문제점
• 기존 평판 조회는 전화나 이메일 등 비공식 방식으로 진행되어, 데이터 신뢰도와 보안에 한계가 존재함.
• 평가자의 응답률이 낮고, 인사담당자는 여러 지원자의 정보를 수작업으로 취합해야 하는 비효율 발생.
• 후보자별 평가 내용이 비정형 텍스트로 남아, 채용 의사결정에 필요한 핵심 요약을 얻기 어려움.

프로젝트 목표
• 평판 조회 프로세스를 디지털화하여 객관적이고 자동화된 온라인 평가 환경 구축
• AI를 활용한 자유서술형 평가 요약 및 시각화 기능 개발
• 평가 요청·응답·결과 확인까지의 전 과정을 자동화하여 인사담당자의 업무 효율 극대화

주안점
• AI 요약 자동화 및 실시간 알림 시스템으로 응답률 향상
• 평가 데이터의 암호화 및 익명화 처리로 개인정보 보호 강화
• PC·Mobile 웹 기반의 직관적 UX/UI로 사용자 접근성 확보

1) 소개

이 프로그램은 수시 채용 환경에 최적화된 온라인 레퍼런스 체크 플랫폼으로,
지원자의 이전 직장 동료, 상사, 팀원으로부터 받은 객관적 평가 데이터를 바탕으로 채용 의사결정을 지원합니다.

기존 오프라인·비공식 방식으로 진행되던 평판 조회 과정을 디지털화 및 자동화하여,
기업은 채용 과정의 신뢰성과 효율성을 높이고, 구직자는 자신의 업무 스타일과 조직 문화에 적합한 기업과 매칭될 수 있도록 설계되었습니다.

본 서비스는 채용 투명성 강화, 데이터 기반 평가 자동화, 인사담당자 업무 효율화를 핵심 목표로 개발되었습니다.


2) 작업범위 및 결과물

■ 작업 범위
- 화면 설계, UI/UX 디자인, 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발
- 이메일 및 알림톡 자동화 시스템, AI 요약 기능 구현

■ 개발 환경
- WEB Service Platform (React + Node.js + PostgreSQL)
- 반응형 웹 (PC / Mobile Web)

■ 작업 결과물
- 사용자용 평가 요청 및 응답 인터페이스
- 관리자용 통합 관리 대시보드
- 이메일 및 카카오 알림톡 자동화 시스템
- Claude AI 기반 레퍼런스 요약 보고서 자동 생성 기능
- 평가 데이터 암호화 및 개인정보 보호 기능


3) 주요 업무

■ AI 기반 레퍼런스 요약 보고서
- 응답자의 자유서술형 평가 내용을 Claude AI를 활용해 자동 요약 및 핵심 포인트 시각화
- 인사담당자가 후보자의 평가 요점을 빠르게 파악할 수 있도록 리포트 형태로 자동 생성

■ 자동화된 평가 요청/응답 시스템
- 이메일 및 카카오 알림톡 연동을 통해 평가 요청, 완료 알림, 결과 확인 안내를 자동화
- 응답률 제고 및 관리자의 업무 부담 최소화

■ 관리자 대시보드 개발
- 응답 상태 실시간 모니터링, 평가 결과 관리, 통계 리포트 확인 기능 구현
- 평가자 그룹, 직무별 분석, 응답률 통계 등 운영 효율화를 위한 데이터 시각화 제공

■ 보안 및 개인정보 보호
- 평가자·피평가자 정보는 암호화 및 마스킹 처리로 직접 노출 방지
- 민감 데이터는 서버-DB 간 암호화 통신(SSL/TLS) 적용


4) 주안점
- AI 자동화 중심의 운영 효율화: AI 요약, 메일·알림톡 자동화 등 수작업 프로세스를 최소화
- 신뢰 기반의 데이터 구조 설계: 복수 평가자의 데이터를 통합 분석하는 구조로 객관성 확보
- 개인정보 보호 강화: 익명화, 암호화, 접근권한 제어 등 GDPR/KISO 가이드라인 준수
- UX/UI 완성도: HR SaaS 특성에 맞춰 신뢰감 있는 컬러 톤과 직관적인 인터페이스 구성
- 확장성 확보: 향후 AI 분석 고도화(예: 감정 분석, 키워드 클러스터링)와 기관형 SaaS 모델 확장 용이한 구조 설계