Next.js, Postmark, LLM을 활용한 AI 기반 채용 자동화 시스템 구축

핵심 기술: Postmark의 인바운드 이메일 파싱 기능과 LLM(OpenAI GPT)을 연동하여 채용 지원 이메일에서 필요한 정보를 자동으로 추출하고 구조화하는 웹 애플리케이션을 Next.js 기반으로 구축하는 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항:
* 프로젝트 개요: 채용 프로세스의 초기 단계를 자동화하는 웹 애플리케이션 개발.
* 핵심 기능:
* Postmark을 통해 수신된 이메일 자동 파싱.
* 이메일 본문 및 첨부된 이력서(PDF, DOCX) 내용 추출.
* 첨부파일 파싱을 위한 pdf2json 및 mammoth 라이브러리 활용.
* 추출된 정보를 OpenAI GPT LLM에 전달하여 핵심 데이터(지원자 정보, 직무 정보 등)를 구조화.
* 구조화된 데이터를 Firebase Firestore에 저장.
* Firebase Auth를 이용한 Google 계정 로그인 및 대시보드 제공.
* 개발자는 자신의 OpenAI API 키를 입력하여 LLM 처리.
* 생성된 Webhook URL을 Postmark에 등록하여 이메일 수신 트리거.
* Tech Stack: Next.js (App Router, TypeScript), Tailwind CSS, Daisy UI, Firebase Firestore, Firebase Auth, Zustand, pdf2json, mammoth, Zod, OpenAI GPT-3.5, Heroicons.
* 데모 및 소스 코드: 실제 작동하는 데모 링크와 GitHub 저장소 제공.

개발 임팩트: 채용 담당자의 반복적인 이메일 확인 및 데이터 수작업을 자동화하여 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 또한, LLM을 활용하여 비정형 데이터를 구조화하는 실질적인 사례를 경험할 수 있습니다.

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