Level Guide

AI 도구의 강점과 한계를 이해하고, 프롬프트 작성부터 워크플로 자동화까지 적용해 개인과 조직의 생산성을 높이는 역량.

테스트 설계와 자동화, 품질 프로세스 구축으로 소프트웨어 결함을 예방하고 제품의 신뢰성을 체계적으로 보증하는 역량.

데이터를 구조로 설계하고 질의로 다루는 역량. 단일 테이블 조회에서 아키텍처 설계와 표준 기여까지 이어진다.

사용자 리서치와 정보 구조 설계, 프로토타이핑과 반복 테스트로 제품을 쓰는 경험 전체를 설계하고 검증해 가는 역량.

시각적 개발 플랫폼을 다뤄 코드를 쓰지 않고 애플리케이션과 자동화 워크플로우, 디지털 제품을 만들어 배포하는 역량.

개발과 운영을 연결해 소프트웨어를 빠르고 안정적으로 전달하는 역량. CI/CD, 코드형 인프라, 장애 대응을 다룬다.

데이터를 읽고 해석하고 품질을 평가해, 원시 숫자와 차트를 업무와 삶에서 쓸 수 있는 인사이트로 바꾸고 전달하는 역량.

데이터를 수집·정제·분석해 인사이트를 도출하고 의사결정으로 연결하는 역량. 통계적 사고와 시각화 능력까지 포함한다.

데이터를 시각적 형태로 옮겨 읽히게 만드는 역량. 목적에 맞는 표현을 고르고 오독을 막아 의도한 정보를 전달한다.

데이터를 수집·변환·저장·제공하는 파이프라인을 설계하고 운영해, 조직이 신뢰할 수 있는 데이터 인프라를 구축하는 역량.

데이터에서 패턴을 학습하는 모델을 설계·구현·평가하고, 데이터 준비부터 배포까지 전 과정을 다루는 엔지니어링 역량.

API와 데이터베이스, 인증, 캐싱, 분산 시스템까지 서비스를 떠받치는 서버 사이드 시스템을 설계하고 운영하는 역량.

코드와 문서의 변경 이력을 추적하고 원하는 시점으로 되돌리며, 여러 사람이 동시에 작업해도 충돌 없이 합치는 역량.

분산 원장과 합의 메커니즘, 암호학적 보안을 이해하고 스마트 컨트랙트와 분산 애플리케이션을 설계하고 개발하는 역량.

인터뷰와 설문, 행동 관찰과 사용성 테스트로 사용자의 실제 행동과 니즈를 파악해 제품 결정에 쓸 인사이트를 만드는 역량.

디지털 위협을 알아채고 비밀번호 관리와 피싱 대응부터 보안 사고 대응까지 개인과 조직의 정보를 지키는 습관을 갖추는 역량.

스프레드시트로 데이터를 입력·계산·분석·시각화하고, 수식과 피벗 테이블, 매크로로 반복 업무를 자동화하는 실무 역량.

클라우드 인프라 위에서 확장 가능한 서비스를 설계, 배포, 운영하며 아키텍처와 비용, 보안을 최적화하는 역량입니다.

자판을 보지 않고 생각의 속도로 문자를 입력하는 역량. 손가락 자리 익히기에서 입력 방식 설계까지 이어진다.

문제를 논리적으로 분해해 코드로 구현하고, 알고리즘과 유지보수 가능한 구조를 설계해 동작하는 소프트웨어를 만드는 역량.

사용자 니즈를 출시 가능한 인터페이스로 바꾸는 역량. 비주얼·인터랙션 설계, 프로토타이핑, 디자인 시스템 운영을 아우른다.

디자인과 요구사항을 인터랙티브하고 접근성과 성능이 좋은 웹 경험으로 구현하며, 컴포넌트 구조와 상태 관리를 설계하는 역량.

AI 언어 모델이 정확하고 유용한 결과를 내도록 지시를 설계하고 다듬는 역량. 다단계 에이전트 워크플로우까지 확장된다.