AI 이력서 스크리닝 어시스턴트 구축: FlowHunt로 후보자 안전하게 매칭하기

지능형 이력서 스크리닝 어시스턴트

저희의 목표는 다음을 자동화하는 시스템을 만드는 것이었습니다.

1. 구인 공고 설명을 입력받는다.
2. 후보자 이력서 데이터베이스가 있는 프라이빗 API에 안전하게 연결한다.
3. 구인 공고 요건에 맞는 이력서를 식별한다.
4. 매칭된 각 이력서를 분석해, 역할과의 적합성을 평가하고 강점과 약점을 하이라이트한다.
5. 가장 적합한 후보자를 순위별로 제시한다.

보안 및 평가 모델

이러한 시스템을 구축하기 위해서는 몇 가지 과제가 있습니다.

• 보안: 프라이빗 이력서 데이터베이스에 접근하기 위해서는 민감한 API 키를 안전하게 관리하고 데이터 프라이버시를 보장해야 합니다.
• 고도화된 로직: 이력서와 구인 공고를 매칭하는 것은 단순한 키워드 검색이 아니라, AI가 최적으로 처리할 수 있는 정교한 비교와 이해, 그리고 체계적인 평가가 필요합니다.

사용자 정의 도구를 위한 ‘Run Flow’를 활용한 모듈형 설계

복잡성을 해결하고 보안을 강화하기 위해 FlowHunt의 Run Flow 컴포넌트를 사용했습니다. 이를 통해 이력서 매칭 작업을 처리하는 전용, 재사용 가능한 “서브플로우”를 안전한 사용자 정의 도구로 만들 수 있습니다.

구조는 다음과 같습니다.

1. “이력서 매칭 & 평가” 도구 (서브플로우):

• 목적: 이 플로우는 프라이빗 이력서 데이터베이스와의 모든 상호작용 및 핵심 매칭/평가를 처리합니다.
• 입력: 메인 플로우에서 구인 공고 정보를 전달받습니다.
• 동작:
  • API 요청 컴포넌트는 비공개 API URL, 필요한 헤더 및 인증 정보(FlowHunt의 시크릿 관리를 통한 API 키 사용)로 안전하게 설정됩니다. 이 컴포넌트가 후보자 이력서 데이터를 가져옵니다.
  • 이 서브플로우 내에서 또 다른 AI 에이전트나 코드 컴포넌트를 활용해,
    • 구인 공고 요건을 가져온 이력서와 비교합니다.
    • 관련된 매칭을 식별합니다.
    • 기술 겹침, 경험 적합성 등 기준에 따라 각 이력서를 평가합니다.
    • 각 매칭의 강점과 약점을 도출합니다.
• 출력: 매칭된 후보자 목록, 각 이력서 데이터, 적합성 등급, 분석 내용을 구조화해 반환합니다.

이력서 매칭 서브플로우의 개념적 단순화 다이어그램: 입력(구인 공고) → API 요청(프라이빗 이력서 DB, 시크릿 키) → AI 로직(매칭/평가) → 출력(순위별 이력서 목록).

2. 메인 오케스트레이션 플로우:

• 목적: 사용자와 상호작용하고 전체 프로세스를 조율합니다.
• 입력: 채팅 입력 컴포넌트(또는 유사 컴포넌트)가 사용자의 구인 공고 설명을 받습니다.
• 동작: Run Flow 컴포넌트를 활용해 “이력서 매칭 & 평가” 서브플로우를 실행하며, 구인 공고 정보를 전달합니다.
• 출력: 서브플로우에서 받은 구조화된 후보자 평가 결과를 채팅 출력 컴포넌트(필요 시 AI 에이전트를 통한 최종 포맷팅/요약 후)에 명확히 보여줍니다.

메인 플로우의 개념적 단순화 다이어그램: 채팅 입력(구인 공고) → Run Flow(이력서 매칭 서브플로우 호출) → 채팅 출력(순위별 목록 표시).

단계별 개념적 구축

1. 서브플로우 구축 (“이력서 매칭 & 평가 도구”):

• 새 플로우를 만듭니다.
• API 요청 컴포넌트를 추가합니다. URL, 메서드(예: POST 또는 GET) 설정 후, FlowHunt의 시크릿 기능으로 프라이빗 API 키를 안전하게 저장하고 인증을 구성합니다.
• AI 에이전트 컴포넌트를 추가해 API 응답(이력서 데이터)을 입력 구인 공고와 비교, 매칭 및 평가 로직을 구현합니다.
• 출력 구조(예: 등급이 포함된 후보자 JSON 목록)를 정의합니다.

메인 플로우 구축:

• 메인 플로우를 만듭니다.
• 구인 공고 입력을 위한 채팅 입력 컴포넌트를 추가합니다.
• Run Flow 컴포넌트를 추가합니다.
• 결과 표시용 채팅 출력 컴포넌트를 추가합니다.

Run Flow 컴포넌트 설정:

• 메인 플로우에서 Run Flow 컴포넌트를 클릭합니다.
• 설정에서, 생성한 “custom_trigger” 서브플로우를 선택합니다.
• 채팅 입력에서 받은 구인 공고 데이터를 서브플로우의 기대 입력에 매핑합니다.

출력 연결

Run Flow(Iterator) 컴포넌트의 출력(서브플로우 결과)을 채팅 출력 컴포넌트에 연결합니다(필요하다면 중간 포맷팅 단계를 거칠 수 있음).

이 모듈형 접근 방식의 강점

• 보안: 프라이빗 이력서 DB의 민감한 API 키는 서브플로우 내부에만 존재해 노출 위험이 줄어듭니다. 해당 서브플로우의 편집/조회 권한도 별도로 제어할 수 있습니다.
• 재사용성: “이력서 매칭 & 평가 도구”는 다양한 메인 플로우(예: 이메일 기반, 채팅 기반 등)에서 호출될 수 있습니다.
• 유지보수성: 프라이빗 API나 매칭 로직 변경 시, 전용 서브플로우만 수정하면 됩니다.
• 테스트 용이성: 서브플로우를 독립적으로 테스트해, 핵심 API 연동 및 매칭 로직을 통합 전 검증할 수 있습니다.

안전하고 확장 가능한 AI 채용 자동화

FlowHunt와 Run Flow 컴포넌트의 전략적 활용을 통해, 프라이빗 데이터 소스와 안전하게 상호작용하는 고급 AI 채용 도구를 만들 수 있습니다. 복잡한 로직과 민감한 API 호출을 모듈형 서브플로우로 캡슐화함으로써, 유지보수와 확장성이 뛰어난 강력한 자동화 솔루션을 구현할 수 있습니다. 이 방식은 복잡한 과제를 관리 가능한 자동화 워크플로우로 전환합니다.

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