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자격증
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AWS ML Engineer – Associate

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

난이도
응시 요건은 없지만 ML 파이프라인 실무를 전제한 130분 시험입니다.
취업
AWS 어소시에이트 등급이고 AWS 스택은 국내 채용에 흔합니다.
공식 페이지에서 일정·접수 확인

개요

AWS 클라우드에서 머신러닝 솔루션과 파이프라인을 만들고, 운영에 올리고, 배포하고, 유지하는 능력을 검증한다. 데이터 준비부터 모델 개발, 배포와 오케스트레이션, 모니터링·유지보수·보안까지 ML 워크플로 전 단계를 다룬다. 반대로 공식 가이드가 범위 밖으로 못 박은 것은 종단간 ML 솔루션의 설계·아키텍팅, 모범 사례 수립과 ML 전략 안내, 광범위한 서비스나 새로운 도구·기술과의 통합 처리, NLP·컴퓨터 비전 같은 두 개 이상의 ML 도메인을 깊게 다루는 일, 모델 양자화와 정확도 영향 분석이다.

Amazon SageMaker 등 ML 엔지니어링용 AWS 서비스를 1년 이상 써 본 사람, 그리고 백엔드 소프트웨어 개발자·DevOps 개발자·데이터 엔지니어·데이터 사이언티스트처럼 관련 직무 경험이 1년 이상인 사람을 대상으로 한다.

과목

과목비중다루는 것
데이터 준비 (Data Preparation for Machine Learning)28%ML 모델링을 위한 데이터 수집·변환·검증·준비
ML 모델 개발 (ML Model Development)26%
  • 모델링 접근법 선택
  • 학습
  • 하이퍼파라미터 튜닝
  • 성능 분석
  • 모델 버전 관리
ML 워크플로 배포와 오케스트레이션 (Deployment and Orchestration of ML Workflows)22%
  • 배포 인프라와 엔드포인트 선택
  • 컴퓨팅 자원 프로비저닝
  • 요구사항에 맞춘 오토스케일링 구성
  • CI/CD 파이프라인 구축
ML 솔루션 모니터링·유지보수·보안 (ML Solution Monitoring, Maintenance, and Security)24%
  • 모델·데이터·인프라 모니터링과 문제 탐지
  • 접근 제어·규정 준수 기능·모범 사례를 통한 보안

시험 정보

치르는 방식

시행 주기회차가 없는 상시 시험이다.AWS Certification Account(AWS Builder ID로 생성)에서 'Schedule New Exam'을 고르고 이어 'Schedule with Pearson VUE'를 누르면 Pearson VUE 대시보드로 넘어가며, 거기서 장소·날짜·시간을 직접 정한다.응시 방식은 Pearson VUE 시험센터와 온라인 감독(online proctored) 두 가지다.접수 마감일이 따로 없는 대신 정책이 못 박은 것은 24시간 선이다 — 예약 변경은 시험 24시간 전까지 한 예약당 최대 2회이고, 세 번째부터는 취소한 뒤 새로 예약해야 한다.다만 질병이나 예기치 못한 비상 상황은 증빙을 내면 수수료 없이 재예약해 준다.시험 언어는 영어·일본어·한국어·중국어 간체다.실제로 예약할 수 있는 날짜·시간은 예약 단계의 Pearson VUE 화면에서 확인한다.
형식65문항 / 130분(MLA-C01).이 중 채점되는 문항은 50개이고 나머지 15개는 향후 출제 검증용 미채점 문항이며 시험 중에는 구분 표시가 없다.문항 유형은 객관식(정답 1 + 오답 3), 복수응답(선택지 5개 이상 중 정답 2개 이상을 전부 선택), 순서 배열(3~5개를 올바른 순서로), 짝 맞추기(3~7개 프롬프트와 짝짓기)다.무응답은 오답 처리되고 찍기에 대한 감점은 없다.결과는 100~1,000 척도 점수로 나오며 720점 이상이면 합격이다.도메인별 과락이 없는 보상형(compensatory) 채점이라 전체 점수만 넘기면 된다.

응시 조건

응시자격공식 자격 페이지·시험 가이드·인증 FAQ 어디에도 선수 요건을 언급한 문장이 없다.요건이 제시되지 않았다는 뜻이지 AWS가 「없다」고 명시한 것은 아니다.실제로 적혀 있는 것은 권장 경험뿐이다 — Amazon SageMaker 등 ML 엔지니어링 AWS 서비스 1년 이상, 그리고 백엔드 소프트웨어 개발자·DevOps 개발자·데이터 엔지니어·데이터 사이언티스트 같은 관련 직무 1년 이상.권장 일반 IT 지식은 일반 ML 알고리즘과 활용처 이해, 데이터 형식·수집·변환 등 데이터 엔지니어링 기초, 쿼리와 데이터 변환, 모듈화·재사용 가능한 코드 개발과 배포·디버깅, 클라우드·온프레미스 ML 자원의 프로비저닝과 모니터링, CI/CD와 IaC 경험, 버전 관리 저장소 사용이다.권장 AWS 지식은 SageMaker의 기능과 알고리즘, 데이터 저장·처리 서비스, 애플리케이션·인프라 배포, 로깅과 문제 해결용 모니터링 도구, CI/CD 자동화·오케스트레이션 서비스, 자격 증명·접근 관리와 암호화·데이터 보호 모범 사례다.
응시료150 USD.어소시에이트 등급 공통 가격이다.공식 요금표(aws.amazon.com/certification/policies/before-testing)는 통화별 금액을 함께 싣는다 — 150 USD / 128 EUR / 224 AUD / 20,000 JPY / 197,287 KRW / 1,057 CNY / 12,829.50 INR.원화 가격이 공개되어 있으므로 예약 단계까지 가야 알 수 있는 값이 아니다.표시 금액에 세금은 포함되지 않으며 원문은 "Applicable taxes may apply"라고만 적는다.환율 반영은 최소 연 1회 5월이고, 그보다 자주 바뀔 때는 최소 30일 전에 공지한다.갱신 응시에는 AWS Certification Account에 들어 있는 50% 할인 바우처를 쓴다.
환불 규정
시점환불단서
예약 시각보다 24시간 넘게 앞서 취소전액구매 시점에 결제한 응시료를 그대로 돌려받는다
예약 시각 24시간 이내 취소, 또는 예약 시각에 나타나지 않음불가24시간 안쪽에서는 취소도 일정 변경도 막히고 이미 낸 응시료를 그대로 잃는다

취소는 Pearson VUE에 연락하거나 AWS Certification 계정에서 하고, 이 정책은 AWS 인증 전 시험에 공통이다. 질병이나 예기치 못한 비상 상황은 증빙을 내면 수수료 없이 다시 예약해 준다.

자격 유지

유효기간3년(공식 페이지 문구는 「This certification is valid for 3 years」).갱신 페이지가 이 자격에 적어 둔 경로는 셋이다 — Option 1은 이 시험의 최신 버전에 다시 합격하는 것, Option 2는 AWS Certified Generative AI Developer – Professional 시험에 합격하는 것, Option 3은 AWS Skill Builder에서 자격을 유지(maintain)하는 것이다.앞의 둘은 3년 연장이고 AWS Certification Account의 50% 할인 바우처를 쓸 수 있다.Option 2는 아무 Professional 시험이나 되는 것이 아니라 지정된 그 한 시험이다.Option 3은 연장 폭이 1년뿐이고 조건이 붙는다 — 원문은 「You must have an active certification that is within 90 days of expiration and an active subscription to AWS Skill Builder」다.어느 경로든 자격이 유효한 상태에서 갱신한다.

시험 노트

0 / 30편개념 0/25 · 모의고사 0/5

영어 MLA-C01이 2026-09-28에 끝나고 MLA-C02 정식판은 2027년 초다. C02 시험 가이드가 나오면 계획을 다시 짠다 — 지금 C01을 겨냥해 쓰면 그 노트가 개편과 함께 버려진다.

관련 있는 우리 글

시험을 겨냥해 쓴 글은 아니지만 같은 개념을 다룹니다. 과목이 막힐 때 곁에 두고 읽습니다.

데이터 준비 (Data Preparation for Machine Learning)

AI LAB데이터 수집: AI 모델의 연료를 모으는 방법

ML 모델 개발 (ML Model Development)

AI LAB데이터 분할과 교차 검증: 성능을 정직하게 재는 법AI LAB파인튜닝 하이퍼파라미터: 최적 설정 완전 가이드AI LABMLOps 실험 트래킹: 재현 가능한 ML 개발

ML 워크플로 배포와 오케스트레이션 (Deployment and Orchestration of ML Workflows)

AI LABML CI/CD: 자동화된 모델 배포 파이프라인AI LABGPU 오토스케일링 — 늘리는 데 7분 걸리는 자원 다루기

알아 둘 것

  • MLA-C02로 개편이 진행 중이다. 예고대로 2026-09-01에 등록이 열렸고 공식 페이지는 「Registration is now open for the updated exam (MLA-C02) beta」라고 적는다 — 지금 접수되는 것은 베타 시험(ME1-C02)이고 영어 전용이다. 영어 MLA-C01의 마지막 응시일은 2026-09-28이다.
  • 한국어·일본어·중국어 간체 MLA-C01은 MLA-C02 정식 출시까지 계속 응시할 수 있고, 그 정식 출시는 공식 블로그가 「2027년 초」로만 적었다.
  • 베타 사양은 85문항 / 170분, 응시료 75 USD다. 정식판의 문항 수·시험 시간·가격은 아직 공개되지 않았다. MLA-C01(65문항/130분/150 USD)과 다르므로 어느 버전을 칠지 먼저 정해야 한다.
  • 개편은 도메인 구조를 그대로 두고(새 도메인 추가 없음) 담기는 주제를 넓히는 쪽이다 — 생성형 AI 솔루션 구축과 RAG 아키텍처, 에이전틱 AI 워크플로 오케스트레이션, 파운데이션 모델·LLM 선택과 운영화, Amazon Bedrock 커버리지 확대, 책임 있는 AI 지침.
  • RAG는 MLA-C02에서 들어오는 주제라 현행 MLA-C01 준비자의 학습 주제로 매핑하면 안 된다 — C01 시험 가이드 전문에 RAG도 Retrieval도 나오지 않는다. 반대로 파운데이션 모델 파인튜닝은 C01 Task 2.2 Skills에 그대로 있다 ("Using custom datasets to fine-tune pre-trained models (for example, Amazon Bedrock, SageMaker JumpStart)").
  • 시험 범위에 드는 AWS 서비스 목록이 공식 가이드 부록에 있다 — ML 쪽은 SageMaker·Bedrock 등, 데이터 쪽은 S3·Glue·Athena·EMR·Kinesis·Redshift 등, 운영 쪽은 Step Functions·CodePipeline·CloudFormation·CloudWatch·IAM·KMS 등이다.

난이도와 취업 별은 시행처가 준 값이 아니라 위에 적은 근거로 매긴 값입니다. 공식 페이지는 2026-09-17에 확인했습니다. 시험 제도는 개편이 잦으니 접수 전에 시행처 안내를 한 번 더 보세요.