AI 기반 채용 지원 시스템 개발: DeepSeek-R1-0528 테스트 및 구축 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
앱 개발, 인공지능, 데이터 분석
대상자
- 개발자 및 AI 엔지니어
- 중급 이상의 Python 및 머신러닝 경험 보유자
- AI 툴 활용에 관심 있는 기술 스택 개발자
핵심 요약
- DeepSeek-R1-0528 모델은 Qwen3 대비 1.8배 빠른 수치 처리 능력과 87.5%의 AIME 2025 벤치마크 정확도를 기록
- 구성 요소:
MistralOCR(PDF 분석),LinkUp(실시간 채용 정보 검색),Qwen3-14B(쿼리 생성),Google ADK(에이전트 통합) - 4단계 워크플로우: 1) Resume 분석 → 2) 맞춤 채용 검색 → 3) 실시간 정보 수집 → 4) 결과 필터링 및 정렬
섹션별 세부 요약
1. DeepSeek-R1-0528 성능 테스트
- AIME 2025 벤치마크에서 이전 모델 대비 70% → 87.5% 정확도 향상
- 수치 추론 테스트에서 Qwen3 대비 91초 → 164초 소요 시간 차이
- 토큰 사용량 증가로 인한 추론 깊이 향상 및 허구 생성 감소
2. 사용된 핵심 도구 및 기술
- MistralOCR:
- 94.89% 정확도로 복잡한 문서 분석
- 2000페이지/분 처리 속도와 LaTeX, 수식, 표 분석 지원
- LinkUp API:
- 91.0% F-score의 OpenAI SimpleQA 벤치마크 성과
- 실시간 웹 검색을 통한 최신 채용 정보 수집
- Google ADK:
- Agent2Agent 프로토콜을 통한 다중 에이전트 협업
- Gemini 모델 최적화와 클라우드 인프라 연동 지원
3. 채용 에이전트 워크플로우 구조
- MistralOCRAgent:
- PDF 분석을 통한 경력, 기술, 학력 추출
- QueryPrepAgent:
- Qwen3-14B 기반 맞춤 채용 키워드 생성
- LinkupSearchAgent:
- Hacker News, Wellfound 등 플랫폼에서 실시간 채용 정보 검색
- JobFilterAgent:
- 경력/기술 매칭도 기반으로 결과 필터링 및 정렬
4. 구현 단계 및 개발 가이드
- 필수 사전 준비:
Google ADK,MistralAI,Linkup SDK,Litellm패키지 설치- Nebius AI Studio, MistralOCR, LinkUp, Qwen3 API 키 발급
- Colab 환경 구성:
```bash
!pip install -q google-adk mistralai python-dotenv litellm linkup-sdk
```
- 환경 변수 설정 및 에이전트 파이프라인 정의
결론
- DeepSeek-R1-0528의 빠른 추론 속도와 높은 정확도를 활용한 AI 에이전트 개발이 실무적 채용 효율성 향상에 기여
- MistralOCR + LinkUp + Qwen3-14B + Google ADK 조합은 자동화된 채용 프로세스 구현의 핵심 기술 스택
- 실시간 웹 검색과 다중 에이전트 협업을 통해 개인 맞춤형 채용 정보 추천 가능