AI 기반 채용 자동화: Postmark 및 LLM을 활용한 이메일 데이터 구조화

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 개발자/데이터 엔지니어
• Next.js, Firebase, LLM(OpenAI GPT) 활용에 관심 있는 중급 이상 개발자
• 채용 프로세스 자동화를 위한 기술 스택 구축 필요성 있는 기업

핵심 요약

• LLM 기반 이메일 및 이력서 정보 추출: OpenAI GPT-3.5를 활용해 이메일 본문 및 PDF/DOCX 파일에서 후보자 정보를 자동 추출
• Postmark와 Firebase 통합: Postmark의 이메일 파싱 기능과 Firebase Firestore를 연동해 구조화된 데이터 저장
• Next.js 기반 전면적 UI 개발: Tailwind CSS, Zustand, Heroicons을 사용한 반응형 웹 애플리케이션 구현

섹션별 세부 요약

1. 애플리케이션 전반 흐름

• Postmark 이메일 수신: Postmark에서 수신된 이메일을 JSON 형식으로 파싱
• 이력서 파일 처리: PDF는 pdf2json, DOCX는 mammoth 라이브러리로 텍스트 추출
• LLM 정보 구조화: OpenAI GPT가 추출된 텍스트를 기반으로 후보자 정보, 지원 직무, 이력서 내용 등을 구조화
• Firebase 저장: 구조화된 데이터를 Firebase Firestore에 저장 후 대시보드에서 조회 가능

2. 기술 스택 구성

• 프레임워크: Next.js (App Router) with TypeScript
• UI/UX: Tailwind CSS, Daisy UI, Heroicons
• 데이터베이스: Firebase Firestore (실시간 데이터 저장 및 조회)
• 인증: Firebase Auth (Google 계정 기반 로그인)
• 상태 관리: Zustand (글로벌 토스트 알림 처리)
• LLM: OpenAI GPT-3.5 (텍스트 분석 및 정보 추출)

3. 테스트 및 구현 절차

• 웹훅 설정: Postmark 계정에서 생성된 웹훅 URL을 애플리케이션에 등록
• 이메일 테스트: 임의 이메일을 Postmark 인바운드 주소로 발송 후 자동 파싱 및 저장
• 소스 코드 활용: GitHub에서 제공된 https://github.com/chengsokdara/postmark-devto-chengsokdara 코드 직접 사용 가능

결론

• 실무 적용 팁: Postmark의 웹훅 기능과 OpenAI API를 연동해 채용 프로세스 자동화 가능
• 핵심 기술: Next.js, Firebase, LLM의 조합으로 이메일 데이터를 실시간으로 구조화
• 구현 예시: GitHub에서 제공된 코드를 기반으로 빠르게 프로토타입 개발 가능