🚀 Express2

해당 프로젝트는 직행과 큐시즘이 협업한 기업 프로젝트입니다.

🏆 프로젝트 소개

KUSITMS × 직행 2팀
“수많은 별들 속에서, 나만의 커리어 별을 찾아가는 여정”

저희 플랫폼은 단순히 채용 공고를 나열하는 구직 사이트가 아니라,
사용자가 마치 우주를 탐험하듯 자신에게 맞는 커리어를 발견하는 여정을 제공합니다.

개인의 성향과 선호를 반영한 맞춤형 추천과
우주 탐험을 모티브로 한 몰입감 있는 UI/UX를 통해,
취업 과정을 더 즐겁고 의미 있는 경험으로 바꾸는 것을 목표로 합니다.

문제 정의 & 해결책

📉 문제 정의

문제	영향
낮은 검색 정확성 & 과도한 공고 노출	사용자 혼란, 이탈 증가
번거로운 회원가입 절차	가입 전환율 저하
플랫폼 재방문율 낮음	장기 사용자 확보 어려움

💡 해결책

• 온보딩 게임 요소 삽입
  → 로켓 발사 / 미션 수행 컨셉으로 자연스러운 가입 유도

• AI 기반 맞춤 추천 시스템
  → 사용자의 경력·성향을 반영한 필터링된 공고 제공

• 우주 테마 UI/UX
  → 탐험 컨셉 시각화, 몰입도 강화

🚀 핵심 기능

기능	설명
🌌 온보딩 기반 가입 유도	우주 미션 요소로 자연스럽게 정보 입력을 유도
🤖 AI 추천 시스템	경력, 직군, 복지, 출퇴근 거리 등을 반영해 맞춤 공고 추천
🔎 공고 검색 & 필터링	조건 및 태그 기반으로 다양한 탐색 가능
📌 관심 공고 저장 / 지원 내역 관리	북마크 및 지원 상태 확인 가능
📢 공유 기능	결과/공고를 SNS에 공유하여 확산 유도

🤝 팀원 소개

Frontend (FE)		Backend (BE)
황유림 Frontend Lead	김지원 Frontend	이민호 Backend Lead	이연호 Backend

🛠 기술 스택

역할	기술 / 도구
Frontend
Backend

⚙️ 기술 적용 상세 (Backend)

🔐 소셜 로그인 API /oauth/{provider}

• Spring Security + OAuth2 Client 기반 카카오 인증 구현
• JWT(Access/Refresh) 발급 및 Redis 저장 구조 설계
• Refresh Token Rotation + 만료 시 자동 재발급 처리

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👏 온보딩 API /onboarding

• 사용자의 직군, 복지, 회사 유형, 출퇴근 조건 수집
• 복지/회사 유형별 점수 계산 및 비율 산출 로직 구현
• 결과 데이터 MySQL 저장 및 Redis 캐싱

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🚀 온보딩 결과 API /onboarding/result

• @Async 기반 비동기 처리로 빠른 응답 제공, 이후 백그라운드에서 데이터 저장 로직 수행
• 추천 결과는 job_recommend 테이블에 저장되어 여러 군데에서 재사용.
• Redis 캐싱으로 재조회 시 즉시 응답

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🧠 AI 맞춤 추천 API /recommend

• Clova Studio Embedding API로 공고/사용자 데이터 벡터화
• OpenSearch KNN 기반 유사도 검색(Top-N 추천)
• 회사 규모 비율, 복지 점수, 통근거리 관련 필터링 로직 구현

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🗺️ 통근 거리 계산 API /commute

• Tmap API 연동으로 사용자 주소 ↔ 기업 주소 간 거리 계산
• 대중교통 / 자차 모드별 시간 계산 지원
• 사용자 개인의 희망 최대 통근시간 기반 필터링 적용

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⚙️ 인프라 및 배포 구조

• NCP(Naver Cloud Platform) 기반 구성
• Nginx Reverse Proxy + Spring Boot JAR 배포
• MySQL (Cloud DB), Redis, OpenSearch(NCP Search Engine Service), Object Storage 활용

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시스템 아키텍처

데이터 파이프라인

📚 참고

• NCP를 이용한 RAG 추천 시스템
• [Spring Boot] NCP로 서버 생성하기
• Tmap API를 이용한 교통시간 계산 로직 (1)

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