이력서 스크리닝

이력서 스크리닝 템플릿

이력서 스크리닝 템플릿은 지원자의 이력서를 분석하여 직무 기준에 맞는 적합도를 평가하고, 필수 조건 충족 여부를 판단하는 에이전트를 설계하기 위한 템플릿입니다. 등록된 이력서 문서를 기반으로 경력·기술 스택·자격 조건 등을 체계적으로 분석하여, 채용 담당자의 1차 스크리닝 업무를 효율화할 수 있습니다.

대량 이력서 처리: 수십~수백 건의 이력서를 등록하고, 질의를 통해 조건에 맞는 지원자를 빠르게 탐색

기준 기반 평가: 직무별 필수 조건, 우대 사항 등을 프롬프트로 정의하여 일관된 기준으로 평가

근거 중심 판단: 이력서 원문의 구체적 내용을 인용하여 평가 근거를 함께 제시

유연한 평가 기준 변경: 직무가 변경되더라도 프롬프트 수정만으로 새로운 기준 즉시 적용 가능

이력서 스크리닝 템플릿은 이력서를 지식(Knowledge) 으로 등록한 뒤 사용합니다. 에이전트 생성 후 지식 페이지에서 이력서 파일을 업로드해 주세요.

사용 준비

에이전트 생성 후, 실제 스크리닝을 수행하기 전에 아래 두 가지를 준비합니다.

1. 이력서 등록

지식(Knowledge) 페이지에서 스크리닝 대상 이력서 파일을 업로드합니다.

지원되는 형식: PDF, DOCX 등 일반 문서 형식

이력서가 여러 건인 경우 한 번에 일괄 업로드할 수 있습니다.

폴더를 활용하면 직무별·채용 공고별로 이력서를 분류하여 관리할 수 있습니다.

이력서에 포함된 주민등록번호, 연락처 등 민감 정보가 우려되는 경우,
학습 데이터 품질 관리 페이지에서 검수 패턴을 등록하여 민감 정보를 사전에 감지할 수 있습니다.

2. 평가 기준 설정

워크플로우 페이지에서 LLM 노드의 시스템 프롬프트를 수정하여 평가 기준을 정의합니다.
직무에 맞는 필수 조건, 우대 사항, 평가 항목, 출력 형식 등을 작성해 주세요.

프롬프트 작성 예시
당신은 IT 채용 전문가입니다. 아래 기준에 따라 지원자의 적합도를 평가해 주세요.
필수 조건: Java/Spring 경력 3년 이상, CS 관련 학위
우대 사항: AWS 경험, 대규모 트래픽 처리 경험
평가 항목: 기술 적합도, 경력 연차, 프로젝트 경험
출력 형식: 적합/부적합 판정, 항목별 점수(5점 만점), 판정 근거

워크플로우 구조

이력서 스크리닝 템플릿의 기본 워크플로우는 아래와 같은 구조로 구성됩니다.

Step 1. 인적사항 요약 (LLM)

이력서에서 핵심 인적사항만 추출하여 정형화된 요약을 생성합니다.
이 요약은 이후 평가 단계에서 참조 자료로 사용됩니다.
요약 항목:

이름, 포지션, 총 경력, 주요 기술

최근 경력 (회사명, 재직 기간)
출력 예시:

이름: 홍길동
포지션: Frontend Developer
총 경력: 5년 2개월
주요 기술: React, Next.js, TypeScript
최근 경력: Microsoft (2020.12 - 2023.03, 2년 4개월)

Step 1-B. 주의사항 탐색 (LLM) — Step 1과 병렬 실행

Step 1과 동시에 실행되며, 채용 담당자 관점에서 이력서의 리스크 요소를 탐색합니다.
탐색 항목:

경력 연차 불일치 (총 경력 vs 실무 경력 vs 관련 경력)

직무/포지션 미스매치

잦은 이직 (짧은 재직기간 반복, 경력 공백)

이력서 내 상충되는 정보 (모순/해석 불가 구간)
유의미한 주의사항이 없으면 빈 값을 반환합니다.

Step 2. 항목별 평가 (LLM)

JD와 이력서를 비교하여 4개 항목을 각각 평가합니다.
Step 1에서 생성된 인적사항 요약을 함께 참조합니다.

평가 항목	판정 기준	판정 결과
요구 사항	JD 필수 자격요건 충족 여부	미흡 / 검토 필요 / 충족
우대 사항	JD 우대 사항 매칭 여부	미흡 / 검토 필요 / 충족
직무적합성	경력·역할·성과·기술의 JD 연관성	미흡 / 검토 필요 / 충족
필터 체크	사전 정의된 탈락/보류 조건 해당 여부	성공 / 실패
각 항목의 판정 근거는 아래 구조로 출력됩니다:

조건: JD에 명시된 요구 내용
이력서항목: 이력서에 기재된 실제 내용 (수치 포함)
판단: 왜 해당 판정인지에 대한 논리적 설명
필터 체크 기본 조건:
경력 요건 불일치 (최소 미만 / 최대 초과)
직무 분야 불일치 (JD와 전혀 다른 경력)
핵심 역량 미보유 (필수 자격/기술 전무)
조직 적합성 구조 불일치 (협업 환경 미스매치)
업무 범위 편중 (특정 세부 영역 경험만 존재)

Step 3. 통과 여부 판단 (LLM)

Step 2의 평가 결과를 종합하여 최종 판정을 내립니다.
판정 로직:

조건	최종 결과
필터 체크 실패	탈락
필터 통과 + 요구사항 또는 직무적합성 "미흡"	탈락
전반적으로 "검토 필요" 다수, 강점/약점 혼재	검토 필요
핵심 항목 "충족" + 우대사항 "검토 필요" 이상	면접진행
모든 핵심 항목 "충족"	면접진행
이 단계에서 항목별 평가 근거를 포함한 요약 리포트도 함께 생성됩니다.

Step 4. 조건 분기 (If/Else)

Step 3의 판정 결과에 따라 워크플로우가 분기됩니다.

면접진행 또는 검토 필요 → Step 5(면접 질문 생성)로 진행

탈락 → Step 5를 건너뛰고 바로 결과 조합으로 이동

Step 5. 면접 질문 생성 (LLM) — 통과 시에만 실행

JD와 이력서 분석 결과를 바탕으로 5개의 맞춤형 면접 질문을 생성합니다.
질문 생성 기준:

주의사항에서 발견된 리스크를 확인할 수 있는 질문

이력서에 기재된 경력/프로젝트에 대한 심층 질문

JD의 핵심 역량과 관련된 기술 질문

문제 해결 능력을 파악할 수 있는 상황 질문
각 질문에는 질문 의도가 함께 출력됩니다.

결과 조합 (응답 노드)

모든 분석 결과를 하나의 응답으로 조합합니다.

최종 출력 구성:

이력서 스크리닝 결과: [면접진행 / 검토 필요 / 탈락]

항목별 평가 요약 리포트

인적사항 요약

주의사항

리스크 분석 결과

추천 면접 질문 ← 통과 시에만 포함

(5개 면접 질문 + 질문 의도)

채용 공고가 바뀌더라도 이력서를 다시 등록할 필요 없이,
LLM 노드의 시스템 프롬프트에서 평가 기준만 수정하면 새로운 직무 기준으로 즉시 재평가할 수 있습니다.

이력서를 직무별 폴더로 분류하고, 검색 노드의 검색할 지식 범위를 특정 폴더로 지정하면
해당 직무 지원자만 대상으로 정확한 스크리닝을 수행할 수 있습니다.