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성과 사례 요약

이력서 검토를 텔레그램에 PDF만 올리면 기본정보·적합도 점수·면접 질문 초안이 노션에 정리되는 업무 자동화

프로젝트
이력서를 올리면 검토 초안을 돌려주는 AI 채용비서
수행 기간
2026.06 – 2026.07
핵심 성과 지표이력서 PDF 한 건, 검토 초안까지 자동 회신
기업 및 프로젝트 배경

제조·화학 중소기업에서 경영지원을 맡으며 채용 서류도 직접 검토해 온 담당자입니다. 이력서를 내려받아 읽고, 직무 적합도를 판단하고, 결과를 채용 담당자나 대표에게 공유하는 일을 n8n 업무자동화 교육 과정의 최종 프로젝트로 가져왔습니다.

THE PROBLEM · 핵심 문제

이력서를 내려받아 읽고, 적합도를 판단하고, 면접 질문을 쓰고, 결과를 다시 정리해 공유하는 일이 모두 손으로 이어졌습니다. 한 건에 약 20분이 걸렸고 정보 누락 우려도 있었습니다.

진단을 통해 확인한 구조적 원인

이력서가 채용사이트와 이메일로 따로 들어와, 내려받아 정리하는 일부터 손으로 해야 했습니다.

이름·경력·학력·자격증을 눈으로 찾아 옮기다 보니 정보를 빠뜨릴 가능성이 있었습니다.

직무 적합도를 판단하는 항목이 정해져 있지 않아 담당자마다 평가 기준이 달랐습니다.

면접 질문과 검토 결과를 따로 작성·정리해 공유해야 해서 결과 전달에 시간이 더 들었습니다.

EDUCATION STORY

이렇게 설계하고, 함께 배웠습니다

경영지원 담당자의 채용 업무는 파일을 내려받는 데서 시작합니다. 채용사이트와 이메일에서 이력서를 모으고, 한 장씩 읽고, 대표에게 보낼 내용까지 직접 정리합니다.

n8n 업무자동화 교육 과정에서 이번 교육생이 최종 프로젝트로 고른 일이 바로 이 서류 검토였습니다. 제출 문서에 적은 목표는 이랬습니다.

"이력서(PDF)를 사람이 직접 검토하는 시간을 줄이고 … 채용 업무를 표준화하고 검토 시간을 단축한다."

이력서 한 건, 다섯 단계가 모두 손으로

단계

하던 방식

걸리던 점

접수

채용사이트·이메일에서 내려받아 정리

파일 모으기부터 수작업

정보 확인

이름·경력·학력·자격증을 읽으며 확인

누락 가능성

적합도 판단

경력과 자격을 보고 판단

담당자마다 기준이 다름

면접 준비

면접 질문을 직접 작성

건마다 새로 작성

결과 공유

정리해 채용 담당자·대표에게 공유

정리·공유에 추가 시간

교육생은 한 건에 약 20분 걸리던 검토를 5분 이내로 줄이는 것을 목표로 잡았습니다. 시간과 함께 다루려 한 문제는 두 가지였습니다. 눈으로 옮기다 빠지는 정보, 그리고 사람마다 다른 평가 기준입니다.

텔레그램에 PDF를 올리면 시작되는 흐름

완성한 워크플로우는 텔레그램 봇에서 시작합니다. 이력서 PDF를 보내면 n8n이 다음 순서로 처리합니다.

  1. 텔레그램 트리거가 파일을 받습니다.

  2. 파일을 가져와 OpenAI에 업로드합니다.

  3. 모델이 이력서를 분석합니다.

  4. 코드 노드에서 결과를 정리합니다.

  5. 노션 지원자 데이터베이스에 페이지를 만듭니다.

  6. 텔레그램으로 결과를 회신합니다.

학력·경력·자격증·어학 같은 기본정보는 노션 지원자 데이터베이스에 자동으로 등록됩니다. 등록된 지원자는 노션의 채용 단계 보드에서 지원서 접수, 서류 합격, 인터뷰 순으로 이어서 관리합니다.

평가 기준은 6개 항목으로 고정했습니다

사람마다 다르던 적합도 판단은 항목부터 정했습니다.

  • 직무적합도

  • 제조·화학업계 경험

  • 경력 안정성

  • 성과 구체성

  • 문서·ERP 역량

  • 리스크

이 항목으로 100점 만점 점수를 매기고, 사내 6개 직무 가운데 추천 직무 상위 3개를 고릅니다. 강점과 우려사항, 맞춤형 면접 질문, 종합 의견도 함께 만듭니다. 매번 새로 쓰던 면접 질문은 초안을 받아 다듬는 일이 됐습니다.

텔레그램 회신에는 아래 네 가지가 담깁니다.

회신 항목

내용

지원자 기본정보

이력서에서 뽑은 학력·경력·자격증 등

업무적합도 점수

6개 항목 기준 100점 만점

AI 평가 의견

강점·우려사항·종합 의견

노션 링크

지원자 페이지로 바로 이동

이미지로 된 이력서는 읽지 못했습니다

처음에는 PDF에서 텍스트를 뽑아 분석하는 방식이었습니다. 그런데 일부 이력서가 읽히지 않았습니다. 스캔본이나 이미지로 저장된 PDF였습니다.

그래서 파일 자체를 OpenAI에 올려 분석하는 방식으로 바꿨고, 이미지형 PDF도 분석할 수 있게 됐습니다. 흐름 중간에 'OpenAI 파일 업로드' 단계가 들어간 건 이때 바꾼 흔적입니다.

AI는 초안까지, 결정은 사람이

채용은 사람을 고르는 일이라, 설계 단계에서 AI가 맡을 범위를 먼저 나눴습니다.

AI가 하는 일

사람이 하는 일

이력서 정보 추출

추출된 정보가 정확한지 확인

점수·평가 의견 초안 생성

AI 평가가 채용 기준에 맞는지 검토

추천 직무 제시

실제 채용 직무와 맞는지 판단

결과 회신

최종 결과 승인과 수정, 면접 진행·채용 결정

교육 기간 안에 테스트까지

교육생은 본인 테스트에서 텔레그램으로 이력서를 보내면 분석, 노션 등록, 회신까지 정상 작동하는 것을 확인했습니다. 실행 화면에서도 모든 단계가 끝까지 실행됐고, 회신 메시지에 기본정보와 점수, 평가 의견, 노션 링크가 담겨 돌아왔습니다.

다만 목표로 둔 검토 시간이 실제로 얼마나 줄었는지는 아직 재 보지 않았습니다. 실제 채용 업무에 얼마나 쓰이는지, AI 점수가 사람의 판단과 얼마나 맞는지도 앞으로 확인할 부분입니다.

다음에 붙일 것들

  • 노션 속성 구조를 고정하고, 필수 항목이 비면 예외 처리

  • 파일명 오류나 분석 실패 시 원인 안내

  • 이력서 원본을 노션 지원자 페이지에 자동 첨부

  • 중복 지원자 확인과 기존 지원 이력 조회

  • 면접 일정 등록과 담당자 알림 자동화

마지막 항목을 적은 이유는 "채용 진행 누락을 줄일 수 있음"이었습니다. 서류 검토에서 시작한 흐름을 면접 일정까지 잇겠다는 계획입니다.

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