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DATA AUTOMATION

채용 공고 모니터링 시스템 구축

채용 플랫폼의 공고를 자동 수집하고, AI 기반 위험도 분석과 알림으로 채용 시장의 이상 징후를 실시간 감지하는 모니터링 시스템

채용 공고 모니터링 시스템 구축

RESULT

채용 공고 수집·분석 자동화: 수작업 모니터링 → 시스템 자동 감지
위험 공고 대응 시간 단축: 발견까지 수일 → 실시간 알림
분석 대상 확대: 주요 기업 수십 곳 → 전체 시장 커버

TECH STACK

ReactNext.jsPythonGoogle GenAI APIPostgreSQLRecharts

CHALLENGE

클라이언트가 필요로 한 이유

클라이언트는 여러 채용 플랫폼에 올라오는 공고를 사람이 확인하면서 허위·과장·위험 신호가 있는 항목을 찾고 있었습니다. 공고 수가 많아질수록 검토 범위가 줄고, 담당자마다 위험 판단 기준이 달라지는 문제가 있었습니다.

필요했던 것은 공고를 자동으로 유죄처럼 판정하는 기능이 아니라 전체 시장을 수집하고 위험 근거를 설명해 사람이 우선 검토할 대상을 좁혀주는 시스템이었습니다. 원문과 점수 구성, 검토 결과가 함께 남아야 했습니다.

채용 시장에서는 허위 공고, 과장된 조건, 불법적 채용 관행이 반복적으로 발생합니다. 문제는 이런 이상 징후를 발견하는 데 걸리는 시간입니다. 채용 플랫폼에 매일 수천 건의 공고가 올라오는데, 이를 사람이 하나하나 확인하는 것은 물리적으로 불가능합니다.

매일 올라오는 채용 공고 수천 건 : 위험 공고를 사람 눈으로 걸러내는 것은 구조적으로 불가능

기존 모니터링 방식의 한계

문제영향
수작업 검토전체 공고의 일부만 확인 가능, 대부분 놓침
기준 불일치검토자마다 위험 판단 기준이 다름
대응 지연위험 공고 발견까지 수일 소요, 이미 피해 발생 후 인지
이력 관리 부재어떤 공고를 언제 검토했는지 추적 불가

단순히 "더 많은 인력을 투입"하는 것으로는 해결할 수 없는 문제였습니다. 수집과 분석의 규모 자체를 시스템으로 전환해야 했습니다.

클라이언트 요청사항과 기획 방향

클라이언트 요청이렇게 기획한 이유해결 방식
여러 플랫폼 공고를 전체 검색출처별 형식이 달라 같은 기업·공고가 중복되고 비교가 어려움공통 공고 구조로 정규화하고 원문 출처와 수집 시각 보존
위험 점수의 근거를 보여달라는 요청총점만으로는 검토자가 왜 위험한지 판단할 수 없음문구·급여·회사 정보 등 신호별 점수와 설명 표시
사람의 검토 결과를 다시 활용자동 점수와 실제 검토 결과가 분리되면 기준을 개선하기 어려움검토 상태·판정·메모를 공고 이력에 누적

SOLUTION

시온랩은 채용 공고를 자동 수집하고, AI로 위험도를 분석하며, 이상 징후를 실시간으로 알려주는 모니터링 시스템을 설계했습니다. 사람이 전수 검토하는 구조에서, 시스템이 선별하고 사람은 판단에 집중하는 구조로 전환하는 것이 핵심이었습니다.

시스템 구조

  • 통합 대시보드 : 전체 수집 현황, 데이터 품질, 위험 등급 분포, 위험 점수 TOP 10을 한 화면에서 파악합니다. 시스템 상태와 수집 추이를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

대시보드 : 데이터 품질 현황, 위험 등급 분포, 위험 점수 TOP 10보안 정책으로 확대가 제한됩니다

  • 상세 스캐너 : 수집된 전체 공고를 기간, 위험도, 소스, 경력, 지역 등 다양한 조건으로 필터링하고 검색합니다. 카드 뷰와 테이블 뷰를 전환할 수 있어 목적에 따라 효율적으로 탐색할 수 있습니다.

상세 스캐너 : 필터링 조건, 카드/테이블 뷰, 새로고침보안 정책으로 확대가 제한됩니다

  • 위험 알림 센터 : 위험도가 높은 공고를 자동으로 감지하여 알림을 생성합니다. 고위험·중위험 등급별로 분류되며, 기업명·점수·시그널과 함께 검토 상태를 추적합니다.

위험 알림 : 고위험·중위험 분류, 기업별 위험도 점수, 검토 상태보안 정책으로 확대가 제한됩니다

  • 기업 프로필·검토 내역·리포트 : 기업별 이력을 축적하고, 검토 이력을 관리하며, 분석 결과를 리포트로 생성합니다.

시스템이 위험을 걸러내고, 사람은 걸러진 결과를 판단하는 구조로 설계했습니다.


BUILD

구축 방향과 데이터 처리 로직

공고 원문, 기업 식별 정보, 위험 신호, 점수, 검토 기록을 분리했습니다. 수집된 문구를 바꾸지 않고 보존한 상태에서 규칙과 분석 결과를 덧붙이며, 점수가 높은 순서로 검토 큐를 구성하도록 했습니다.

구간들어오는 데이터판정·처리 기준다음 상태
공고 수집출처 URL, 기업, 제목, 조건, 본문중복 식별과 필수 정보 확인신규 공고 또는 갱신 이력
위험 분석공고 문구, 급여·계약 조건, 기업 이력신호별 규칙과 가중치 적용점수·등급·근거 목록 생성
사람 검토원문, 위험 근거, 검토 의견상태·판정·후속 조치 기록완료·보류·재검토 큐 반영

VALIDATION

검증한 업무 범위

검증 구간확인한 상황완료 기준
중복·갱신같은 공고의 재게시와 내용 수정원문 버전은 보존되고 현재 공고만 활성 표시
점수 설명여러 신호가 동시에 있는 공고총점과 신호별 근거를 함께 확인
수집 장애한 출처 실패와 다음 수집 회차다른 출처는 계속 처리되고 실패 출처만 재시도

비슷한 업무에 적용할 수 있는 부분

공고, 입찰, 정책, 상품처럼 많은 외부 문서를 전수 수집한 뒤 사람이 검토할 우선순위를 정하는 업무에 적용할 수 있습니다. 자동 판정이 아니라 근거가 있는 검토 큐로 설계해야 합니다.


RESULT

지표BeforeAfter개선
모니터링 범위주요 기업 일부만 수작업 확인전체 채용 시장 자동 수집전수 커버
위험 공고 발견수일 후 우연히 인지실시간 감지·알림즉시 대응
분석 기준검토자 개인 판단AI 기반 일관된 점수 체계기준 통일
검토 이력추적 불가자동 기록·리포트 생성완전 추적

※ 본 프로젝트는 고객사 실제 업무 요건을 바탕으로 설계한 결과물이며, 보안 정책에 따라 일부 화면만 공개했습니다.

GALLERY

채용 공고 모니터링 시스템 구축 이미지 1
보안 정책으로 확대가 제한됩니다
채용 공고 모니터링 시스템 구축 이미지 2
보안 정책으로 확대가 제한됩니다
채용 공고 모니터링 시스템 구축 이미지 3
보안 정책으로 확대가 제한됩니다
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