CARRIO

당신의 커리어, 이야기로 완성되다.

기업 인재상을 데이터로 분해하고, 지원자의 경험을 그 언어에 맞춰 재구성해주는 AI 자소서 코파일럿

왜 만들었나 — Pain point

자소서를 쓸 때마다 반복되던 세 가지 고민에서 출발했습니다.

고민	현상
기준이 안 보인다	열심히 썼는데도 이 자소서가 해당 기업·직무에 맞는지 판단할 기준이 없어, 결국 감으로 제출하게 됩니다.
무엇을 써야 할지 모른다	경험은 있지만, 어떤 경험이 이 회사에서 가치 있게 보일지 알기 어려워 같은 이야기만 반복하게 됩니다.
시간이 부족하다	지원해야 할 기업은 많은데, 회사별로 새로 쓸 시간이 없어 완성도 낮은 자소서를 급하게 제출합니다.

CARRIO는 이걸 사람이 매번 다시 풀지 않도록, 기업 인재상 분석 → 경험 매칭 → 초안 생성을 하나의 파이프라인으로 자동화합니다.

우리가 다르게 만드는 이유 — Why us

	무엇을 해주나
🎯 기준	기업·직무별 인재상과 평가 요소를 데이터(공개 채용 페이지·블로그·뉴스)에서 추출해, 자소서가 어디를 향해야 하는지 명확히 보여줍니다.
🚩 선별	사용자가 등록한 경험(프로젝트·활동·자격증) 중에서 해당 기업이 중요하게 보는 경험만 골라 우선순위를 잡아줍니다.
🏃 효율	같은 경험을 회사별로 다르게 풀어쓰도록 LLM이 톤·키워드·구조를 맞춰, 회사당 작성 시간을 크게 줄여줍니다.

서비스 화면

1. 랜딩 — 서비스 소개

스크롤하면서 Pain point → Why us 흐름으로 가치 제안을 전달합니다.

2. 로그인 / 회원가입

이메일·비밀번호 로그인과 카카오 OAuth 지원. JWT Bearer 토큰 기반 인증.

로그인	회원가입

3. 기업별 인재상 — `/idealtalent`

LangGraph 파이프라인이 공개 데이터를 수집·요약해 만든 기업 DNA 카드. 사용자는 자소서를 쓰기 전에 회사의 핵심 가치·키워드·평가 포인트를 한눈에 볼 수 있습니다.

4. 내 스펙 입력 — `/spec`

프로젝트, 대외활동, 자격증, 학력, 기술 스택을 한 번 등록하면 모든 자소서에 재사용됩니다.

5. 자소서 초안 작성 — 3단계 워크플로우

Step 0. 가이드

처음 사용하는 사용자에게 전체 흐름을 보여주는 진입 화면.

Step 1. 기업·직무 선택

지원할 회사와 직무를 고르면, 그 회사의 인재상이 백그라운드에서 로딩됩니다.

Step 2. 문항 입력

공고에 적힌 자소서 문항을 그대로 붙여넣고, 글자수 제한까지 설정합니다.

Step 3. AI 초안 생성·수정·저장

AI가 생성한 초안 + 문항별 가이드 코멘트를 보면서 사용자가 직접 다듬어 저장합니다.

어떻게 동작하나 — AI 워크플로우

자소서 생성은 두 개의 LangGraph 파이프라인으로 나뉩니다.

                              ┌─────────────────────────────────────┐
                              │  ① 인재상 추출 (Extraction)         │
                              │  ─ 회사당 1회, 결과 캐싱             │
                              │                                     │
   사용자: 기업 선택  ───────► │  Researcher → Scraper → Analyzer    │ ──► talent_values
                              │  · Tavily 검색 쿼리 생성              │     (Postgres)
                              │  · Firecrawl로 공식 페이지 스크래핑   │
                              │  · LLM이 기업 DNA로 요약              │
                              └─────────────────────────────────────┘

                              ┌─────────────────────────────────────┐
                              │  ② 자소서 생성 (Generation)         │
                              │  ─ 문항 제출 시마다 1회 실행          │
   사용자: 문항 입력  ───────► │                                     │ ──► cover_letter
                              │  Strategist → Writer → Orchestrator │     (items JSONB)
                              │  · 매칭 전략 수립 (어떤 경험을 어디에) │
                              │  · 문항별 초안 작성                   │
                              │  · 길이·일관성·question_index 검수    │
                              └─────────────────────────────────────┘

6개의 Agent 역할

Agent	역할
Researcher	기업명 + 직군으로 Tavily 검색 쿼리를 만들고 결과를 수집
Scraper	검색 결과 중 신뢰할 수 있는 URL을 골라 Firecrawl로 본문 스크랩
Analyzer	스크랩한 콘텐츠를 LLM에 던져 회사 DNA(핵심 가치·키워드·요약)로 정제. `job_category` 유무로 프롬프트 분기 — 전사면 문화·가치, 직무면 그 직무의 경험 맥락에 집중
Strategist	사용자 스펙 ↔ 회사 DNA를 매칭해 "어떤 경험을 어떤 문항에 풀지" 전략 수립
Writer	문항별 초안 생성 + `guide_comments` (수정 가이드) 함께 반환
Orchestrator	결과 일관성·길이·문항 인덱스 검수, LLM이 빠뜨린 항목을 코드로 강제 보정

인재상 결과는 talent_values 테이블에 캐싱되어 같은 회사·직군이면 재호출 없이 즉시 응답합니다.

아키텍처

CARRIO-backend/                      ┌──────────────────────┐
├── app/                             │  Frontend            │
│   ├── domains/                     │  (CARRIO-client,     │
│   │   ├── auth/        ──── JWT ── │   React + Vite)      │
│   │   ├── users/                   └─────────┬────────────┘
│   │   ├── companies/                         │ HTTPS / Bearer JWT
│   │   ├── job_categories/                    ▼
│   │   ├── talent_values/  ◄── ① 인재상 추출 결과 캐싱
│   │   └── cover_letters/  ◄── ② 자소서 도메인 (items JSONB)
│   │
│   ├── shared/
│   │   ├── agent/      ─── LangGraph 파이프라인 (Extraction · Generation)
│   │   └── database/   ─── SQLAlchemy 2.0 + pgvector
│   │
│   └── main.py         ─── FastAPI 진입점, CORS, 라우터 등록
│
├── alembic/            ─── DB 스키마 버전 관리
└── docker-compose.yml  ─── pgvector/pgvector:pg16

Modular Monolith 구조 — 도메인별로 router / schemas / models / service / exceptions를 한 폴더 안에 두고, 공용 인프라(DB·Agent·인증)는 shared/에서 공유합니다.

기술 스택

분류	사용 기술
Framework	FastAPI · Uvicorn
ORM / DB	SQLAlchemy 2.0 · PostgreSQL + pgvector · Alembic
Auth	JWT (HS256) · Kakao OAuth
AI / LLM	OpenAI · LangChain · LangGraph · Tavily · Firecrawl
Validation	Pydantic v2
Frontend	React 19 · TypeScript · Vite · Tailwind v4 · Zustand · Framer Motion

빠른 시작

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/WINK-CARRIO/CARRIO-backend.git
cd CARRIO-backend

2. 가상환경 설정

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3. 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

4. 환경 변수 설정

cp .env.example .env

.env 파일에서 수정할 값:

# 필수 - OpenAI API 키
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...

# 선택 - 카카오 로그인 사용 시
KAKAO_CLIENT_ID=
KAKAO_CLIENT_SECRET=

# JWT 시크릿 (32자 이상 권장)
SECRET_KEY=...

API 키 발급처

OpenAI: https://platform.openai.com/api-keys
Kakao Developers: https://developers.kakao.com
Tavily / Firecrawl: 각 서비스 콘솔에서 API 키 발급

5. 데이터베이스 실행

docker-compose up -d
docker-compose ps          # 상태 확인
docker-compose logs -f postgres

6. 마이그레이션 적용

alembic upgrade head

자세한 사용법은 ALEMBIC_GUIDE.md 참고.

7. 서버 실행

# venv 변경 감지 제외 (권장)
uvicorn app.main:app --reload --reload-exclude 'venv/*'

접속 경로	용도
http://localhost:8000/health	Health Check
http://localhost:8000/docs	Swagger UI
http://localhost:8000/redoc	ReDoc

API 엔드포인트

Base path: /api/v1

도메인	경로	주요 기능
Auth	`/auth/login`, `/auth/signup`, `/auth/kakao/*`	이메일·카카오 로그인
Users	`/users/me`	내 정보 조회·수정
Companies	`/companies`	기업 목록 (공개)
Job Categories	`/companies/{id}/job-categories`	기업별 직군 조회
Talent Values	`/companies/{id}/talent-values`	기업 인재상 (캐시 우선)
Cover Letters	`/cover-letters`	자소서 생성·조회·수정·삭제
User Specs	`/user-specs`	내 스펙(경험·학력·자격증·기술) CRUD

관리자 전용 라우트는 /admin/... 으로 분리되어 있으며 role=admin JWT가 필요합니다.

개발 환경

필수 요구사항

Python 3.9+
Docker Desktop (PostgreSQL+pgvector 실행)
OpenAI API Key (필수), Tavily/Firecrawl Key (인재상 추출에 필요)

DB GUI 도구

brew install --cask tableplus     # Mac 추천
brew install --cask dbeaver-community  # Windows/Linux 추천

연결 정보 — host: localhost, port: 5432, user: postgres, pw: postgres123, db: CARRIO

Kakao OAuth Redirect URI 등록

카카오 개발자 콘솔에 아래 Redirect URI를 등록해야 합니다.

Local: http://localhost:8000/api/v1/auth/kakao/callback
Production: https://api.example.com/api/v1/auth/kakao/callback

팀

멤버	담당
clark1015 (junhwan)	리드 · Users · JobCategories · DB 설계
MinJuTur	Companies · TalentValues CRUD
gain	Auth · Kakao OAuth · 관리자
hyeongmin	AI Agent · CoverLetters · 인재상 AI 추출

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 126 Commits
.github/workflows		.github/workflows
alembic		alembic
app		app
assets/screenshots		assets/screenshots
tests		tests
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
ALEMBIC_GUIDE.md		ALEMBIC_GUIDE.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
README.md		README.md
alembic.ini		alembic.ini
docker-compose.deploy.yml		docker-compose.deploy.yml
docker-compose.yml		docker-compose.yml
pytest.ini		pytest.ini
requirements.txt		requirements.txt

Folders and files

Latest commit

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왜 만들었나 — Pain point

우리가 다르게 만드는 이유 — Why us

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1. 랜딩 — 서비스 소개

2. 로그인 / 회원가입

3. 기업별 인재상 — /idealtalent

4. 내 스펙 입력 — /spec

5. 자소서 초안 작성 — 3단계 워크플로우

Step 0. 가이드

Step 1. 기업·직무 선택

Step 2. 문항 입력

Step 3. AI 초안 생성·수정·저장

어떻게 동작하나 — AI 워크플로우

6개의 Agent 역할

아키텍처

기술 스택

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3. 패키지 설치

4. 환경 변수 설정

5. 데이터베이스 실행

6. 마이그레이션 적용

7. 서버 실행

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개발 환경

필수 요구사항

DB GUI 도구

Kakao OAuth Redirect URI 등록

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