취업 준비생의 경험과 채용 공고를 AI가 분석하여 개인 맞춤형 자기소개서를 생성하는 플랫폼
📅 개발 기간: 2026.01.12 ~ 2026.02.09 (6인 팀)
오자작은 사용자가 자신의 경험 블록(TIL, 프로젝트)을 등록하면, AI가 채용 공고를 분석하고 관련성 높은 경험을 자동 매칭하여 맞춤형 자소서를 생성해주는 서비스입니다.
| 기술 | 선택 이유 |
|---|---|
| Spring Boot 3.2 (Java 17) | 헥사고날 아키텍처 적용에 적합한 엔터프라이즈 프레임워크 |
| Gradle 멀티모듈 | domain/application/infra/presentation 계층 분리하여 의존성 역전 강제 |
| PostgreSQL 15 + pgvector | 벡터 검색 지원이 필요하여 pgvector 확장 사용 |
| Redis 7 | 세션 캐싱 + AI 분석 결과 캐싱 (동적 TTL) |
| Spring Security + JWT | 토큰 기반 인증, Stateless 서버 구현 |
| Flyway | DB 스키마 버전 관리 (37개 마이그레이션) |
| 기술 | 선택 이유 |
|---|---|
| FastAPI (Python 3.11) | 비동기 처리 + SSE 스트리밍에 최적화 |
| LangChain + LangGraph | 복잡한 자소서 생성 파이프라인을 DAG로 구성하여 병렬 문항 처리 |
| FAISS + OpenAI Embeddings | 경험 블록 벡터 검색으로 관련성 높은 소재 자동 추출 |
| Redis | 채용 공고 분석 결과 캐싱 (마감일 기반 동적 TTL) |
| LangSmith | LLM 호출 추적·디버깅 |
| 기술 | 선택 이유 |
|---|---|
| Docker Compose | 5개 서비스(Nginx, Back, AI, Postgres, Redis) 일괄 관리 |
| Nginx | HTTPS 리버스 프록시 + SSE 스트리밍 최적화 + SPA 라우팅 |
| Jenkins | Git Webhook 기반 자동 배포 (CD 파이프라인) |
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 🤖 AI 자소서 생성 | 경험 블록 + 채용 공고 → LangGraph 파이프라인으로 맞춤 자소서 생성 |
| ✏️ AI 자소서 수정 | 피드백 입력 → AI가 글자 수 검증하며 자동 수정 (최대 3회 재생성) |
| 📦 경험 블록 관리 | TIL, 프로젝트, 자소서에서 경험 블록 추출 + 임베딩 (온디멘드) |
| 📋 자소서 버전 관리 | 하나의 자소서에 문항별 버전 관리 |
| 🏢 채용 공고 분석 | 공고 URL 스크래핑 + Serper 기업 정보 검색 → 직무 분석 자동 생성 |
| 👤 프로필 관리 | 이력/수상/자격증 CRUD, 스트릭(활동 연속 기록) |
| 💬 커뮤니티 | TIL, 프로젝트, 일반적인 커뮤니티 총 3개의 커뮤니티 성격의 기능 |
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Client (React) │
└─────────────────┬───────────────────────┘
│
▼ :80 / :443
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Nginx (Reverse Proxy) │
│ HTTP → HTTPS 리다이렉트 │
│ /api/ai/* ──► AI Service │
│ /api/* ──► Spring Backend │
│ /* ──► React SPA │
└─────────────────┬───────────────────────┘
│
┌──────────────────────┼─────────────────────┐
│ │ │
▼ :8000 ▼ :8080 │
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ AI Service │ │ Spring Backend │ │
│ (FastAPI) │ │ (Spring Boot) │ │
│ │ │ │ │
│ LangGraph │ │ 헥사고날 아키텍처 │ │
│ Pipeline │ │ 50 UseCases │ │
│ FAISS RAG │ │ 48 Controllers │ │
└──────────────────┘ └────────┬─────────┘ │
│ │
┌─────────────────────┼──────────────────────┘
│ │
▼ :5432 ▼ :6379
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ PostgreSQL 15 │ │ Redis 7 │ │ Jenkins (CD) │
│ + pgvector │ │ (캐시/세션) │ │ 자동 배포 │
└──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────────────┘
presentation → application + infra + domain
application → domain (순수 비즈니스 로직만)
infra → application + domain (포트 구현체)
domain → (의존성 없음, 순수 Java)
👤 사용자 요청
│
▼
📥 데이터 로딩 (블록 + 자소서)
│
▼
🔍 Enhanced 분석 (공고 스크래핑 + 기업 검색)
│
├── Smart 모드: AI가 소재 자동 선택 (RAG + Reasoning)
├── Selected 모드: 사용자 선택 블록으로 생성
└── Refine 모드: 피드백 반영 수정
│
▼
🧠 LangGraph 병렬 생성 (Semaphore 2)
│
▼
✅ 글자수 검증 → ❌ 실패 시 자동 재생성 (최대 3회)
│
▼
💾 저장 + SSE 실시간 전달
문제: Docker Compose로 전체 서비스 기동 후, Nginx가 백엔드/AI 서비스로 프록시할 때 502 Bad Gateway 발생. 각 컨테이너는 정상 실행 중.
원인: 프로덕션 환경에서 Jenkins(
docker-compose-jenkins.yml), 백엔드(docker-compose-prod.yml)가 별도의 Docker Compose 파일로 실행되면서 각각 독립된 네트워크에 속함. Nginx의upstream에서 컨테이너명 DNS resolve 불가.
해결:
docker network create ozazak-network로 외부 공유 네트워크를 생성하고, 모든 Compose 파일에서networks: ozazak-network: external: true로 통일. 컨테이너 간 DNS 기반 통신 정상 동작 확인.
문제: 프로덕션 배포 후, 백엔드에서 AI 서비스 호출 시 Connection Refused 발생.
원인:
FASTAPI_URL이https://ozazak-ai-prod:8000으로 설정됨. Docker 내부 통신은 Nginx를 거치지 않으므로 SSL 미적용 상태이고, FastAPI는 HTTP로만 listen 중.
해결: 내부 통신 URL을
http://ozazak-ai-prod:8000으로 수정. 외부 트래픽 → Nginx(HTTPS), 내부 컨테이너 간 → HTTP 원칙 확립.
문제:
docker ps시 백엔드 컨테이너가 Restarting 상태를 반복하며 정상 기동되지 않음.
원인: JPA Entity에
created_at컬럼이 정의되어 있으나, Flyway 마이그레이션 SQL에는 해당 컬럼이 누락됨. Spring Boot 기동 시Schema-validation에러가 발생하여 애플리케이션이 즉시 종료됨.
해결: Flyway SQL 파일에
created_at컬럼을 추가하고, 기존 데이터 충돌 방지를 위해 볼륨 삭제 후 재배포.
docker compose -f docker-compose-prod.yml down -v
docker compose -f docker-compose-prod.yml up -d --build문제: 젠킨스 파이프라인을 통해 배포를 진행하면,
docker-compose up과정에서 Jenkins 컨테이너 자체가 종료되어 빌드와 배포가 중단됨.
원인: DooD 패턴의 특성상 젠킨스는 호스트의 도커 엔진을 공유함. 그런데 배포 스크립트가 실행되는
docker-compose-prod.yml안에 젠킨스 서비스 설정이 포함되어 있거나, 전체 서비스를 재시작하는 명령을 내리면, 호스트 도커 엔진은 "명령을 내린 주체인 젠킨스 컨테이너"까지 새 버전으로 교체하려고 시도하면서 연결이 끊겨버리는 현상.
해결: DooD 구조의 이점을 살려, 젠킨스를 관리하는 설정파일(
docker-compose-jenkins.yml)과 실제 서비스들을 관리하는 설정파일(docker-compose-prod.yml)을 완전 분리.
- 젠킨스: 한 번 띄워두면 서비스 배포와 상관없이 독립적으로 살아있음.
- 서비스: 젠킨스가 호스트의 도커 엔진에 명령을 내려 서비스 컨테이너들만 골라서 껐다 켰다(Recreate) 함.
- 결과: 배포 도중 젠킨스가 꺼지지 않고 안정적으로 파이프라인을 완수할 수 있는 구조 확보.
문제: 빌드 및 컨테이너 교체 시
Exited (143)발생하며 서비스 다운. Nginx에서 502 Bad Gateway 노출.
원인: EC2 환경에서 Jenkins 빌드 + Spring Boot + AI 서비스가 동시에 가동될 때 OOM Killer가 프로세스를 강제 종료.
해결:
- EC2 호스트에 2GB 스왑 메모리 설정으로 물리 메모리 한계 보완.
docker-compose up시--no-build옵션으로 빌드와 실행 부하를 분리.
# 스왑 메모리 설정
sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile# 1. 백엔드 + AI + DB + Redis + Nginx 전체 실행
cd back
docker-compose -f docker-compose-local.yml up --build -d
# 2. 프런트엔드 실행
cd front
npm install
npm run start- Docker & Docker Compose
- JDK 17
- Node.js 18+
- 환경 변수:
ai/.env(GMS_API_KEY),back/.env.local
- Backend Swagger:
http://localhost:8080/swagger-ui/index.html - AI FastAPI Docs:
http://localhost:8000/docs
| 이름 | 역할 | 담당 |
|---|---|---|
| 본인 | Backend · Infra | 인증/회원 도메인 (회원가입, 로그인, 이메일 인증, 비밀번호 찾기), 유저 프로필(이력/수상/자격증 CRUD), 스트릭, 팔로우, 지원현황 조회 API 구현. Nginx HTTP→HTTPS 리버스 프록시, Docker Compose 구성(local/prod), Jenkins CD 파이프라인 구축 |
- 공용 리드미에서 개인의 역할은 따로 기록함.