“취업 준비생들은 경험은 많지만, 자기소개서에는 한 줄도 쓰지 못합니다.”
29명의 부트캠프 수강생에게 물었습니다.
“자기소개서를 쓰면서 가장 힘든 순간은 언제였나요?”
돌아온 대답은 놀라울 만큼 같았습니다.
•
“없는 경험을 억지로 짜내야 했다”
•
“정리부터 포기했다”
•
“무엇을 써야 할지 몰라 시작조차 못 했다”
즉, 경험은 분명히 있는데, 정리되지 않아 글로 꺼낼 수 없는 것이 문제였습니다.
(우측 인터뷰 인사이트 자료 참조)
이 인사이트는 조사 데이터에서도 그대로 드러납니다.
•
•
경험은 충분하지만, 정리되지 않았고 / 구조화되지 않았으며 / 활용 기준이 없기 때문에
자기소개서 앞에 앉는 순간 누구나 백지 공포를 겪습니다.
결국 핵심 문제는 글쓰기 실력이 아닙니다.
“내 경험을 자기소개서 언어로 전환하지 못한다”는 것.
이 막막함을 해결하려면, 경험을 곧바로 자기소개서 자원으로 바꿔주는 새로운 방식이 필요합니다.
“자소서 앞에서 멈추던 손가락, ResuMate가 다시 움직이게 합니다.”
문제 해결을 위한 새로운 접근
취업 준비생들은 수많은 경험을 가지고 있음에도 불구하고, 자기소개서 앞에서는 늘 같은 난관에 부딪힙니다.
•
흩어진 기록: 노션, 카톡, 메모장 등 여러 곳에 흩어져 있어 다시 꺼내 쓰기 어렵다
•
백지 공포: 경험은 있지만 무엇을 써야 할지 몰라 시작하지 못한다
•
AI 불신: 기업은 AI 작성 자기소개서를 걸러내고, 면접에서는 본인이 쓰지 않은 글로 답변하지 못하는 한계가 있다.
ResuMate는 이 답답한 현실을 뒤집기 위해 만들어졌습니다.
글을 대신 써주는 대필형 AI가 아니라, 경험을 자기소개서 자원으로 바꿔주는 보조형 파트너입니다.
핵심 흐름
1.
경험 기록
•
프로젝트, 활동, 아르바이트 같은 경험을 STAR 기법(Situation, Task, Action, Result) 기반으로 손쉽게 기록합니다.
•
“무엇을 쓸까?”라는 막막함은 사라지고, 구조화된 질문에 답하며 자연스럽게 경험이 정리됩니다.
2.
경험 구조화
•
기록은 폴더·태그 단위로 분류되어 개인만의 경험 데이터베이스로 축적됩니다.
•
흩어진 메모들이 깔끔히 정리되어, 필요할 때마다 꺼내 쓸 수 있는 나만의 자산으로 바뀝니다.
3.
자소서 요소 추출 (AI 보조)
•
작성된 회고에서 AI가 3줄 요약, 핵심 키워드, 강점·역량, 자소서 문항 추천을 자동 추출합니다.
•
중요한 건 글을 대신 쓰지 않는다는 점.
•
AI는 멘토처럼 “이 경험은 이런 역량으로 연결할 수 있어요”라는 가이드를 제공합니다.
4.
소재 보관 및 재활용
•
추출된 요소는 소재 보관함에 저장되어, 다양한 자기소개서 문항에 반복 활용됩니다.
•
한 번 기록한 경험이 여러 번의 자기소개서 작성을 돕습니다.
시연 영상
ResuMate가 제공하는 가치
•
막막함 해소
→ 첫 문장조차 못 쓰던 장벽이, 질문에 답하는 순간 사라집니다.
•
효율성
→ 한 번 기록하면 여러 문항에서 재활용 가능, 작성 시간을 크게 단축합니다.
•
차별성 확보
→ 합격자 사례 복붙, 자동 생성 문장이 아닌 내 경험 기반 자소서를 완성할 수 있습니다.
•
습관화와 성장
→ 회고 기록이 쌓이며 반복되는 강점과 역량을 발견, 면접에서도 자신감을 얻습니다.
왜 ResuMate인가?
•
vs 경쟁사 AI 자기소개서
◦
경쟁사들은 업계 최저가 모델로 많은 사용자를 확보했지만, 근본적인 한계가 있습니다.
◦
현시대에는 AI 의존도가 높아져, 기업 역시 AI가 작성한 자기소개서를 가려내는 시스템을 도입하고 있습니다.
◦
설령 합격하더라도, 면접에서 “내가 쓰지 않은 글”에 대해 답변하지 못해 무너지는 불상사가 발생합니다.
◦
결국 AI 자동 작성은 문제를 해결하는 듯 보이지만, 진정성·차별성·현실적 활용성 모두에서 한계를 드러냅니다.
•
vs 일반 기록 툴(노션·메모장)
◦
기록은 가능하지만 자기소개서로의 연결 고리가 없습니다.
◦
ResuMate는 기록-구조화-추출-활용까지 완결된 플로우를 제공해, 실제 작성에 바로 이어지는 경험을 제공합니다.
ResuMate는 단순히 문제를 정의하고 해결하는 데서 멈추지 않았습니다.
실제 사용자 검증을 통해 우리가 제시한 솔루션이 얼마나 효과적으로 문제를 해결하는지를 확인했고, 그 과정에서 여섯 가지 핵심 Pain Point를 발견했습니다.
이 인사이트를 바탕으로 기능 개선안을 설계했으며, 검증과 개선을 반복하며 보다 완성도 높은 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
1. 작성 형식 강제 → 자유 선택
문제: “STAR 형식은 좋은데, 처음부터 강제로 쓰려니 피로하다.”
인사이트: 초반 작성 허들이 너무 높아 첫 기록을 포기하는 사례 다수.
개선안
•
자유 기록 모드 vs STAR 템플릿 선택 가능
•
A/B TEST를 통해 어떤 방식이 장기 습관 형성에 더 효과적인지 데이터 기반 검증
2. 가치 체감 지연 → 첫 기록 즉시 보상
문제: “처음 썼는데 이게 왜 필요한지 잘 모르겠다.”
인사이트: 초기 가치(Time-to-Value)가 늦으면 재방문율 급감.
개선안
•
첫 기록 완료 시 무료 추출 쿠폰 즉시 지급
•
작성 → 추출 → 자소서 자원화 과정을 첫날부터 경험하게 함
3. 장기 동기 부족 → 게이미피케이션 도입
문제: “계속 쓰고 싶다는 동기가 없다.”
인사이트: 습관화 요소가 없으면 단발성 체험 후 이탈.
개선안
•
연속 작성 보상 시스템 설계 (예: 5일 연속 기록 → 리워드 제공 / 지속 적인 기록 시 리워드를 통해 서비스를 무료로 이용 가능하도록 설계)
•
꾸준한 기록 습관을 장기 이용으로 연결
4. 기존 도구와 충돌 → 외부 연동 강화
문제: “노션/메모장에 이미 다 적어놔서 굳이 옮기고 싶지 않다.”
인사이트: 기존 기록 자산을 버려야 한다면 진입 거부감 발생.
개선안
•
외부 기록 가져오기 기능 제공
•
기존 자산을 바로 ResuMate 내에서 재활용 가능
5. 불공정한 과금 → 글자 수 기반 체계
문제: “짧게 써도 회당 요금을 내야 하는 건 불합리하다.”
인사이트: 가격 체계가 불합리하면 장기 이용 전환이 어려움.
개선안
•
글자 수 기반 합리적 과금 체계 도입
•
사용자 신뢰 확보 & 이용량 대비 공정한 비용
6. 작성 흐름 단절 → 원스톱 플로우 완성
문제: “추출했는데 자소서로 바로 이어지지 않아 흐름이 끊긴다.”
인사이트: 핵심 가치는 ‘기록 → 자소서 활용’까지 한 번에 이어져야 함.
개선안
•
추출 기반 작성 기능 추가
•
요소 추출 후 곧바로 자소서 문항 작성까지 이어지는 원스톱 경험 제공
1. 시장 기회 (Market Opportunity)
ResuMate는 단순한 기록 툴이 아니라, 지속 유입이 가능한 구조적 시장성을 가지고 있습니다.
•
지속적인 유입
◦
매년 새로운 취준생이 등장 → 자기소개서 문제는 반복
◦
특히 이직이 잦은 IT·디자인 직군은 재작성 수요 높음 → 장기 고객화 가능
•
경쟁 환경 변화
◦
기존 서비스(사람인 AI, 자소설닷컴)는 ‘AI 대필’에 집중 → 사용자가 직접 경험을 풀어내기보다, AI가 자동으로 문장을 대신 작성.
◦
ResuMate는 사용자 경험을 직접 구조화 → 면접 대응력까지 확보
•
기관 시장 기회
◦
부트캠프·취업지원센터 KPI(자소서 완성률, 합격률)와 직결
◦
ResuMate의 데이터는 KPI 개선을 바로 증명(취업률 증가) → 도입 명분 확실
2. 비즈니스 모델 (Business Model)
ResuMate는 합리적인 단가 구조를 기반으로, 개인과 기관 양쪽을 공략합니다.
•
수익 구조 개요
◦
고정비: 월 1,140만 원
◦
변동비: 회당 5~16원 수준 (사용량↑, 단가↓)
◦
손익분기점: 약 13파트 계약 시 BEP 돌파
•
B2C (개인 구직자)
◦
라이트 20회 / 8,000원 (400원)
◦
스탠다드 60회 / 15,000원 (250원)
◦
프로 120회 / 18,000원 (150원)
◦
경쟁사 AI 자기소개서 대비 더 저렴 + 더 많은 횟수 제공
•
B2B (교육기관·부트캠프)
◦
기준 단가: 회당 100원
◦
1파트(회당 100원, 30명 × 31회) = 월 93만 원
◦
KPI와 직접 연계 (합격률, 자소서 완성률) → 기관 도입 효과 명확
3. 시장 진입 전략 (Go-to-Market Strategy)
ResuMate는 개인 초기 유입과 기관 장기 계약을 동시에 추진합니다.
•
B2C (개인)
◦
저가 경쟁: 업계 최저 단가 + 더 많은 횟수
◦
리워드 전략: 꾸준히 쓰면 무료, 안 쓰면 최저가 → 습관화 & 장기화
◦
핵심 메시지: “AI가 대신 쓰지 않는다. 내 경험을 구조화한다.”(AI 대필의 단점 강조)
•
B2B (기관)
◦
성과 검증: 부트캠프 대상 PoC 진행 → 취업 성과 수치화
◦
커리큘럼 통합: 기관 교육과정에 ResuMate 직접 편입
◦
확장 전략: 부트캠프 → 대학 → 취업지원센터로 확장
4. 성장 로드맵 (Growth Roadmap)
ResuMate의 성장은 초기 → 중기 → 장기 단계로 설계되어 있습니다.
•
초기 단계 (MVP 검증)
◦
기록 작성 지속률 ≥ 40%
◦
요소 추출 기능 사용률 ≥ 60%
◦
CAC 최소화 → 초기 유입 효과 검증
•
중기 단계 (시장 적합성 검증)
◦
B2C 유료 전환율 ≥ 10%
◦
B2B PoC 계약 ≥ 5건 확보
◦
월 매출이 고정비의 30~50% 충당 → BEP 가시화
•
장기 단계 (확장 및 BEP 달성)
◦
B2B 13파트 이상 계약 → BEP 달성
◦
B2C 패키지 재구매율 ≥ 60%
◦
BEP 돌파 후 50~100파트 확장 → 안정적 순이익 구조
아키텍처 구조도
ResuMate는 Vercel 기반 프론트엔드와 AWS ECS 기반 백엔드가 연동된 구조입니다.
•
사용자는 React 기반 웹 화면에서 경험을 기록하고 자기소개서 소재를 추출
•
요청은 AWS Route 53을 거쳐 백엔드(Spring Boot)로 전달
•
데이터는 Aurora(PostgreSQL)와 Redis(ElastiCache)에 저장·관리
•
배포는 GitHub Actions + Docker + ECR + ECS 파이프라인으로 자동화
ERD
ResuMate의 데이터베이스는 사용자 기록을 중심으로 설계되었습니다.
•
member: 사용자 계정 및 인증 정보
•
folder: 회고·기록 분류용 폴더 구조
•
review: 사용자가 작성한 경험 기록 (STAR/자유기록)
•
analysis: AI가 추출한 요약·키워드·강점 등 자기소개서 요소
•
notification: 알림 관리
•
push_subscription: 웹 푸시 구독
핵심기능
1. 계정 및 접근
•
소셜 로그인 지원: Google / Naver / Kakao
•
CI/DI 기반 계정 통합: 동일 사용자 다중 계정 자동 매핑
2. 경험 기록 (회고 작성)
•
작성 모드: STAR 템플릿 기반 입력 (Situation, Task, Action, Result)
•
글자 수 제한: 항목별 최소 20자~최대 200자, 제목 20자 이내
•
자동 저장: 30초 주기로 임시 저장 → 작성 중단/예외 상황 대비
•
UI: 집중 모드 제공 (불필요한 요소 최소화)
3. 경험 관리
•
폴더 단위 관리: 프로젝트별 생성·삭제 가능
•
태그 분류: 주제/상황별 태깅으로 검색·분류
•
리스트 뷰: 카드형 회고 목록, 임시저장/완료/삭제예정 상태 표시
•
검색/필터링: 키워드 기반 검색, 조건별 필터링
4. 자기소개서 요소 추출 (AI 보조)
•
AI 분석 결과 제공 항목:
◦
3줄 요약
◦
핵심 키워드 (소프트 스킬 중심)
◦
강점·역량 요약
•
보관 방식: 추출 결과는 최대 7일간 보관 가능
5. 보관 및 재활용
•
보관함: 회고와 추출 결과 분리 저장
•
정렬·필터링: 최신순, 태그, 활용 여부별 탐색 가능
•
만료 알림: 추출 결과 만료 전 사용자에게 알림 제공
•
재활용: 동일 경험을 여러 자기소개서 문항에 반복 활용 가능
6. 알림 & 리마인더
•
작성 리마인더: 미작성 시 하루 2회 알림(18시, 22시)
•
만료 알림: 추출 요소 만료 전 알림 발송
•
알림 거부 시: 인앱 메시지로 대체
활용 라이브러리 및 개발 환경
프론트엔드
•
React, TypeScript, Zustand, Vercel
◦
React: 컴포넌트 단위로 서비스 UI를 구성하여 재사용성과 유지보수성을 확보.
◦
TypeScript: 정적 타이핑을 통해 코드 안정성을 높이고 개발 단계에서 오류를 사전에 방지.
◦
Zustand: 전역 상태 관리를 단순화하여 불필요한 props 전달을 줄이고 가볍게 상태를 유지.
◦
Vercel: 프론트엔드 배포를 자동화하고, 사용자가 접속 시 최신 빌드를 즉시 제공.
백엔드
•
Java 17, Spring Boot, JPA, AWS ECS(Fargate), Redis, Aurora(PostgreSQL)
◦
Spring Boot: 주요 API 및 비즈니스 로직 처리.
◦
JPA: 객체 중심 데이터 매핑을 통해 데이터 접근을 효율화.
◦
AWS ECS(Fargate): 서버리스 컨테이너 환경으로 확장성과 안정성을 확보.
◦
Redis: 세션 관리 및 큐 처리에 사용, 대량 요청에도 안정적 처리.
◦
Aurora(PostgreSQL): 주요 데이터(회고, 추출 결과 등)를 저장하는 메인 DB.
AI & API
•
OpenAI API: 회고 데이터를 기반으로 요약, 키워드, 문항 추천, 강점/차별화 포인트를 자동 추출.
•
Swagger: API 문서 자동화 도구로 프론트엔드와의 효율적 협업 지원.
인프라 & 운영
•
GitHub Actions: main 브랜치 머지 시 자동 빌드/배포 (CI/CD).
•
Docker: 컨테이너 기반 배포.
•
Prometheus + Grafana: API 요청 상태 및 서버 리소스를 실시간 모니터링.
트러블슈팅 사례
(1) OpenAI API 요청 제약
•
문제: OpenAI API의 분당 요청 수와 토큰 수 제한으로 인해, 동시에 많은 회고 분석 요청 시 초과 가능성 발생.
•
해결:
◦
Bucket4j로 사용자당 1분 5회 요청 제한.
◦
Redis 큐로 초과 요청을 대기열에 저장해 안정적으로 처리.
◦
멀티 API Key 운영으로 동시 처리량을 확장.
(2) 멀티 디바이스 토큰 충돌
•
문제: 초기에는 동일 사용자가 여러 기기에서 로그인 시 리프레시 토큰 충돌 발생.
•
해결:
◦
각 기기별 UUID 기반 deviceId를 발급하고 Redis에서 개별 토큰 관리.
◦
여러 기기에서 동시에 로그인해도 충돌 없이 독립적으로 세션 유지 가능.
(3) 회고 목록 조회 속도 저하
•
문제: 대량 데이터 환경에서 회고 목록 조회 API 응답 속도가 지연.
•
해결:
◦
인덱스 적용으로 평균 응답시간을 16.13ms → 6.49ms(약 60% 단축).
◦
Stress Test에서도 응답 지연 최소화, 확장성 확보.
ResuMate는 취준생이 자신의 경험을 신뢰할 수 있도록 기록하고 성장 과정을 체계적으로 정리할 수 있는 서비스라는 정체성을 시각적으로 담아내기 위해 디자인 시스템을 구축했습니다.
Service Mission & Visual Identity
ResuMate의 디자인 시스템은 취준생이 자신의 경험과 성장 과정을 체계적으로 기록하고 정리할 수 있도록 돕는 서비스 미션을 기반으로 구축되었습니다.
•
Mission: 경험 기록을 통해 신뢰·성장·효율성·자기표현을 지원
•
Visual Identity
◦
블루는 신뢰와 안정감을,
◦
그린은 점진적 성장을 상징
◦
두 컬러의 조합은 사용자가 회고를 이어가며 점차 발전하는 과정을 직관적으로 보여줌
•
Logo: Resume(경험 정리) + Mate(함께하는 친구) → “경험을 정리하고 회고하는 여정을 함께하는 파트너”
Foundation
일관된 사용자 경험을 위해 컬러, 타이포그래피, 아이콘, 레이아웃 규칙을 체계화했습니다.
•
Color System
◦
Primary Blue (#5b9aec): 안정감과 신뢰
◦
Secondary Green (#00bcac): 성장과 진취성
◦
Neutral Black (#000000): 정보 가독성 확보
•
Typography: Pretendard 서체 사용 → 가독성과 안정감 제공
•
Icon & Radius: 직관적인 아이콘 + 4~32px 단위 라운드 적용 → 친근하고 부드러운 사용성
•
Shadow: 카드형 회고 뷰와 모달 계층 구분을 위한 그림자 스타일 정의
Components
자기소개서 작성과 회고 관리에 최적화된 UI 컴포넌트를 설계했습니다.
•
Button & Input: 직관적이고 가볍게 눌릴 수 있도록 다양한 상태 설계 (활성/비활성/경고 등)
•
Dropdown & Calendar: 폴더 선택, 회고 날짜 관리 등 작성 흐름에 맞춘 인터랙션 제공
•
Sidebar: 폴더 구조 기반 회고 관리 지원
•
Tag & Toast Popup: 작성 상태(분석 중, 완료, 실패)와 시스템 알림을 시각적으로 명확하게 전달
안녕하세요, 저희는 커리어 해적단
팀입니다!
“커리어의 바다에서 원피스를 찾아 항해하자”는 의미로 팀명을 지었으며, 각자의 경험과 아이디어를 모아 함께 모험을 떠나 좋은 성과 까지 얻을 수 있었습니다.
1. 첫 만남 – 팀 오리엔테이션
처음 만났을 때 우리는 낯선 동료였지만, 아이스 브레이킹을 통해 금세 마음을 열 수 있었습니다.
서로의 강점을 공유하며 역할을 나누고, 협업 도구와 템플릿, 팀 그라운드 룰까지 합의했습니다.
그 과정에서 “우리는 어떤 항해를 할 것인가”라는 방향이 분명해졌습니다.
2. 소통의 항해 – 협업 방식
우리는 디스코드 서버를 만들어 음성 회의실과 채팅방으로 언제든 자유롭게 의견을 나눴습니다.
노션에서는 일정과 산출물을 꼼꼼히 관리해 길을 잃지 않도록 했고,
피그잼 화이트보드 위에는 각자의 아이디어와 자료가 쌓이며 중요한 의사결정을 이끌어냈습니다.
덕분에 온라인 환경에서도 끊김 없는 협업이 가능했습니다.
3. 협업의 결과 – 성과
이렇게 다져온 팀워크와 노력이 모여, 우리는 연합 프로젝트에서 최우수상 이라는 값진 결과를 얻었습니다.
“커리어 해적단”이라는 이름답게, 함께 항해한 끝에 보물 같은 성과를 건져 올릴 수 있었습니다. ️
️ 공통 (크로스펑셔널 참여)•
문제 정의, 고객 인사이트, 솔루션 방향 설정
◦
MZ세대 구직자의 자기소개서 작성 어려움 → 경험 기록·구조화·AI 추출이라는 문제 해결 흐름 설계
◦
고객 조사(인터뷰, 페르소나, 페인포인트 정리), 경쟁사 분석, 서비스 미션·전략 수립
◦
이 과정은 전체 프로젝트 목표인 크로스펑셔널에 맞게 PM, 디자이너, FE, BE 전원이 참여하여 논의·합의
프로덕트 매니저 (PM)•
전체 기획안 작성·관리, 문제 정의와 시장 기회 프레임 설정
•
시장 분석(TAM/SAM/SOM), 경쟁/대체 솔루션 정리, 비즈니스 모델·가격 정책·BEP 시나리오 수립
•
기능 정의(MVP 범위) 확정 및 우선순위 결정
•
정책·제약(입력/저장 정책, 보안·알림 정책, Rate Limit 등) 문서화
•
크로스펑셔널 논의를 조율하고 전 파트 산출물 일관성 유지
프로덕트 디자이너 (PD) •
사용자 경험(UX) 설계 및 UI 체계화
•
사용자 여정(User Journey) 정의, 페르소나 반영, 작성 → 관리 → 추출 → 재활용 플로우 설계
•
디자인 시스템(컬러, 타이포그래피, 컴포넌트 규칙) 정의
•
IA(Information Architecture) 7개 주요 화면 구조 설계
•
와이어프레임 제작 (홈/회고 작성/관리/추출/보관함/로그인 등)
•
브랜드 아이덴티티 확립 (Blue/Green 팔레트, Pretendard 폰트 등)
프론트엔드 개발자 (FE)•
React + Zustand 기반 UI 구현
•
화면 퍼블리싱 및 상태 관리 (홈, 회고 작성, 관리, 추출, 보관함, 로그인)
•
입력 제약(20~200자, 30초 자동 저장)과 UI 정책(토스트 메시지, 상태 표시) 적용
•
소셜 로그인(Google/Naver/Kakao) 연동 및 CI/DI 통합 처리 협업
•
Vercel 배포 파이프라인 구축 → 최신 빌드 자동 제공
•
디자인 시스템과 협업하여 컴포넌트 일관성 구현
백엔드 개발자 (BE)•
Spring Boot 기반 서버 아키텍처 설계 및 구축
•
데이터 계층(Aurora, Redis) 모델링 및 ERD 설계 (회원, 폴더, 회고, 분석, 알림 구조)
•
AI 연동(OpenAI API) 구현 및 안정화 (Bucket4j Rate Limiter, Redis 큐 처리, 멀티 API Key 운영)
•
로그인·인증(Spring Security, OAuth2) 및 멀티 디바이스 토큰 관리 개선
•
성능 개선 (회고 목록/통계 조회 인덱싱 → 응답 속도 60% 이상 단축)
•
CI/CD 자동화 (GitHub Actions → Docker 빌드 → ECS Fargate 배포)
•
보안 정책(암호화, 로그 기록, 탈퇴 시 데이터 폐기) 적용
•
모니터링·부하 테스트(Prometheus+Grafana, K6) 수행