로봇은 이미 현실에서 일하고 있습니다.
그런데 그 피지컬 AI 데이터를 다룰 사람은
아직 없습니다.
5개월 동안 로봇 데이터를 기획하고, 모으고, 선별하고, 학습시켜
피지컬 AI 데이터 PM으로 취업을 준비합니다.
반도체 다음은,
피지컬 AI입니다
로봇이 투입되는 모든 현장에서, 이 직무가 먼저 투입됩니다.
그리고 이 분야 채용 시장이 이제 막 열렸습니다.
반도체 시대엔 수율 데이터 PM 있었고,
피지컬 AI 시대에는 로봇 데이터 PM이 있습니다.
로봇은 스스로 일을 배우지 못합니다.
어떤 데이터를 어떻게 먹일지 설계하는 사람이 필요합니다.
불량을 감지하고 조정하는
공정 로봇을 가르칩니다
검사·조립 동작 데이터를 만들고 품질을 검증해, 멈추지 않는 생산 라인을 학습시킵니다.
명령을 알아듣고 건네주는
로봇을 가르칩니다
"이것 좀 가져다줘" 같은 언어 명령과 실제 행동을 연결하는 로봇 데이터를 구축합니다.
박스를 스스로 골라 집는
물류 로봇을 가르칩니다
물건을 인식하고 집어 옮기는 파지 동작 데이터를 수집·학습시켜 물류센터 현장에 투입합니다.
정부도, 글로벌 기업도
지금 '로봇 데이터'를 모으고 있습니다
GPU 다음 경쟁력은 로봇 데이터 PM입니다.
시장이 커질수록 데이터 구축·품질 검증·모델 학습을
연결할 사람이 필요해집니다.
데이터 인프라 확대 산업 현장에서 생성되는 로봇 데이터를 모으고 활용하기 위한 정책과 기반 구축이 본격화되고 있습니다.
공공·산업 데이터 구축 사업이 늘어나면 데이터 설계와 품질 검증 인력의 수요가 먼저 발생합니다.
'데이터 팩토리' 시뮬레이션·합성데이터·강화학습을 결합해 로봇 학습 데이터를 대규모로 생산하는 흐름이 커지고 있습니다.
시뮬레이터에서 데이터를 만들어 본 경험 자체가 곧바로 실무 역량으로 인정됩니다.
하나의 모델로 여러 로봇과 환경에서 수집한 행동 데이터를 연결해 범용 로봇 모델을 만들려는 연구가 빠르게 진행되고 있습니다.
로봇이 움직이는 데이터의 구조를 이해하고 데이터를 토큰화해 본 사람이 연구·개발 조직의 진입점이 됩니다.
※ 위 내용은 공개된 정책 발표 및 기업·연구기관 발표를 기반으로 정리한 산업 동향입니다.
정해진 동작만 반복하는 로봇에서,
스스로 보고 판단하는 로봇으로
규칙 기반 제어를 넘어, AI 학습과 시뮬레이션·실제 로봇 배포까지
연결하는 역량이 중요해지고 있습니다.
사람은 보고, 듣고, 움직이며 배웁니다.
로봇도 같은 방식으로 일을 배웁니다.
카메라와 센서로 공간, 물체, 사람의 움직임을 인식합니다.
"빨간 블록을 집어 옮겨" 같은 자연어 명령을 해석합니다.
로봇팔의 각도, 힘, 경로를 행동 토큰과 궤적 데이터로 실행합니다.
기술을 나열하는 과정이 아니라,
하나의 로봇이 일을 배우는 전 과정을 완성합니다
기초 개발환경부터 VLA 데이터 큐레이션, 품질 분석, 모델 경량화, 산업 연계 캡스톤까지.
면접에서 "무엇을 해봤는가"를 구체적으로 설명할 수 있도록 설계했습니다.
이론만 배우고 끝나지 않도록,
데이터부터 로봇 검증까지
각 프로젝트는 하나의 조각이 아니라, 데이터 생성부터 로봇 검증까지
이어지는 하나의 경력 서사로 연결됩니다.
수료증보다 더 중요한,
실제 로봇을 가르친 경력을 남기는 4번의 프로젝트
4개 프로젝트는 각각 떨어진 과제가 아니라,
데이터 생성부터 로봇 검증까지 이어지는 하나의 포트폴리오입니다.
로봇이 움직이는 순간을, 데이터로 남긴다
로봇팔과 Jetbot의 궤적을 자동으로 포착·저장하는 파이프라인을 구축하고, 영상에서 관절 각도·엔드 이펙터 위치·gripper 힘을 실시간으로 추출합니다.
인터넷에 존재하지 않는 '나만의 로봇 움직임 데이터'를 만드는 첫걸음입니다.
AI에게 줄 데이터를, 직접 가려낸다
VLA 모델의 학습 품질을 결정하는 것은 데이터의 양이 아니라 '좋은 데이터'입니다.
노이즈를 걸러내고 행동의 일관성·다양성을 통계로 분석해, 학습에 적합한 데이터만 선별하는 시스템을 만듭니다.
내 데이터로, AI 모델을 직접 학습시킨다
직접 수집하고 선별한 데이터로 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 학습시킵니다.
70억 파라미터 모델을 Jetson Orin Nano 엣지 보드에서 구동하기 위한 경량화·최적화를 경험합니다.
현장 수준 포트폴리오, 처음부터 끝까지
데이터 수집 → 큐레이션 → 모델 학습 → 최적화 → 엣지 배포. 전 과정을 하나의 로봇 서비스로 구현합니다.
음성 명령 하나로 Jetbot이 이동하고, 로봇팔이 물건을 집어 올리는 VLA 기반 자율 로봇 시스템을 완성합니다.
장비·데이터·콘텐츠를 아우르는
올인원 실습 환경
실습 장비 일체부터 실제 로봇 데이터 수집·전처리,
크라우드아카데미 AI 역량강화 콘텐츠까지 — 수강 기간 동안 필요한 모든 환경을 제공합니다.
실습 장비 일체 지원
- ASUS ROG Zephyrus G16 RTX 4060 · 32GB RAM
- NVIDIA Jetson Orin Nano 엣지 AI 보드
- JetCobot 7축 협동 로봇 ARM 비전 · 그리퍼
- Jetbot Nano SLAM 로봇 자율주행 실습
- 임베디드 센서킷 데이터 수집
로봇 데이터 실습까지
실제 로봇 장비로 데이터를 직접 수집하고 전처리합니다.
이론이 아닌 실제 움직임 데이터를 다뤄본 경험이 남습니다.
AI 역량강화 콘텐츠 학습지원
AI 교육 2년 연속 1위, 크라우드아카데미의 온라인 AI 역량강화 콘텐츠를
수강 기간 동안 함께 제공합니다.
* 장비 이미지는 이해를 돕기 위한 예시이며, 구체적인 장비 모델과 수량은 최종 운영안 기준으로 확정·안내됩니다.
취업 준비를 수료 후로 미루지 않습니다.
배우는 5개월 안에서 함께 시작합니다
이력서와 포트폴리오를 피지컬 AI 직무 기준으로,
학습 과정 안에서 다듬습니다.
수료 후 여러분이 서게 될 자리는
이런 현장입니다
로봇을 도입한 기업의 연구실과 현장에는
이미 이런 장비들이 들어와 있습니다.
처음 보는 사람에게는 낯선 장비지만,
데이터를 만들고 모델을 학습시켜 실제 로봇에 올려본 사람에게는
익숙한 구조입니다.
5개월 동안 그 전 과정을 손으로 겪고 나면,
입사 후 장비 앞에 앉는 첫날부터 무엇을 봐야 하는지 알고 시작합니다.
배우는 동안, 취업도 함께 준비됩니다
현직자 특강 & 세미나
AI 데이터 엔지니어 현직자가 직접 전하는 직무 트렌드와 포트폴리오 전략.
수업 중간에 배치해 현장감을 유지합니다.
취업 및 프로젝트 멘토링
1:1 멘토링을 통해 단순히 배우는 데 그치지 않고,
이력서·포트폴리오를 피지컬 AI 직무 기준으로 다듬어드립니다.
기업 네트워킹
기업용 AI 솔루션을 직접 써볼 기회와,
크라우드웍스·크라우드데이터 등 피지컬 AI 관계사 방문 기회를 제공합니다.
데이터를 배우는 과정은 많습니다.
하지만 로봇의 데이터부터 모델까지 연결하는 과정은 다릅니다.
기업 임직원 교육을 맡아온 곳에서 설계한 커리큘럼입니다.
입사 후 회사가 시켜줄 교육을, 입사 전에 먼저 듣는 셈입니다.
- —로봇 제어 또는 시뮬레이션 중심
- —정해진 예제를 따라가는 실습
- —모델과 데이터가 분리된 커리큘럼
- —결과물이 기능 구현에 머물기 쉬움
- ✓데이터 기획·수집·정제·검증 전주기
- ✓실패 데이터까지 분석하는 품질 엔지니어링
- ✓OpenVLA 학습과 실제 로봇 이식
- ✓산업 문제를 해결하는 캡스톤 포트폴리오
수강료 0원,
국가가 전액 부담합니다
2026년부터 일반 KDT 과정은 자부담금 60만원이 발생합니다.
AI 캠퍼스 과정은 최초 1회 수강에 한해 전액 국비 지원.
여러분은 배움에만 집중하세요.
AI 학습데이터 플랫폼 기업
최초의 코스닥 상장사
2023년, 국내 AI 학습데이터 플랫폼 기업으로는 처음으로 코스닥에 상장했습니다.
430여 개 고객사, 코스피 IT 시가총액 상위 30개사 중 70%가 크라우드웍스와 일합니다.
그 회사가 커리큘럼 설계부터 프로젝트 멘토링까지 직접 참여합니다.
데이터 추출부터
모델 적용까지 실습합니다
가공된 데이터로 학습하는 강의가 대부분입니다.
이 과정은 로봇에서 데이터가 생성되는 순간부터 시작해,
품질 판별 · 모델 학습 · 현장 적용까지
전주기를 직접 경험합니다.
크라우드웍스 아카데미가 함께한 기업 · 기관
※ 교육 수행, 사업 협력, 인증·주관 등 다양한 형태로 함께한 기업 및 기관입니다.
기업들이 임직원 교육을 맡겨온 이유
* 아래는 크라우드웍스 아카데미가 진행한 기업 임직원(재직자) 교육의 실제 수강 후기입니다.
본 부트캠프의 수강 후기가 아니며, 강의 운영 역량을 참고하실 수 있도록 함께 제공합니다.
"이미지로만 생각했던 AI를 실제 업무에 적용할 수 있다는 걸 처음 알게 됐습니다."
"수기로 작성하던 많은 데이터를 AI로 짧은 시간에 취합하고, 개선방향까지 설정할 수 있게 됐습니다."
"쉬지도 않고 열심히 가르쳐주셨습니다. 실무에 즉각 적용 가능한 내용들이었습니다."
"실제로 실행해보는 것이 큰 도움이 됐습니다. 생성형 AI가 이렇게 활용될 수 있다는 게 놀라웠습니다."
"강의 내용이 이해하기 쉽고 실무에 바로 활용할 수 있어서 좋았습니다."
"몰랐던 지식을 많이 알게 됐고, 대시보드 활용법과 다양한 툴을 배웠습니다."
"데이터 취합이 많은 부서라 업무 시간 단축에 큰 도움이 됐습니다."
"이미지로만 생각했던 AI를 실제 업무에 적용할 수 있다는 걸 처음 알게 됐습니다."
"수기로 작성하던 많은 데이터를 AI로 짧은 시간에 취합하고, 개선방향까지 설정할 수 있게 됐습니다."
"쉬지도 않고 열심히 가르쳐주셨습니다. 실무에 즉각 적용 가능한 내용들이었습니다."
"실제로 실행해보는 것이 큰 도움이 됐습니다. 생성형 AI가 이렇게 활용될 수 있다는 게 놀라웠습니다."
"강의 내용이 이해하기 쉽고 실무에 바로 활용할 수 있어서 좋았습니다."
"몰랐던 지식을 많이 알게 됐고, 대시보드 활용법과 다양한 툴을 배웠습니다."
"데이터 취합이 많은 부서라 업무 시간 단축에 큰 도움이 됐습니다."
이 기술은 화면만 보고 배울 수 없습니다.
현장에서 로봇 데이터를 만드는 사람들이 직접 가르칩니다.
서*진 강사
크라우드웍스
피지컬AI 데이터 PM 총괄
담당 STEP 01–04 전 과정 설계
VLA 데이터 파이프라인 · 모델 학습
양*열 멘토
크라우드웍스
프로젝트 멘토링
담당 프로젝트 1–2 지도
산업 도메인 적용 자문
이*호 멘토
크라우드웍스
VLA 모델 최적화 멘토링
담당 프로젝트 3 · 캡스톤 지도
모델 경량화 · 엣지 이식
비용 부담 없이
끝까지 몰입하세요
*정원 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
*국민내일배움카드 및 KDT 지원 요건 충족 시 전액 지원됩니다.
2026년 마지막 기수,
정원 30명 한정
서류와 대면 면접으로 선발하며,
모집 마감 이후에는 다음 기수 일정이 확정되지 않았습니다.
* 타 교육 및 직장 병행 불가
* 최근 5년 이내 KDT 참여 이력이 있는 경우 지원 불가
지원 절차
지원 전 확인해 주세요
- 본 과정은 평일 전일제 오프라인 과정으로, 타 교육 및 직장 병행이 불가합니다.
- 국민내일배움카드 발급이 필요하며, 발급까지 시간이 소요될 수 있으니 미리 신청해 주세요.
- 최근 5년 이내 KDT 과정 참여 이력이 있는 경우 지원이 제한될 수 있습니다.
- 그 외 상세한 절차는 아래 FAQ에서 확인해 주세요.
자주 묻는 질문
지원 전에 가장 많이 확인하시는 내용을 모았습니다.
추가로 궁금한 점은 문의로 남겨주세요.
AI 부트캠프를 다녔는데도 서류에서 계속 떨어지는 이유는
다들 비슷한 걸
배우기 때문입니다
수료증보다 중요한 건 실제 로봇 데이터를 다뤄 본 경험입니다.
AI가 로봇에 탑재되는 지금, 그 자리가 비어 있습니다.
모집 마감 2026.10.01 · 수강료 전액 국비지원 · 정원 30명