Would You Hire Me If You Knew How I Applied?

Context

이력서는 수년간의 업무를 1페이지로 압축하면서도 채용담당자의 6초 훑어보기에만 맞춰져 있어, 지원자의 실제 역량과 특정 직무와의 적합도를 제대로 표현하기 어렵다. 기존 방식은 일반적이고 시간이 오래된 단일 이력서만 제출하는 구조로, 각 직무에 맞는 맞춤 정보 전달이 불가능하다.

Technical Solution

• 경력 정보 구조화: 개인 사이트(decrevel.dev)에 PostgreSQL 데이터베이스를 연결하여 프로젝트, 업무 경력, 핵심 경험, 추천글, 스킬을 체계적으로 저장
• 실시간 음성 입력: Claude의 Neon MCP 통합으로 휴대폰에서 아이디어와 경험을 직접 데이터베이스에 태그와 함께 저장
• 채용공고 수집 및 필터링: Apify로 LinkedIn 공고를 스크래핑하고 Vercel cron job으로 정기적 업데이트, n8n 워크플로우에서 기본 로직을 사이트로 통합
• 이중 스코링 시스템: 선호도 스코어(직무 선호도, 위치, 연봉, 경력 수준)와 적합도 스코어(핵심 기술, 경험 수준, 도메인 관련성)를 분리하여 계산, 각각의 임계값을 초과한 공고만 대시보드에 표시
• 파이프라인 관리: 저장됨 → 검토 중 → 지원 준비 → 지원 완료 4단계로 구분하여 지원 진행도 추적
• 맞춤형 콘텐츠 생성: 각 직무별 강점-약점 분석, 이력서, 커버레터, 면접 준비 자료, 질문 목록 자동 생성(구현 예정: Chrome 확장프로그램 ATS 포털 자동 입력)

Key Takeaway

스코어링을 단일 값으로 통합하면 지원자가 선호하지만 부적합한 직무와 적합하지만 선호하지 않는 직무가 평균화되어 의사결정이 무의미해지므로, 신호의 성격이 다른 평가 지표는 반드시 분리하여 독립적으로 평가해야 한다. 또한 구조화된 데이터 계층과 AI 통합은 개인의 경험을 검색 가능한 자산으로 변환해 상황에 맞춘 빠른 재활용을 가능하게 한다.