Postmark와 AI를 활용한 이메일 기반 채용 관리 대시보드 구축

핵심 기술: 이 콘텐츠는 Postmark의 인바운드 이메일 파싱 기능을 활용하여 이메일로 접수되는 지원자 데이터를 자동으로 추출하고, AI를 통해 지원서를 평가하며, 이를 통합 관리하는 채용 대시보드 시스템 구축 과정을 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 채용 관리 대시보드: 채용 공고 생성 및 관리, 지원자 및 지원서 추적, 평가, 직접 소통 기능 제공.
* 채용 공고 사이트: 대시보드에서 생성된 채용 공고를 공개하고 지원자가 지원할 수 있는 기능 제공.
* Postmark 구현:
* 인바운드 이메일을 통한 지원자 지원 접수.
* 자동 지원 확인 트랜잭셔널 이메일 발송.
* 지원자와 관리자 간의 이메일 소통 기능.
* 이메일 기반 지원: xcxcxc@{custom.domain.com}과 같은 동적 이메일 주소를 통해 지원.
* 인증 및 DNS 설정: DKIM, Return-Path, MX 레코드 설정을 통한 인증된 이메일 송수신.
* AI 기반 파싱 및 스코어링: Cloudflare Workers와 LLM을 활용하여 다음과 같은 데이터 추출 및 분석:
* 시간대 및 위치
* 신뢰도 점수 (LinkedIn, GitHub 등)
* 경력 수준
* 지원서 및 첨부 파일에 대한 감성 분석
* 직무 설명과의 일치율 (%)
* Supabase Storage 통합: CV 및 자기소개서 등 첨부 파일 저장 및 검색.
* 관리자 대시보드 UI: Refine + Material UI 기반으로 모든 채용 공고, 지원자, 지원서 조회 및 추적.
* 개발 스택:
* 프론트엔드: Next.js (App Router), Tailwind CSS, shadcn/ui
* 백엔드/데이터베이스: Supabase
* 워크플로우/AI: Cloudflare Workers, LLM (Ollama)
* 자동화: Supabase Edge Functions를 활용한 웹훅 구축 및 이메일 데이터 처리.
* 커뮤니케이션 기능: 관리자가 앱 내 채팅 인터페이스를 통해 지원자와 소통할 수 있는 기능.

개발 임팩트:
* 이메일 기반의 번거로운 지원 절차를 자동화하고 효율화합니다.
* AI를 통해 지원자의 역량을 객관적으로 평가하고 우선순위를 설정할 수 있습니다.
* 통합된 UI에서 채용 전 과정을 관리하여 시간과 노력을 절감합니다.
* DNS 시스템 및 이메일 프로토콜에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

커뮤니티 반응:
* (원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, GitHub 링크를 통해 코드 공유 및 잠재적인 피드백이 가능함을 시사)

톤앤매너: 전문적이고 실용적인 개발 사례 공유를 중심으로 기술 구현 방식과 결과에 집중합니다.