1. 개발 목적
- 취업 준비 과정의 AI 보조 시스템화: 경험 정리, 자기소개서 작성, 면접 준비까지 취준생이 혼자 해결하기 어려운 단계를 AI와 전문 컨설턴트가 함께 지원하는 통합 플랫폼 구축.
- 컨설턴트-학생 매칭 구조의 디지털화: 기존 오프라인 또는 단발성 SNS 기반 취업 컨설팅을 플랫폼 내 매칭 시스템으로 전환하여 신뢰도 높은 유료 컨설팅 생태계 조성.
- 데이터 기반 운영 효율화: CSV 업로드·Excel 다운로드·대시보드 통계를 통해 관리자가 플랫폼 현황을 실시간으로 파악하고 운영 의사결정에 활용할 수 있는 구조 확보.
2. 기술 스택 및 선정 포인트
Front-end : React / TypeScript Back-end : Node.js / NestJS Server : AWS EC2 DB : PostgreSQL
LLM API 연동 및 크레딧 기반 결제 시스템, 다중 역할 사용자 관리를 안정적으로 처리하기 위해 모듈화된 NestJS 아키텍처 채택. PostgreSQL로 경험카드·자소서·면접 스크립트 등 문서형 데이터를 구조적으로 관리.
3. 필요 기능
크레딧 충전 PG 결제, 역할별 유저 생성(학생·컨설턴트·관리자), 학생-컨설턴트 매칭, LLM AI 경험요소 추천 및 STAR 초안 자동 생성, 경험카드·자기소개서·면접스크립트 CRUD, CSV 데이터 업로드, Excel 다운로드, 고객센터 관리(공지사항·FAQ·1:1 문의), 대시보드 통계
4. 루멘트만의 성공 전략
- STAR 기법 자동화로 자소서 작성 허들 제거: 취준생이 가장 어려워하는 경험 기반 자기소개서 작성을 AI가 보조. 유저가 경험 요소를 입력하면 LLM이 STAR(Situation·Task·Action·Result) 구조에 맞는 초안을 자동 생성하여 작성 시간을 대폭 단축하고 완성도를 높이는 핵심 차별화 기능.
- 크레딧 기반 수익 모델 설계: 단건 PG 결제로 크레딧을 충전하고 AI 기능 사용 및 컨설턴트 매칭에 소진하는 구조로 설계하여 플랫폼의 지속 가능한 수익 모델과 사용자 유입 동기를 동시에 확보.
5. 작업결과
- LLM 기반 STAR 초안 자동 생성 및 경험요소 추천 기능 구현으로 AI 보조 자소서 작성 플로우 완성. 학생·컨설턴트·관리자 3역할 권한 체계 및 매칭 시스템 구축. 대시보드 통계·CSV·Excel 연동으로 관리자 운영 효율화 달성.
* 실제 앱 화면은 하단의 이미지를 확인해주세요.
