LG전자 AX School - 채용 홈페이지 LG전자 AX School 채용 홈페이지입니다

LG전자 AX School - 채용 홈페이지

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[섹션 1] 히어로

• 교육과정

직무에 맞는 과정을 선택하세요

AI 엔지니어, AI 어플리케이션 개발자, AI 융합가.각 과정은 LG전자 해당 직무의 실제 업무 흐름을 모델로 설계되었습니다.

[섹션 2] 과정 소개

•︎ 과정 소개

3개 카테고리, 5개 과정

고객의 경험을 데이터로 읽고, AI 에이전트로 다시 설계합니다. 고객 데이터 수집·분석부터 LLM·Agent 기반 고객경험 서비스 구현까지 End-to-End로 학습합니다.

• 메타 : 920시간 · 6개월• 기술 : Python · DCX · LangChain · MCP

개강예정

사람의 업무를 이해하고, AI 에이전트로 자동화합니다. 로우코드 MVP부터 멀티에이전트 운영, 앱·클라우드 배포까지 실제 동작하는 AI 서비스를 완성합니다.

• 메타 : 920시간 · 6개월• 기술 : Python · DCX · LangChain · MCP

개강예정

신제품 기획부터 양산까지 AI로 연결합니다. LG전자 신제품 개발 프로세스(NPI)를 에이전트로 혁신합니다.

• 메타 : 944시간 · 6개월• 기술 : Python · n8n · RAG · FastAPI

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현업 도메인을 깊이 이해하고, 그 안에 AI를 융합하는 시티즌 디벨로퍼로 성장합니다.

• 메타 : 944시간 · 6개월• 기술 : Python · Machine Learning · Deep Learning · n8n · FastAPI

개강예정

생산 현장의 비효율을 AI로 혁신합니다. 생산라인 계획·품질·6대 Loss 관리를 에이전트로 구현합니다.

• 메타 : 944시간 · 6개월• 기술 : Python · Machine Learning · Deep Learning · n8n · FastAPI

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마케팅 프로세스를 에이전트로 자동화합니다. NXI-M 6단계 풀 사이클부터 Growth Loop 멀티 에이전트까지 구현합니다.

• 메타 : 920시간 · 6개월• 기술 : Python · SQL · n8n · RAG · LangChain · LangGraph · FastAPI

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[섹션 3]

•︎ 3 STEP Build

같은 주제를 세 번, 매번 더 깊게

LG전자 AX School 의 6개월은 세 개의 Build로 이루어집니다. 각 Build는 문제 이해(Problem) → 직무 적용(Process) → 실무 고도화(Practice)의 세 단계를 거칩니다. 같은 주제를 세 번 반복하되, 매번 이전 Build가 만들어낸 결과 위에 쌓입니다. 한 번에 다 배우고 끝나는 것이 아니라, 나선형으로 깊어지는 구조입니다.

PROBLEM 전자산업 관점의 문제 정의 PROCESS Python · 데이터 분석 기초 PRACTICE 데이터 시각화 및 구조화

PROBLEM 직무별 현업 과제 이해 PROCESS Agent 기반 업무 재설계 PRACTICE 데이터 분석 및 인사이트 도출

PROBLEM 실전 과제의 에이전트 정의 PROCESS 통합 에이전트 구축 및 실행환경 구성 PRACTICE 현업 적용 가능한 에이전트 완성

6개월 뒤, 현업에서 작동하는 에이전트가 손에 쥐어집니다.

[섹션 4] 하단 CTA 배너

어떤 과정이 나에게 맞는지 아직 모르겠다면

각 과정 페이지에 전공별·고민별로 "이런 분께 맞습니다"를 정리해두었습니다. 읽어보시면 훨씬 빠르게 판단하실 수 있습니다.

과정별 상세 보기

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