사업 개요

요약

항목	내용
사업명	AI 기반 채용 프로세스 자동화 및 지원자 통합 관리 플랫폼
시스템명	Arda (Eval-ATS)
개발 기간	2026년 8월 20일 ~ 2026년 10월 27일 (10주, 5스프린트)
개발 인원	4명 (팀 SEUK) — 진수택·이우정·김민아·박소연
개발 방법론	애자일 스크럼 (2주 단위 스프린트)

사업 목적

채용 과정에서 발생하는 반복 업무를 자동화하고, 흩어진 지원자 정보를 하나의 플랫폼으로 통합하여 채용 담당자의 업무 효율성을 높인다.

채용담당자가 공고를 올리고, 지원자가 외부 링크로 지원서·이력서를 제출하면, 담당자·면접관이 칸반 보드에서 단계별로 심사·평가하고, 단계 변경 시 지원자에게 메일이 자동 발송된다. 흩어져 있던 채용 과정(접수 → 서류 검토 → 면접 → 합불 통보)을 하나의 시스템으로 묶고, 모든 단계 이동에 이력과 평가 기록이 남게 한다.

그 위에 도구 호출 AI 에이전트(아르) 를 얹는다 — “백엔드 공고에서 3년차 이상 찾아서 상위 2명 면접으로 올려줘” 같은 자연어 한 문장이 검색 → 조회 → 단계 변경으로 분해되어 순차 실행되고, 쓰기 작업은 반드시 사람의 확인을 거친다.

시스템 개요 — 한 장면으로

채용담당자가 공고를 등록하면 공개 지원 링크가 생성된다. 지원자는 로그인 없이 지원서를 작성하고, 이력서는 presigned URL(일회용 업로드 허가 주소) 방식으로 지원자의 브라우저에서 S3 저장소로 바로 올라간다 — 파일이 우리 서버를 거치지 않아 서버 부담과 유출 접점이 함께 줄어든다.
접수 시 1회, 지원자 AI 요약이 자소서·프로필을 공고 요건과 대조해 요지·적합·우려를 생성해 저장한다.
담당자·면접관은 칸반 보드에서 카드를 드래그해 단계를 옮긴다. 모든 이동은 누가·언제·왜까지 이력으로 남는다. 안내 메일은 저장이 확정된 변경만 대기열(SQS)에 올라가고, 별도 발송 프로그램(워커)이 차례로 보내며 실패하면 다시 시도한다 — 화면 응답이 메일 발송을 기다리느라 느려지지 않는 구조다.
면접 일정은 에이전트가 면접관 가용 시간을 파악해 후보를 제안하고, 지원자는 안내 메일의 링크로 24시간 접속해 일정을 선택·확인한다.

채용 단계 모델 — 단계는 다섯, 규칙은 셋

지원 접수(applied) → 서류 검토(screening) → 면접(interview) → 최종 합격(accepted) / 불합격(rejected)

규칙	내용
전진은 순서대로만	단계를 건너뛰는 전진 이동은 허용하지 않는다
뒤로 이동은 담당자 권한	역방향 이동은 채용담당자만 수행할 수 있다
불합격은 어느 단계에서든	단, 사유(reason) 기록이 필수다

단계는 DB enum이 아니라 코드 상수 + 체크 제약으로 관리하고, 전환 규칙은 DB 트리거가 아니라 서비스 레이어가 강제한다 — 값이 바뀌어도 마이그레이션이 필요 없다. 일괄 단계 변경은 “전부 성공 또는 전부 실패(롤백)”를 보장한다.

AI 적용 원칙

버튼으로 되는 일에는 AI를 쓰지 않는다. 비정형 문서 이해, 자연어 요청의 작업 분해처럼 버튼으로 안 되는 일에만 쓴다.

원칙	내용
합불 확정은 사람의 것 (ADR-0003)	AI 산출물은 전부 “제안” 상태로 시작하고 사람의 명시적 액션으로만 확정된다. UI 문법(앰버 점선 = AI 제안 / 잎초록 실선 = 사람 확정)까지 이 원칙을 따른다
쓰기 확인 강제	읽기 도구는 즉시 실행하되, 쓰기 도구(단계 변경·면접관 배정·메일 초안)는 확인 카드로 반환되어 사용자가 승인해야 실행된다
근거 기반 응답	에이전트 응답은 도구 결과만 인용한다(환각 가드). 면접 분석은 STT → RAG → 요약 파이프라인으로, 근거 문서 없이 모델이 단독 판단하지 않는다
비용·품질 관측	프롬프트는 코드로 버전 관리하고, 호출마다 모델명·토큰 사용량을 로깅한다. 대량 더미 데이터에는 AI 호출을 금지하는 비용 가드를 둔다
영구 제외	합불 자동 확정, 표정 분석(의사결정에 사용 불가), speech-to-speech(음성은 STT → 텍스트 에이전트로만)

추진 체계 — 도메인 오너제

한 사람이 도메인 하나를 소유하고, 자기 도메인 로드맵이 자기 작업의 기준이 된다(ADR-0007). 주간 머지·검수는 매주 금요일에 한다.

도메인	담당	범위
인프라·총괄	진수택 (팀장)	인프라·CI/CD·AWS — 전원의 선행조건
백엔드	이우정	코어 API(인증·공고·지원서·평가·검색)
에이전트	박소연	도구 호출 에이전트·AI 요약·RAG·일정 자동화·AI 면접·인적성 설문
앱 · 프론트엔드	김민아	React 웹 + Flutter 모바일 클라이언트

추진 일정 — 게이트 2개

게이트	일자	정의	상태
초기 버전	2026-09-04	외부에 보여줄 수 있는 최소 동작 — 프론트 전 화면이 배포 URL에서 동작, 코어 API가 배포 Swagger에서 동작, 공개 지원 폼 → DB 저장 → 담당자 확인의 수직 슬라이스 1개 실데이터 관통	4항목 전부 실측 충족(08/31~09/02 — 배포본↔main 경로 35/35, 첨부 포함 제출 관통)
1차 완성	2026-09-30	코어 기능 완결 + 실배포(arda.seuk.cloud) 안정화	진행 중

진행 현황 (2026-09-03 기준)

진행률은 분모에 따라 다르므로 네 렌즈로 잰다.

렌즈	진행률
기획 필수 27기능	100% (27/27 구현)
기획 80기능 전체(필수+권장+여유)	약 63%
1차 완성(09/30) 정의 기준 가중 평균	약 75%
일정 경과	36% — 기능이 일정 대비 크게 앞서 있음

규모 지표: API 68개(16영역) · 웹 화면 15 + 앱 화면 16 · pytest 638건 · 에이전트 회귀 하네스 40시나리오 · ADR 24건 · alembic 리비전 4 · 커밋 352 · 검색 성능 10만 건 111ms→7.8ms · AI 원가 요약 $0.005/명(E2E 4단계 $0.045)

남은 작업(W3~W5): 운영 AI 백엔드 갱신·재배포 → 앱 API 연동 마무리 → 프롬프트 few-shot 튜닝 → STT 실연결(W4) → 통합 리허설·발표(W5). 남은 것은 “만드는 일”보다 튜닝·연동 마무리·발표다.

주요 사업 내용

영역	내용
채용 프로세스 자동화	칸반 보드 기반 단계 관리, 단계 변경 시 자동 메일 발송, 단계 이력 기록
AI 기반 이력서 분석	PDF/DOCX 이력서 구조화 추출, RAG 기반 질의응답
지원자 통합 관리	지원자 CRUD, 검색·필터, 면접관 배정, 평가 기록, 공고별 지원 현황
공개 지원 시스템	외부 공개 링크를 통한 지원서 접수, 이력서 S3 직접 업로드
AI 면접 · 인적성 설문	공개 링크 기반 텍스트 사전 면접과 성향 설문(10문항). AI는 요약·재서술까지만 — 성격 판정·합불 의견은 만들지 않는다(ADR-0026·0027)
인증·권한 체계	JWT 인증, 역할 3종(관리자 / 채용담당자 / 면접관) 기반 접근 제어

기대 효과

구분	기대 효과
업무 효율	채용 단계 전환·알림을 자동화하여 담당자 반복 업무 감소
정보 통합	지원자 정보·이력서·평가·이력을 단일 시스템에서 조회
의사결정 지원	AI 이력서 파싱 및 RAG 질의응답으로 지원자 정보 신속 파악
투명성 확보	모든 단계 이동과 평가에 이력이 남아 채용 과정의 투명성 보장
접근성 향상	모바일 대응 UI, 외부 공개 지원 링크로 시간·장소 제약 없이 지원 가능