시스템 (MLOps)
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머신러닝 시스템을 운영하기 위한 전체 파이프라인 아키텍처에 대해서 알아본다.
2-7. Devops/SRE
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시스템 운영을 위한 운영, 로깅,모니터링 및 용량 산정 계획, 장애 처리등의 프로세스를 Devops 프렉틱스인 SRE 방법론을 통하여 배워본다.
3. 쿠버네티스 워크샵
인프라나 개발에 대한 기본적인 경험이 있으나 쿠버네티스에 입문하고자 하는 사람을 대상으로 함.
쿠버네티스에 대한 이론 강의로, 쿠버네티스의 기본적인 워크로드 설정 방법과 고급 스케쥴링 기법, 리소스 컨트롤등에 대해서 다뤄보고, 쿠버네티스 자원을 배포하기 CI/CD 그리고 클라우드에서 쿠버네티스를 사용하기 위한 고려사항과 베스트 프랙틱스, 쿠버네티스 에코 시스템에 대해서 다룬다.
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마이크로 서비스 아키텍처
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쿠버네티스 소개
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Service & Ingress
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Deployment
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Configmap & secret
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디스크
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StatefulSet
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Advanced scheduling
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모니터링
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보안
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리소스 관리
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쿠버네티스 베스트 프랙틱스
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CI/CD
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쿠버네티스 에코 시스템 (Istio, Knative)
4. 아키텍트를 위한 머신러닝 워크샵
데이터 사이언티스가 아닌 수학에 대한 지식이 낮은 개발자나 아키텍트를 대상으로 머신러닝 기술을 사용하기 위한 기술적인 바탕을 제공하기 위함.
수학을 최대한 배제한 상태에서 딥러닝 까지의 알고리즘을 설명하고, 이를 운영 시스템 레벨로 개발하기 위해서 Tensorflow 2.X 기반으로 데이터 전처리에서 부터 모델 학습까지의 과정을 진행한다.
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성공적인 머신러닝 프로젝트를 위해서 알아야 할 것
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머신러닝 기본 알고리즘
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선형회귀
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로지스틱회귀
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소프트맥스
◦
뉴럴 네트워크
◦
컨볼루셔널 뉴럴 네트워크
◦
오토 인코더
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Tensorflow 2.0
신청방법
1.
아래의 링크에서 폼을 작성해주세요
2.
신청서를 보고 최대한 빠르게 선발 연락을 드립니다.
