IT 직군 멀티모달 AI 면접 시뮬레이터
GitHub 레포지토리와 이력서를 기반으로 개인 맞춤 AI 모의 면접을 제공하고, 음성·비언어적 분석을 포함한 종합 피드백 리포트를 생성하는 멀티모달 면접 시뮬레이터.
| Persona | 설명 | 주요 페인 포인트 |
|---|---|---|
| 신입 개발자 취준생 | 졸업 직전~1년차, 면접 경험 부족 | 실제 면접관 기준의 피드백을 받기 어려움, 모의면접 비용·시간 부담 |
| 주니어 개발자 (이직) | 1~3년차, 다른 회사로 이직 준비 | 경력 기반 꼬리질문 대응 연습 부족 |
| IT 부트캠프 수강생 | 비전공 → IT 전향 | 본인 프로젝트 깊이를 어디까지 묻는지 모름 |
대상 직군: FRONTEND / BACKEND / INFRA / DBA (4개 직군 우선 지원)
ChatGPT 단순 질의응답 대비:
- 이력서 + GitHub 레포 기반 RAG 개인화 질문 — "이 프로젝트에서 왜 이 아키텍처를 선택했나요?" 같은 실경험 밀착형
- 실시간 음성 대화 (STT/TTS) + 자동 꼬리질문 — 답변 구체성·논리성 평가 후 후속 질문
- 비언어적 분석 — 시선 처리, 자세, 말 속도(WPM), 간투어("음/어/그") 빈도, 침묵 시간
- 세션 히스토리 + 점수 추이 시각화 — 반복 연습의 효과를 객관적으로 확인
- 세션 리플레이 — 자신의 답변 습관 파악
Product Backlog 1.2 발췌 + 운영 KPI:
| 지표 | 목표 | 측정 방법 |
|---|---|---|
| 질문→답변→꼬리질문 사이클 평균 응답 지연 | ≤ 3초 | AI 서버 latency_ms 평균 |
| STT 인식 정확도 (개발 영어 혼용 환경) | ≥ 90% | 자체 테스트 셋 WER 측정 |
| 핵심 시나리오 테스트 Pass | ≥ 95% | docs/testing-strategy.md 의 시나리오 기반 |
| 사용자 테스트 만족도 | ≥ 4.0 / 5.0 | 베타 사용자 5명+ 설문 |
| Phase | 기능 군 | 핵심 US |
|---|---|---|
| Phase 1 (MVP) | 인증, 자료 관리, AI 분석, 텍스트 면접 | US-01 ~ US-20 |
| Phase 2 | 음성 면접 (STT/TTS, 음성 분석) | US-21 ~ US-23 |
| Phase 3 | 피드백 리포트 고도화, 히스토리 | US-24 ~ US-27 |
| Phase 4 | 비언어 분석 (웹캠), 멀티 에이전트 면접 | (Backlog 외 확장) |
US 번호는
1조(StackUp)Product Backlog (1).pdf와1조(StackUp)UserStory (1).pdf기준.
명시적으로 다루지 않는 영역:
- 영상 면접 녹화·공유 (오프라인 보존)
- 면접관 개인 매칭 / 실시간 인간 면접관
- Google OAuth 등 GitHub 외 소셜 로그인 (Phase 1 기준)
- 이메일/비밀번호 기반 회원가입
- HWP / DOCX 이력서 (PDF만 지원)
- 결제, 구독 (학교 종합설계 프로젝트 기준 미포함)
| 이름 | 역할 | 주 담당 |
|---|---|---|
| 박상우 | 백엔드 (Core) | Spring Boot, OAuth, 세션·리포트 API, DB |
| 정준모 | AI / 풀스택 | AI 서빙, LangChain/RAG, STT/TTS, 프롬프트 |
| 조서현 | 풀스택 | RealTime 서버(Go), Core-AI 연동, GitHub 분석 |
| 신재호 | 프론트 | React UI, 미디어 스트림, 웹캠 연동 |
PO: 조서현 / SM: 박상우