피드로 돌아가기
Dev.toBackend
원문 읽기
20개 AI 기업 커리어 페이지 직접 스크래핑을 통한 420개 검증 직무 데이터 파이프라인 구축
# Building AIRAG Jobs: A Job Board for LLM, RAG & AI Agent Engineers
AI 요약
Context
기존 채용 플랫폼의 광범위한 정보 분포와 중복 데이터 및 갱신 지연으로 인한 신뢰도 저하 문제 발생. 최신 AI 엔지니어링 직무의 정확한 식별과 실시간 상태 반영을 위한 전용 어그리게이터 필요성 대두.
Technical Solution
- Laravel 기반의 Scheduled Scrapers를 통한 기업별 커리어 페이지 직접 수집 구조 설계
- Queue Workers를 활용한 비동기 데이터 처리로 스크래핑 부하 분산 및 처리 효율 최적화
- AI-powered Metadata Enrichment 공정을 통한 기술 스택, 시니어리티, 역할 카테고리의 구조화
- 정기적 상태 체크 로직 구현을 통한 마감 공고의 자동 제거 및 데이터 최신성 유지
- SvelteKit 기반 프런트엔드와 MySQL 저장소 연결을 통한 고속 직무 검색 환경 제공
실천 포인트
1. 외부 API 의존성을 줄이기 위한 타겟 사이트 맞춤형 Scraper 설계 검토
2. 대량의 데이터 처리 시 Queue Worker를 통한 비동기 파이프라인 구축
3. 비정형 텍스트 데이터의 검색 효율을 높이기 위한 AI 기반 구조화(Enrichment) 단계 도입