나에게 딱 맞는 일자리를 찾아주는 오픈소스 AI 에이전트 팀을 만들었습니다 — 대량 지원 봇 아님. 피드백 + 기여자 구함
I built an open-source team of AI agents that finds the jobs that actually fit you — not a mass-apply bot. Looking for feedback + contributors
핵심 요약
맞춤형 구직을 위해 공고 분석, 적합도 산출, 서류 작성을 자동화하는 오픈소스 AI 에이전트 팀 프로젝트입니다.
- 맞춤형 구직 — 대량 지원 대신 프로필 적합도를 분석해 최적의 공고를 선별함
- 비용 효율성 — 예산 관리 기능을 통해 한 달 내내 저렴하게 운영 가능함
- 기술 스택 — Node.js, Python, SQLite 등을 활용하며 Docker 컨테이너로 제공됨
- 향후 계획 — 비개발자를 위한 데스크톱 앱 개발과 로컬 모델 지원을 목표로 함
Job Hunter Team을 만들고 있습니다. 자율형 AI 에이전트 팀이 구직 활동을 대신 해줍니다. 방향만 정해주면 24시간 내내 채용 공고를 뒤져서 프로필 적합도(0~100)를 점수 매기고, 지원할 만한 곳에는 맞춤형 CV와 커버레터를 작성합니다. 지원 횟수는 적지만 타겟팅은 확실하며, 최종 전송은 항상 사용자가 결정합니다.
개발 이유. 2026년 초에 구직 중이었는데 대부분의 지원서에 답장이 없었습니다. 지루한 검색 과정을 대신할 LLM 에이전트 몇 개를 연결했더니, 2주 만에 약 200개의 공고를 분석하고 20개의 맞춤형 지원서를 준비해 5번의 면접을 잡았습니다. 성능이 꽤 좋아서 누구나 쓸 수 있게 제대로 다시 만들었습니다.
의도적으로 대량 지원 봇이 아니게 만들었습니다. 시장은 이미 군비 경쟁 상태입니다. 무분별한 지원서가 너무 많아 고용주들은 AI로 필터링하고, 결국 모두가 관심을 덜 받게 됩니다. 이 프로젝트는 반대로 접근합니다. 딱 맞는 매칭을 찾고, 시장이 원하는 것에 맞춰 여러분의 강점을 조정하도록 돕습니다.
가장 어려웠던 점은 비용을 낮게 유지하는 것이었습니다. 에이전트 팀이 스스로 예산을 모니터링하고 속도를 조절해 한 달 내내 예산을 다 쓰지 않고 실행됩니다. 실제 한 달간의 실행 결과: 사람의 개입 없이 24개국에서 658개의 포지션을 찾았고, 그중 307개가 70점 이상(평균 71/100)을 기록했습니다 (수치와 차트는 레포에 있습니다).
기술 스택: Node.js + TypeScript (CLI + 오케스트레이션), Python (예산 모니터링 + 프로바이더 연결), Claude Code / Codex / Kimi CLI에서 실행되는 에이전트와 상태 공유를 위한 tmux + SQLite, Next.js + Supabase 웹 대시보드, 그리고 Electron 데스크톱 앱 — 이 모든 것이 하나의 Docker 컨테이너에 들어있어 PC를 깔끔하게 유지할 수 있습니다.
아직 초기 단계이며, 솔직히 지금은 CLI 중심입니다 (비개발자를 위한 데스크톱 앱이 가장 큰 과제입니다). MIT 라이선스 오픈소스이며, 피드백, 기여자, 베타 테스터를 찾고 있습니다. 가장 해결하고 싶은 부분은 완전 로컬 모델에서 실행하여 전기료만 들게 하는 것입니다. 일자리를 찾는 일이 AI 비용 때문에 제한되어서는 안 되니까요.
