플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - 연령 구간별 수수료 차등 정책이 향후 구간 추가·요율 조정에도 유연해야 하는 리스크가 있어, 코드가 아닌 데이터 기반 정책 엔진 구조로 대응할 계획입니다. - AI 추천 매칭이 특정 공고에 편향될 리스크가 있어, 임베딩 유사도와 규칙 기반 필터를 병행하는 하이브리드 추천 구조로 대응할 계획입니다. - 정산 배치 처리 중 재시도가 중복 실행될 동시성 리스크가 있어, Bu
프로젝트 성과
연령 기반 수수료 정책 엔진 구현
구간별 수수료율을 관리자가 편집 가능한 정책 테이블로 설계, Bull Queue 비동기 정산 배치 구현
매칭 추천 임베딩 검색 구현
pgvector 코사인 유사도 검색으로 이력서-공고 적합도 랭킹 엔진 설계, Claude API 스코어링 로직 결합
관리자 권한 계층 및 감사 로그 설계
마스터/운영자 2단계 RBAC 구현, 회원 상태 전환 이력을 감사 로그 테이블에 기록하는 구조 설계
정산·매칭 집계 파이프라인 구축
Materialized View 3종으로 일별·월별 매칭·정산 지표 사전 집계, 증분 갱신 구조 설계
핵심 기능
운영 관제 대시보드
고용24/공공데이터 API 연동 현황, 매칭 성과, 수수료 정산 흐름을 한눈에 파악하는 관리자 통합 관제 화면을 구현합니다
진행 단계
운영 데이터 모델 확장 및 정책 설계
2026.09
연령별 수수료 정책, 감사 로그, 임베딩 테이블 등 확장 스키마 설계
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 허브잡 MVP 이후 단계로, 연령 기반 수수료 정산·AI 매칭 추천 고도화·관리자 백오피스를 통합한 운영 관제 콘솔을 상단 내비 기반 분석형 UI로 설계·구현합니다. 정산 배치 처리와 임베딩 기반 매칭 추천, 회원·공고 통제 기능을 포함합니다. 2) 작업 범위 - 운영 관제 대시보드: 고용24/공공데이터 API 연동 현황, 매칭 성과, 수수료 정산 흐름을 한눈에 파악하는 관리자
