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Siddharthv7/AI-Recruitment-Platform

AI 채용 플랫폼은 이력서를 분석하고, 기술을 추출하며, AI 기반 이력서 피드백을 제공하고, ATS/직무 일치 점수를 계산하며, 직무 설명에 기반한 누락 기술을 탐지하는 풀스택 AI 웹 애플리케이션입니다. React.js, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy 및 Python NLP 기법으로 구축되었습니다.

AI-Recruitment-Platform란 무엇인가요?

이 스킬은 Siddharthv7/AI-Recruitment-Platform이라는 풀스택 AI 웹 애플리케이션을 제공합니다. 지원자의 이력서를 업로드하면, AI가 이력서 텍스트를 분석하여 핵심 기술을 자동으로 추출하고, 직무 설명(JD)과 비교하여 ATS(Applicant Tracking System) 점수와 직무 일치율을 계산합니다. 또한, 부족한 기술을 식별하고, AI 기반의 구체적인 이력서 개선 피드백을 생성하여 채용 프로세스의 효율성과 지원자의 경쟁력을 높입니다. 이 플랫폼은 React.js, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Python NLP 라이브러리(NLTK, spaCy 등)로 구축되어 있으며, 로컬 또는 클라우드 환경에서 실행할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Siddharthv7/AI-Recruitment-Platform

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AI-Recruitment-Platform은(는) 무엇을 하나요?

AI 채용 플랫폼은 이력서를 분석하고, 기술을 추출하며, AI 기반 이력서 피드백을 제공하고, ATS/직무 일치 점수를 계산하며, 직무 설명에 기반한 누락 기술을 탐지하는 풀스택 AI 웹 애플리케이션입니다. React.js, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy 및 Python NLP 기법으로 구축되었습니다.

주요 기능

  • 이력서 분석: PDF 또는 텍스트 형식의 이력서를 업로드하면 AI가 자동으로 내용을 분석합니다.
  • 기술 추출: 이력서에서 언급된 기술, 자격증, 경력 기술을 자동으로 추출합니다.
  • AI 이력서 피드백: AI가 이력서의 강점과 개선점에 대한 상세한 피드백을 제공합니다.
  • ATS 점수 계산: 지원자의 이력서가 ATS 시스템을 통과할 가능성을 점수화합니다.
  • 직무 일치 점수: 특정 직무 설명(JD)과 지원자의 프로필 간 일치율을 계산합니다.
  • 누락 기술 탐지: JD에 필요하지만 이력서에 없는 기술을 식별합니다.

기술 스택

  • 프론트엔드: React.js
  • 백엔드: FastAPI (Python)
  • 데이터베이스: PostgreSQL + SQLAlchemy ORM
  • NLP 라이브러리: NLTK, spaCy, scikit-learn
  • 배포: Docker, Nginx (권장)

시작하기

필수 조건

  • Python 3.9+
  • Node.js 16+
  • PostgreSQL 13+
  • pip
  • npm 또는 yarn

설치 방법

  1. 레포지토리 클론
git clone https://github.com/Siddharthv7/AI-Recruitment-Platform.git
cd AI-Recruitment-Platform
  1. 백엔드 설정
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
  1. 환경 변수 설정

backend/.env 파일을 생성하고 다음 내용을 입력하세요:

DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/recruitment_db
SECRET_KEY=your-secret-key
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key (선택 사항)
  1. 데이터베이스 초기화
psql -U postgres -c "CREATE DATABASE recruitment_db;"
alembic upgrade head
  1. 프론트엔드 설정
cd ../frontend
npm install
# 또는 yarn install
  1. 애플리케이션 실행
  • 백엔드 실행:
cd backend
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
  • 프론트엔드 실행:
cd frontend
npm start
# 또는 yarn start

이제 브라우저에서 http://localhost:3000으로 접속하여 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

사용 예시

  1. 이력서 업로드: 'Resume Upload' 버튼을 클릭하여 PDF 또는 텍스트 파일을 업로드합니다.
  2. AI 분석: 업로드 후 AI가 자동으로 이력서를 분석하여 기술, 경력, 학력 정보를 추출합니다.
  3. 점수 확인: ATS 점수와 직무 일치 점수를 대시보드에서 확인합니다.
  4. 피드백 확인: 'Get Feedback' 버튼을 눌러 AI 기반 이력서 개선 제안을 받습니다.
  5. 누락 기술: JD와 비교하여 부족한 기술 목록을 확인하고 학습 자료를 참조합니다.

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

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