시니어의 경험을 가치로 전환하는 AI 매칭 플랫폼, 커리어브릿지.
우리는 시니어의 전문성과 기업의 실질적 니즈를 LLM 분석으로 정밀하게 연결합니다. 정형·비정형 데이터를 모두 해석해 기업이 원하는 인재와 인재를 필요로 하는 기업을 자동으로 탐색합니다. 선택한 조건을 조정하면 새로운 매칭 가능성도 제시해 선택의 폭을 넓혀줍니다. 시니어와 기업 모두가 성장하는 경력의 선순환 생태계를 만드는 것이 우리의 목표입니다.
커리어브릿지는 시니어 구직자와 스타트업 및 중소·중견기업을 연결하는 AI 기반 경력 매칭 플랫폼입니다. 구직자의 복합 조건을 분석하여 최적의 기업을 탐색하고 매칭하는 AI 커리어 에이전트를 핵심 기능으로 제공합니다.
통계청 「2024년 5월 고령층 부가조사」에 따르면 55~79세 고령층 인구는 1,598만 3천 명으로 전년 대비 50만 2천 명 증가하였으며, 이 중 69.4%에 해당하는 1,109만 3천 명이 "앞으로 일하기를 원한다"고 응답하였습니다. 그러나 많은 시니어 전문가들이 오랜 기간 축적한 경력과 전문성을 살리지 못하고 단순 노동이나 단기 아르바이트로 하향 이동하는 문제가 발생하고 있습니다.
전경련 중소기업협력센터 자료에 따르면 올해 직원을 채용하는 10곳 중 7곳이 중장년 채용 계획이 있다고 밝혔습니다. 스타트업 및 중소기업은 즉시 투입 가능한 고경력자의 전문성을 필요로 하지만, 실제 채용 과정은 지인 추천이나 개인 네트워크에 의존하여 적합한 전문가를 찾기 어렵고 높은 채용 비용과 시간이 소모되고 있습니다.
본 플랫폼은 시니어의 경험을 채용 시장이 요구하는 핵심 역량으로 재해석하고 구조화하여, 기업의 즉각적인 필요와 정교하게 연결하는 AI 기반 매칭 시스템을 제공합니다. 이를 통해 시니어에게는 전문성을 활용할 수 있는 재취업·자문·멘토링 기회를, 기업에게는 필요한 순간에 즉시 활용 가능한 전문가 풀을 제공합니다.
시니어 구직자:
- 전문성: 경력 연차, 업종, 직무 스킬, 수행 프로젝트
- 근무 형태: 정규직, 계약직, 프로젝트, 파트타임
- 근무 요일·시간: 요일별 시간대, 단기·장기 계약 희망
- 급여: 희망 연봉, 시급
- 근무지·통근 거리: 최대 이동 거리, 재택 가능 여부
- 조직문화 및 업무 스타일: 수평적/수직적 문화 선호, 협업 방식
- 이력서 파일 첨부 기능
기업:
- 필요 직무 및 스킬
- 근무 조건: 요일, 시간, 계약 형태
- 예산 범위
- 우대 요소
- 조직문화 및 업무 스타일
정형 데이터 구조화:
- 공통 입력 카테고리를 기반으로 조건 제출
- LLM이 자동으로 정제 및 구조화하여 데이터베이스에 저장
비정형 데이터 분석:
- 자유서술형 영역을 통해 구체적인 강점과 니즈 어필
- LLM이 서술형 데이터를 분석하여 직무적 강점, 특수 경험, 조직 적합성, 협업 스타일 등을 자동 추출
- 기존 플랫폼에서 반영되지 못한 숨겨진 신호를 매칭 알고리즘에 반영
시니어 중심 매칭:
- 시니어가 입력한 전문성, 근무 조건, 거리, 급여 등을 기반으로 적합 기업 자동 추천
- 정형 점수와 비정형 문장 분석 결과를 모두 반영하여 기업 적합도 계산
- 기업의 문화 및 근무 환경까지 고려한 우선순위 제시
기업 중심 매칭:
- 기업이 필요한 인재 조건을 제출하면 시니어 DB에서 즉시 조건 일치 후보 선별
- 여러 조건을 AI로 확인 후 일치하는 후보를 기업에게 제시
확장 탐색:
- 플랫폼 내부에서 적합 후보가 부족한 경우 LLM이 외부 비정형 데이터를 분석하여 잠재적 후보 재발굴
- 기업의 숨겨진 요구사항이나 프로젝트 기반 기회 분석
양방향 매칭:
- AI가 시니어와 기업 양측 데이터를 통합하여 적합도 점수 측정
- 추천 이유를 LLM을 통해 구체적으로 서술
- 조건 변경 시 확장 매칭 가능성 제공
단계별 입력 UI:
- 복잡한 정보를 한 번에 입력하지 않도록 순차적으로 안내하는 단계형 인터페이스
- 입력된 정형·비정형 데이터를 LLM이 자동 구조화 및 분석
시니어 친화적 디자인:
- 큰 글씨와 명확한 선택형 요소로 구성
- 단계별 입력 UI로 한 번에 하나의 질문만 제시
- 진행 바 제공 및 가독성 강화
- 유사 프로필 안내 기능
기업 효율성 중심 디자인:
- 후보 비교 UI: 경력, 스킬, 근무조건을 카드형·테이블 형태로 비교
- 조건 조정 시나리오 제공
- 필터 및 우선순위 추천
- 유사 기업 기준 제공
AI 기반 맞춤 추천:
- 정형·비정형 데이터를 종합하여 추천 리스트 자동 생성
- 적합도 점수, 추천 이유, 주요 매칭 근거 포함
- 조건 조정에 따른 매칭 폭 변화를 시각적으로 제시
- 워크넷 노인(시니어) 인턴 채용정보 API (Work.go.kr)
- 국민연금공단 전국 사업장 정보 API (Data.go.kr)
- 데이터베이스: PostgreSQL
- AI 모델:
- GPT-5-mini: 데이터 구조화 및 초기 분석
- GPT-5: 최종 매칭 판단 및 추천 이유 생성
- 매칭 알고리즘: 정형 평가와 비정형 LLM 분석을 결합한 양방향 매칭 시스템
- 사용자가 정형 조건 입력 (스킬, 일정, 위치 등)
- GPT-5-mini가 데이터를 자동으로 정제 및 구조화
- 사용자가 자유서술형 강점 및 니즈 입력
- LLM이 비정형 텍스트를 분석하여 핵심 속성 추출
- 매칭 엔진이 적합도 점수 계산
- GPT-5가 구체적인 추천 이유 생성
- 조건 조정 시 확장 매칭 시나리오 제안
- 기본 정보 입력: 이름, 직무 분야, 경력 연차 등
- 정형 조건 입력: 전문성, 희망 근무 형태, 근무 요일·시간, 희망 급여, 최대 이동 거리, 이력서 업로드 등
- 비정형 서술형 입력: 자유롭게 자신을 어필하는 문장 입력
- AI 피드백 확인: 입력 도중 적합 기업 수를 실시간으로 제시하고 유사 시니어 프로필 자동 제공
- AI 추천 기업 리스트 확인: 적합도 점수, 추천 이유, 주요 근거 포함
- 조건 조정: 조건 변경 시 새로운 매칭 가능성 제시
- 기업 기본 정보 입력: 기업 규모, 업종, 조직문화 등
- 정형 요구 조건 입력: 필요 직무 및 스킬, 근무 조건, 예산 범위, 우대 요소 등
- 비정형 요구사항 입력: 기업이 원하는 니즈를 텍스트로 입력
- AI 실시간 후보 적합도 표시: 조건 입력 중 적합한 시니어 수 실시간 표시 및 유사 기업 기준 제공
- AI 추천 시니어 리스트 확인: 추천 이유를 LLM이 구체적으로 설명
- 조건 조정: 조건 완화 시 매칭 확장 예상 결과 제공
- 1차 미팅 연결
- 메시지 교환 기능
- 일정 조율 기능
- 프로젝트·계약 연결 및 진행 관리 지원
- 시니어의 전문지식이 스타트업 및 중소·중견기업에 전달되어 산업 전반의 경쟁력 강화
- 단절되기 쉬운 시니어의 경력을 재활용하고 사회적 고립 해소
- 고령화 사회에 대응하는 지속 가능한 일자리 생태계 조성
- 지역 기반 매칭을 통한 지역 내 일자리 활성화
- 기업의 채용 비용 및 시간 절감
- 프로젝트 수행의 생산성 및 업무 효율 향상
- 시니어의 경제활동 참여 확대로 국가 경제에 긍정적 기여
- 유연·탄력 근무 기반의 고용 구조 확산
- 노동시장 전체의 유연성 및 경쟁력 강화
- AI 기반 채용·매칭 기술이 새로운 산업 영역 창출
- 미래 고용 시장 혁신의 기반 마련
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비정형 조건 처리: 기존 플랫폼이 처리하지 못하던 "주 3회 오후 근무, 멘토형 역할, 단기 ERP 자문"과 같은 설명식·서술형 조건을 LLM이 구조화하여 정확히 매칭
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조건 조정 시나리오 제시: 조건을 조정했을 때 매칭의 선택권이 폭넓어질 수 있음을 실시간으로 제공 (예: "근무 요일을 3회 → 2회로 변경 시 +4명 증가")
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비교 기준 제공: 시니어에게는 비슷한 스펙의 다른 시니어를, 기업에게는 유사 규모·업종 기업의 조건을 제시하여 자신의 조건을 스스로 비교·조정하도록 지원
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현실적 구현: 공공데이터 API와 검증된 LLM 기술을 활용하여 복잡한 모델 학습이나 RAG 시스템 없이도 구현 가능
팀명: 커넥터
팀 구성원: 안윤빈, 신승엽, 이소혜, 김재민, 여지훈
행사: 2025년 새싹 해커톤 (SeSAC Hackathon)
서비스명: 커리어브릿지