🚀 채움 - 나를 채우는 AI 커리어 코칭

"당신의 이력서와 채용공고 사이의 '빈틈(Gap)'을 찾아, 딱 맞는 전공 서적을 추천해 드립니다."

1. 프로젝트 소개 (Project Overview)

채움은 취업 준비생들이 직면하는 "내가 왜 떨어졌는지, 무엇이 부족한지 모르는" 문제를 해결하기 위해 개발된 AI 기반 직무 역량 분석 및 도서 추천 서비스입니다.

사용자는 채용공고(JD) URL과 이력서(PDF)만 입력하면, AI가 두 문서를 비교 분석하여 부족한 기술 역량을 시각화하고, 이를 보완할 수 있는 구체적인 전공 서적의 챕터를 추천받을 수 있습니다.

📅 진행 기간

• 2025.12.19 ~ 2025.12.23.

🎯 주요 타겟 및 기대 효과

• 타겟: 자신의 기술적 부족함을 객관적으로 파악하고 싶은 신입/주니어 개발자
• 효과: 막연한 취업 준비에서 벗어나, **"지금 당장 읽어야 할 책"**이라는 구체적인 행동 지침(Action Plan) 획득

2. 주요 기능 (Key Features)

1) 📄 PDF 이력서 분석 (Resume Parsing)

• 자유 양식의 PDF 이력서에서 **기술 스택(Skills)**과 프로젝트 경험을 구조화된 데이터로 정밀 추출합니다.

2) 📊 직무 적합도 분석 (Gap Analysis)

• 사용자가 입력한 채용공고(JD)와 이력서를 LLM이 비교 분석합니다.
• **적합도 점수(0~100)**와 함께, 합격을 위해 보완해야 할 Missing Skills를 도출합니다.

3) 📚 RAG 기반 도서 추천 (RAG Book Recommendation)

• "Spring Security 인증 부분이 부족하니, '스프링 부트 완벽 가이드'의 15장: 보안 설정을 추천합니다.
• 33만 개의 IT 도서 목차 데이터를 벡터화하여 검색합니다.

3. 기술 스택 (Tech Stack)

Frontend

Backend

Database

AI / Infra

4. 시스템 아키텍처 (System Architecture)

Hybrid Cloud Architecture (AWS + On-Premise GPU)

graph TD
    User([Web Browser]) -->|HTTPS| AWS[AWS EC2 (Web Server)]

    subgraph "AWS Cloud (t2.micro)"
        Nginx[Nginx] --> Django[Django API]
        Django --> DB[(PostgreSQL)]
        Django --> Redis[Redis Queue]
    end

    subgraph "Local GPU Server"
        Ngrok[Ngrok Tunnel]
        Inference[FastAPI LLM Server]
    end

    Redis --> Worker[Celery Worker]
    Worker -->|Secure Tunnel| Ngrok
    Ngrok --> Inference

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📂 디렉토리 구조

├── backend      # Django API Server & Celery Worker
├── frontend     # Vue.js Client Application
└── inference    # FastAPI LLM Serving (Local GPU)

5. 시작 가이드 (Getting Started)

Prerequisites

• Docker & Docker Compose
• Ngrok (for Local GPU connection)
• Node.js 20+

Installation & Run

1. Clone the repository

git clone https://lab.ssafy.com/jumee.frontdev/final-pjt.git
cd final-pjt

2. Setup Environment Variables

• backend/.env 및 frontend/.env 설정 (API Key 등)

3. Run with Docker Compose

docker-compose up -d --build

• Frontend: http://localhost:5173
• Backend: http://localhost:8000

6. 트러블 슈팅 (Troubleshooting)

🔥 하이브리드 클라우드 연결 (AWS <-> Local GPU)

• 문제: AWS EC2(외부)에서 로컬 GPU 서버(내부망)로의 직접 통신 불가
• 해결: Ngrok 터널링을 도입하여 로컬 FastAPI 포트를 공인 URL로 노출, Celery 워커가 이를 호출하도록 구성.

7. 팀원 소개 (Team)

팀장 (Backend & AI)	팀원 (Backend & Frontend)
김민우	서주미
Django, RAG, LLM	Django, Vue.js, UI/UX

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