ai-job-search: 이력서 맞춤화, PDF 레이아웃 검증 및 ATS 호환성 검사를 자동화하는 AI 기반 구직 지원 프레임워크

해결하는 문제

이 프로젝트는 구직 신청 전 과정을 자동화하는 프레임워크를 제공합니다. 구직 검색, 각 지원마다 이력서와 커버레터를 맞춤화하고 면접 준비를 하는 수작업을 없애면서, 최종 문서가 전문적으로 포맷되고 ATS와 호환되도록 보장합니다.

작동 방식

Claude Code (CLI)를 기반으로 구축된 시스템은 구조화된 워크플로를 사용해 AI를 커리어 어시스턴트로 전환합니다. 먼저 /setup 단계에서 기존 문서나 인터뷰를 통해 포괄적인 후보자 프로필을 구축합니다. 사용자는 이후 /scrape 명령으로 구직 포털을 수집할 수 있으며(특정 시장을 위한 내장 CLI 도구 또는 /add-portal 로 만든 커스텀 도구 사용), /rank 로 적합도에 따라 순위를 매깁니다.

/apply 명령은 "drafter‑reviewer" 파이프라인을 실행합니다: 첫 번째 에이전트가 LaTeX 로 맞춤형 이력서와 커버레터를 초안하고, 두 번째 에이전트가 기업 조사에 기반해 초안을 비판합니다. 시스템은 LaTeX 를 PDF 로 컴파일하고 레이아웃을 시각적으로 검사해 고아 페이지나 페이지 넘침을 수정합니다. 마지막으로 pdftotext 를 사용해 PDF 텍스트 레이어가 지원자 추적 시스템(ATS)에서 읽히는지 확인한 뒤 최종 파일을 제공합니다.

대상 사용자

CLI 도구와 고품질 문서 작성을 위한 LaTeX 사용에 익숙한, 구직 신청의 번거로운 부분을 자동화하고 싶은 구직자.

주요 특징

• PDF 검증 루프: 렌더링된 PDF 가 엄격한 페이지 제한 및 레이아웃 기준을 만족할 때까지 LaTeX 코드를 자동으로 반복 수정합니다.
• ATS‑Check: PDF 텍스트 레이어를 추출해 연락처 정보와 키워드가 자동 시스템에 올바르게 파싱되는지 확인합니다.
• 관련도 가중치 절삭: 이력서가 너무 길 경우, 가장 오래된 항목을 단순히 삭제하는 대신 채용 공고와의 관련도가 가장 낮은 경험을 제거합니다.
• Drafter‑Reviewer 아키텍처: 두 개의 별도 AI 에이전트를 사용해 초안이 비판 및 조사된 후 최종화됩니다.
• 면접 준비: 해당 역할에 제출된 이력서와 커버레터를 기반으로 단계별 준비 자료와 모의 면접을 생성합니다.