Semantic Understanding 부재로 인한 Hybrid Profile의 ATS 오분류 및 구조적 해결

Context

ATS(Applicant Tracking System)가 Semantic Understanding 대신 Keyword Matching과 Pattern Similarity에 의존하는 구조적 한계 보유. 이로 인해 Engineering, Research, Business 역량을 동시에 갖춘 Hybrid ML Profile이 정성적 적합성에도 불구하고 낮은 랭킹으로 처리되는 문제 발생.

Technical Solution

• PDF Parsing 최적화를 위한 Simplified Layout 적용으로 텍스트 추출 정확도 향상
• Job Description 기반의 Keyword Density 상향 조정을 통한 Matching Score 최적화
• 정성적 서술형 문장을 Explicit Skill Naming 기반의 구조화된 필드로 변환하여 Signal 강화
• 비선형적 커리어 경로를 ATS가 인식 가능한 표준화된 Section으로 재구성하여 Career Linearity 가점 확보
• 도메인 일관성(Domain Consistency) 확보를 위해 기술적 프레임워크 중심의 명시적 워딩 채택