FastAPI와 NLP로 구현하는 이력서 파싱 및 직무 매칭 API

Context

수많은 이력서를 수동으로 검토하는 채용 프로세스의 비효율성 발생. 직무 기술서와 이력서 간의 단순 비교 방식은 일관성이 부족한 한계 존재.

Technical Solution

• PDF, DOCX, TXT 등 다양한 파일 형식의 텍스트 추출을 위해 pdfplumber 및 python-docx 라이브러리 활용
• spaCy의 NLP 모델을 통한 텍스트 전처리 및 토큰화 과정 수행
• scikit-learn의 TF-IDF Vectorization을 적용하여 문서 간의 수치적 특징 추출
• Cosine Similarity 알고리즘을 기반으로 이력서와 직무 기술서 간의 텍스트 유사도 계산
• 핵심 키워드 중복도(Skill Overlap)와 벡터 유사도를 결합한 최종 매칭 점수 산출 로직 설계
• FastAPI 프레임워크를 사용하여 자동 문서화된 REST API 형태로 기능 제공

Key Takeaway

비정형 텍스트 데이터의 정형화 과정에서 정규 표현식과 NLP 라이브러리를 단계적으로 결합하여 데이터 추출 정확도를 높이는 파이프라인 설계 방식.