커리어마이징은 엔지니어의 흩어진 경험을 구조화하고,
이를 기반으로 자기소개서/면접/경력기술서/채용 매칭까지 연결하는 AI 기반 커리어/채용 플랫폼입니다.
우리는 단순히 “AI로 자소서를 써주는 서비스”를 만들고 있지 않습니다.
구직자가 보유한 프로젝트·공정·문제해결 경험을 데이터화하고, 기업이 실제로 원하는 직무 요건과 연결해 채용 시장의 정보 비대칭을 줄이는 제품을 만들고 있습니다.
현재 커리어마이징은 B2C 서비스를 통해 구직자 경험 데이터를 수집하고 있으며,
이를 기반으로 B2B 영역에서 JD 분석, 후보자 경험 매칭, 직무 적합성 검증 리포트로 확장하고 있습니다.
이제 우리는 AI 기능을 단순 생성 도구에서 끝내지 않고,
구직자 경험 데이터와 기업 JD 데이터를 연결하는 채용 인텔리전스 시스템으로 발전시키려 합니다.
이를 함께 설계하고 개발할 AI Product Engineer를 찾습니다.
주요 업무
1. 기존 B2C AI 기능 개선 및 고도화
현재 커리어마이징에는 경험정리, 자기소개서, 면접 준비 등 AI 기반 기능들이 운영되고 있습니다.
합류 후에는 기존 기능의 품질과 안정성을 개선하고, 사용자의 경험 데이터를 더 정교하게 수집/구조화할 수 있도록 기능을 고도화합니다.
- 경험정리 Agent 개선
- 자기소개서/면접 답변 생성 품질 개선
- LLM 기반 프롬프트 구조 개선
- 사용자 입력 데이터 구조화
- AI 기능 사용 로그 기반 개선
- 신규 B2C 기능 기획 및 개발
2. B2B JD 분석/매칭/검증 시스템 구축
커리어마이징의 다음 단계는 B2B입니다.
기업 JD를 분석하고, 구직자의 경험 데이터와 연결해 직무 적합성을 판단할 수 있는 시스템을 구축합니다.
- 기업 JD 분석 기능 개발
- JD 요구역량 추출 및 구조화
- 후보자 경험 데이터와 JD 간 매칭 로직 개발
- 후보자별 직무 적합성 리포트 생성
- B2B PoC용 관리자/운영 시스템 개발
- 기업별 후보자 검증 워크플로우 구축
3. AI Product Engineering
이 포지션은 단순히 정해진 기획서를 개발하는 역할이 아닙니다.
대표, PO, 개발팀과 함께 고객 문제를 정의하고, 빠르게 MVP를 만들고, 실제 사용자 반응을 보며 제품을 개선하는 역할입니다.
- 고객 문제를 제품 요구사항으로 전환
- 빠른 MVP 개발
- 기능 우선순위 논의
- 데이터 구조 및 백엔드 설계
- AI 기능의 실험, 배포, 개선 반복
- 제품/비즈니스 요구사항을 기술 구조로 연결
합류 후 3개월 동안 기대하는 것
합류 초기 3개월 동안은 아래 문제를 함께 해결하게 됩니다.
- 기존 AI 기능의 구조와 품질 파악
- LangChain, LangGraph 기반 개선
- 경험정리/자소서/면접 기능의 개선 포인트 도출
- 사용자 경험 데이터 구조화 방식 개선
- B2B JD 분석 및 후보자 매칭 기능의 MVP 설계
- B2B PoC에 필요한 리포트/관리 기능 개발
- 향후 AI 제품 아키텍처와 데이터 구조 설계
