LG전자 AX School - 채용 홈페이지 LG전자 AX School 채용 홈페이지입니다

LG전자 AX School - 채용 홈페이지

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[섹션 1] 히어로

• AI 엔지니어

고객의 경험을 데이터로 읽고,AI 에이전트로 다시 설계한다

DCX 방법론으로 고객경험 혁신을 주도하는AI 엔지니어로 성장합니다.

● 교육 기간 920시간 · 6개월

● 운영 캠퍼스 기수별 상이

● 주요 기술 Python∙DCX∙Machine Learning∙Deep Learning∙ LangChain∙MCP

● 교육 비용 전액 무료 (국민내일배움카드)

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[섹션 2] 타겟

•︎ 강의 추천 대상

이런 분께 적합한 과정입니다

🖥️ 이런 전공을 하셨다면

✓ 통계·데이터사이언스 데이터 분석은 가능하지만 고객경험 서비스로 연결한 경험이 없는 분 ✓ 산업공학·HCI·UX·디자인고객경험 설계 감각은 있지만 데이터와 AI로 구현하는 기술 역량이 부족한 분 ✓ 컴퓨터공학·소프트웨어 코드와 모델은 다룰 줄 알지만, 실제 사용자 관점의 도메인 맥락이 부족한 분

💬 이런 고민 하신다면

✓ LG전자 CX(고객경험) 직군 취업을 구체적으로 준비 중인 분 ✓ ML/DL 모델은 만들어봤지만 실제 사용자가 쓰는 서비스로 배포해본 적이 없는 분 ✓ LLM·Agent·RAG에 관심은 있지만 도메인 문제 정의 경험이 없어서 망설이는 분

전공은 무관합니다. 위 항목은 "이런 배경이면 특히 잘 맞는다"는 예시입니다.

[섹션 3] 학습 여정

•︎ 3 STEP Build

6개월, 세 번 쌓아 올립니다

같은 주제를 세 번 반복합니다. 매번 앞선 Build의 결과 위에 한 단계씩 쌓여, 마지막에는 현업에서 작동하는 AI 에이전트가 됩니다.

BUILD 01 · 문제 정의 — LG전자의 고객경험 문제를 직접 정의하기

○ 목표 LG전자의 가치혁신 프로세스를 이해하고, 비즈니스·고객 관점에서 해결할 문제를 정의하는 눈을 키운다. ○ 무엇을 배우나요 1. LG전자 AX 전략과 고객가치 혁신 [직무·도메인] - LG전자 비즈니스·고객 관점에서의 해결 과제 정의 - 5D 프로세스와 비즈니스 프레임 이해- 데이터를 구조화하고 활용 전략 수립[기술] - Database 구조 이해와 데이터 설계 기초 2. 고객경험 분석 기초 [직무·도메인] - 서비스 결과를 사용자 관점에서 구조화하는 법 - 고객경험을 분석하기 위한 관점과 프레임 [기술]- Python / Python Library 활용- Figma로 사용자 흐름 시각화 ○ 프로젝트 Project 1 · LG전자 사례 기반으로 고객경험 혁신 과제를 발굴한다 LG전자의 실제 비즈니스 환경에서 발생하는 6Case 시나리오 중 하나를 선택해서, 고객경험 관점에서 풀어야 할 문제를 직접 정의합니다. "고객이 어디에서 멈추고, 무엇을 불편해하며, 어떤 데이터로 그 신호를 잡아낼 수 있는가"를 비즈니스 문제로 구조화하고 시각화하는 것이 목표입니다. 단순한 아이디어가 아니라, 데이터로 검증 가능한 문제 정의서를 만들 수 있는 상태를 만듭니다.

BUILD 02 · DCX 방법론 — 고객경험 설계를 위한 DCX 방법론을 익히기

○ 목표 고객 데이터를 수집·분석하고, DCX(Data Customer Experience) Framework로 경험을 재설계할 수 있는 역량을 갖춘다 ○ 무엇을 배우나요 1. 고객데이터 수집 및 경험분석 [직무·도메인] - 고객·시장 관련 데이터를 수집하고 정리하는 원칙 - 고객 의견과 반응을 데이터로 해석하는 방법 [기술] - Web Crawling으로 외부 데이터 수집 - Text Mining으로 고객 VOC 분석 2. 고객경험 디자인 [직무·도메인] - 데이터로 문제 가설을 검증하고 패턴 도출 - 분석 결과를 고객경험 관점에서 재해석하는 DCX Framework [기술] - Machine Learning으로 패턴 분석·예측 - Streamlit으로 분석 결과 시각화 ○ 프로젝트 Project 2 · 고객경험 데이터를 직접 분석하고 경험을 재설계한다 실제 고객 데이터를 수집하고 분석해서 고객경험을 재설계합니다. 어떤 고객 세그먼트가 어떤 경로에서 어떤 경험을 하는지 데이터로 증명하고, 머신러닝으로 행동 패턴을 분류하거나 예측한 뒤, DCX Framework에 따라 "데이터 → 인사이트 → 경험 개선안"의 흐름으로 결과를 정리합니다. "이 고객은 왜 이렇게 행동했는가"에 데이터로 답할 수 있는 상태를 만드는 것이 목표입니다.

BUILD 03 · Agent 구현 — 고객경험을 AI 에이전트로 직접 구현하기

○ 목표 딥러닝과 LLM·에이전트 기술을 활용해 고객경험 설계안을 실제 동작하는 서비스로 구현한다 ○ 무엇을 배우나요 1. 고객경험 에이전트 구현 [직무·도메인] - 복잡한 고객 행동 패턴을 학습 모델로 다루는 관점 - 모델을 실제 사용자가 쓰는 화면으로 시연하는 흐름 [기술] - Deep Learning 모델 설계 및 학습 - Docker / Cloud로 실행 환경 구성 - Cursor / Windsurf로 개발 생산성 가속 2. 에이전트 기반 고객경험 확대 [직무·도메인] - 사전학습 모델을 활용해 문제 해결 흐름을 구성하는 방법 - 다양한 도구·데이터와 연결되는 에이전트 아키텍처 [기술] - LLM 기반 응답·판단 구현 - MCP로 도구·데이터 연결- LangChain으로 에이전트 워크플로우 설계 ○ 프로젝트 Project 3 · AI 기반 고객경험 서비스를 직접 개발한다 AI 에이전트가 실제로 동작하는 고객경험 서비스를 개발합니다. 딥러닝 모델·LLM·MCP·LangChain을 조합해서 고객의 입력을 받아 분석하고, 적절한 판단과 응답을 생성하며, 사람의 검수와 기록까지 이어지는 완성된 서비스 구조를 만듭니다. 데모가 아닌, LG전자 현장에서 실제 시연 가능한 수준의 서비스 개발이 목표입니다.

[섹션 4] 수료 후 진로

•︎ Career path

수료 후, 이런 곳으로 갑니다

이 과정을 마치면 아래 직무로 지원할 수 있는 포트폴리오와 역량을 갖추게 됩니다.

고객경험(CX) AI 엔지니어

- LG전자 등 대기업 CX·AX 직군- 가전·모빌리티·헬스케어·플랫폼 기업의 고객경험 서비스 개발자

AI 에이전트 개발자

- LLM·RAG·MCP 기반 에이전트 솔루션 개발- 도메인 특화 AI 서비스 기업의 백엔드/풀스택 엔지니어

데이터 분석 · ML 엔지니어

- 고객 행동 데이터 분석 및 인사이트 도출- ML/DL 기반 고객 예측·추천 모델 개발

AX / DCX 컨설팅 · 혁신

- 대기업 CX 혁신팀의 AX 과제 담당 엔지니어- 중소·중견 기업의 데이터 기반 고객경험 혁신 지원 전문인력

[섹션 5] 하단 CTA 배너

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