AWS Certified Generative AI Developer - Professional(AIP-C01)은 Amazon Bedrock 기반 생성형 AI 애플리케이션을 설계·개발·배포하는 역량을 검증하는 Professional 레벨 자격증입니다. RAG, 에이전트, 프롬프트 엔지니어링, 거버넌스까지 GenAI 애플리케이션 개발의 전 영역을 다루기 때문에 이론 지식만으로는 통과하기 어렵고, Bedrock 콘솔과 API를 실제로 다뤄본 경험이 크게 도움이 됩니다.
AIP-C01은 누구를 위한 자격증인가?
이 자격증은 Bedrock 기반 GenAI 애플리케이션을 실제로 설계·구축·운영하는 실무자를 위한 Professional 레벨 자격증입니다.
| 대상 | 이 자격증이 맞는 이유 | |------|----------------------| | GenAI 애플리케이션 개발자 | Bedrock API·SDK로 RAG·Agent 앱을 직접 구축하는 역량 검증 | | ML 엔지니어(MLA-C01 이수자) | SageMaker 중심 역량을 Bedrock GenAI 영역으로 확장 | | 솔루션 아키텍트 | GenAI 워크로드의 비용·보안·거버넌스 설계 판단 근거 확보 | | 시니어 클라우드 엔지니어 | 팀 내 GenAI 도입을 리드하는 실무 신뢰도 확보 |
응시료는 300 USD이며, Professional 레벨답게 이론보다 Bedrock 콘솔·API를 직접 다뤄본 실전 경험이 합격을 좌우합니다.
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시험 기본 스펙
| 항목 | 내용 | |------|------| | 시험 코드 | AIP-C01 | | 정식 명칭 | AWS Certified Generative AI Developer - Professional | | 문항 수 | 75문항 | | 시험 시간 | 180분 | | 합격 기준 | 750점 / 1000점 | | 유효 기간 | 3년 | | 레벨 | Professional |
75문항에 180분이면 문항당 약 2.4분입니다. 시나리오형 문제 비중이 높아 문제를 읽는 데만 상당한 시간이 걸리므로, 확신이 없는 문제는 표시해두고 넘어가는 시간 관리 전략이 필수입니다.
5개 도메인과 출제 비율
!AIP-C01 시험 도메인 비중
도메인 1 - FM 통합, 데이터 관리 및 규정 준수 (31%)
가장 비중이 큰 도메인입니다. FM 선택·비교·추론 파라미터 튜닝, Amazon Bedrock Model Catalog, 데이터 전처리·ETL 파이프라인, 벡터 DB·임베딩·청킹 전략, RAG·Bedrock Knowledge Bases, 프롬프트 엔지니어링·템플릿·캐싱까지 GenAI 개발의 기초 체력을 묻습니다.
관련 글: FM 모델 선택과 솔루션 설계, 데이터 파이프라인과 RAG 아키텍처, 프롬프트 엔지니어링 실전 가이드
도메인 2 - 구현 및 통합 (26%)
Bedrock Agents·Action Groups, 도구 사용(Tool Use)·멀티에이전트 오케스트레이션, Bedrock API·Converse API·스트리밍, Amazon Q Developer, 모델 배포·서버리스 추론, 마이크로서비스·이벤트 기반 통합이 핵심입니다.
관련 글: Bedrock Agents와 도구 통합, 모델 배포와 API 통합
도메인 3 - AI 안전, 보안 및 거버넌스 (20%)
Bedrock Guardrails·콘텐츠 필터링, 프롬프트 인젝션 방어·PII 마스킹, KMS 암호화·IAM·VPC 격리, 편향 감지·공정성·설명 가능성, SageMaker Clarify·Model Cards, 규정 준수 프레임워크를 다룹니다.
관련 글: GenAI 보안과 안전 제어, AI 거버넌스와 책임 있는 AI
도메인 4 - GenAI 애플리케이션 운영 효율성 및 최적화 (12%) / 도메인 5 - 테스트, 검증 및 문제 해결 (11%)
두 도메인을 합치면 23%로, 앞선 도메인 못지않은 비중입니다. Provisioned Throughput vs 온디맨드, 토큰 기반 요금 최적화, CloudWatch·X-Ray 모니터링, Bedrock Model Evaluation, ROUGE·BLEU·BERTScore 평가 지표, 스로틀링·타임아웃 디버깅까지 운영·평가 전 영역을 아우릅니다.
관련 글: Bedrock 비용 최적화와 모델 평가
시험 준비 전략
Bedrock을 다뤄본 경험이 있다면
InvokeModel API와 Converse API의 차이, Knowledge Bases 설정 흐름, Guardrails 정책 구성처럼 콘솔·SDK를 직접 만져야 감이 오는 세부 동작을 반드시 확인하세요. 개념은 알아도 "Bedrock에서 어떻게 구현하는가"를 묻는 문제에서 막히는 경우가 많습니다.
처음 준비한다면
Provisioned Throughput과 온디맨드 추론의 비용·지연 트레이드오프, Guardrails(안전 제어)와 거버넌스(규정 준수)의 목적 차이처럼 헷갈리기 쉬운 개념 쌍부터 명확히 정리하세요. 이 둘을 구분하지 못하면 도메인 3에서만 20% 가까이 실점할 수 있습니다.
공통 전략
각 서비스의 한계와 사용 시나리오를 짝지어 암기하세요. Bedrock Agents는 멀티스텝 자율 실행이 필요할 때, Step Functions는 명시적 워크플로 오케스트레이션이 필요할 때 선택합니다. 이런 "언제 무엇을 쓰는가" 판단이 도메인 2 문제의 핵심입니다.
시험 핵심 정리
"비용에 민감하지만 트래픽이 일정" -- Provisioned Throughput "트래픽이 불규칙하고 예측 불가" -- 온디맨드 추론 "프롬프트 인젝션·유해 콘텐츠 차단" -- Bedrock Guardrails (입출력 안전 제어) "편향 감지·모델 투명성·규정 준수" -- AI 거버넌스와 책임 있는 AI "외부 API를 자율적으로 호출하는 멀티스텝 작업" -- Bedrock Agents + Action Groups "생성 결과의 근거 데이터를 최신 상태로 유지" -- RAG + Bedrock Knowledge Bases "동일 응답 반복 요청 시 비용 절감" -- 프롬프트 캐싱 / 응답 캐싱 "모델 응답 품질을 정량적으로 평가" -- ROUGE, BLEU, BERTScore 등 Bedrock Model Evaluation
다음 단계
이 가이드로 5개 도메인의 큰 그림을 잡았다면, 각 도메인 심화 글로 넘어가 세부 서비스 동작 방식을 익히고 AIP-C01 모의고사로 실전 감각을 확인해보세요.