1. 개발 목적
- 커리어 정보 파편화 문제 해결: 여러 사이트에 흩어져 있던 채용 공고, 대외활동, 인턴십 정보를 한곳에 모아 통합 제공함으로써 취업 준비생들의 정보 비대칭 문제를 해소하고자 했습니다.
- 개인 맞춤형 공고 추천 엔진 구축: 사용자의 스펙, 관심 직무, 활동 이력을 분석하여 수만 건의 공고 중 가장 적합한 기회를 선별해 주는 초개인화 추천 시스템이 필요했습니다.
- 취업 준비생 정보 공유 생태계 강화: 합격 자소서, 면접 후기 등 실제 합격자들의 데이터를 투명하게 공유하고, 익명으로 고민을 나눌 수 있는 신뢰 기반의 커뮤니티 플랫폼을 목표로 했습니다.
2. 기술 스택 및 선정 포인트
Front-end : TypeScript / Next.js Back-end : Java / Spring Boot Server : AWS EC2, ElastiCache(Redis), ELB DB : MySQL
수만 건의 공고 페이지 검색 노출(SEO) 극대화와 대규모 유저 접속 시의 서버 부하 분산을 위한 최적의 설계.
3. 필요 기능
대외활동 공고, 합격 자소서 DB, 커뮤니티
4. 루멘트만의 성공 전략
- 수만 건의 공고 SEO 최적화 및 검색 튜닝: 검색 엔진 최적화(SEO)에 유리한 Next.js의 서버 사이드 렌더링(SSR) 기술을 적용하여, 채용 관련 키워드 검색 시 상위 노출을 유도하고 초기 로딩 속도를 개선했습니다.
- 오토스케일링 기반 고가용성 서버 인프라: 상반기/하반기 공채 시즌마다 급증하는 트래픽에 유연하게 대응하기 위해, 서버 부하에 따라 리소스를 자동 확장/축소하는 AWS Auto Scaling 아키텍처를 설계했습니다.
- 대규모 자소서 DB 대상 전문(Full-text) 검색: 수십만 건의 합격 자소서 데이터 내에서 특정 키워드나 문장을 0.1초 내에 찾아낼 수 있도록, Elasticsearch 기반의 고성능 전문 검색 엔진을 구축했습니다.
5. 작업결과
- 월간 활성 사용자(MAU) 100만 명 안정적 확보: 검색 최적화와 안정적인 서버 운영 덕분에 대학생 및 취준생 필수 앱으로 자리 잡으며, MAU 100만 명을 돌파하는 기염을 토했습니다.
- 정보 탐색 시간 70% 단축 및 매칭 전환율 상승: 고도화된 검색 및 추천 기능으로 사용자가 원하는 공고를 찾는 시간이 획기적으로 줄었으며, 이는 실제 입사 지원으로 이어지는 전환율 상승으로 연결되었습니다.
- 기업 공식 채용 파트너사 선정 및 시장 점유율 1위: 기술적 완성도와 높은 사용자 트래픽을 바탕으로 주요 대기업 및 스타트업의 채용 브랜딩 파트너로 선정되며 업계 1위의 입지를 굳혔습니다.
* 실제 앱 화면은 하단의 이미지를 확인해주세요.
