cau 4-1 semester capstone project, this project is designed to provide simulation.
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사용된 기술 스택
- 언어: python(이유: ai module을 사용하기 위해)
- 프레임워크: flask(이유: 확장성이 높아서-프로젝트에 사용될 기술이 명확히 정해지지 않은 상태에서 공부하여야 했음)
- 라이브러리: sqlArchemy, flask restx
- 데이터베이스: mysql(이유: 오픈소스 + 숙련도)
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프로젝트 목적 및 기능
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해당 프로젝트를 하게 된 이유
면접 준비는 많은 사람들에게 중대한 과제이며, 효과적인 준비는 성공적인 경력 개발로 이어집니다. 이를 인식하고, 저와 저의 팀원은 기술을 활용하여 이 과정을 지원하고 싶었습니다. 특히 기존 서비스의 경우 사용자에 특화된 질문을 제공하거나 사용자 답변의 내용까지는 판단해 주지 못하였는데, 당시 화제가 되었던 gpt-api를 활용하여 이러한 점을 보완할 수 있다 생각하여 서비스를 기획하게 되었습니다. -
프로젝트의 목적
이 서비스는 사용자가 제출한 자기소개서를 분석하여 맞춤형 면접 질문을 생성함으로써, 사용자가 실제 면접 상황에서 자신감을 가지고 대응할 수 있도록 준비시킵니다. 또한, 사용자의 답변을 평가하여 실시간 피드백을 제공함으로써, 스스로 개선과 성찰을 가능하게 하고 의견을 나눌 수 있는 커뮤니티를 제공함으로써 지속적인 참여와 소통을 독려하는 것을 목적으로 합니다. -
기능(중요도 순 내림차순)
1. 자기소개서를 기반으로 하여 사용자에 특화된 면접 질문 생성 2. 각 직무별 기줄 질문과 생성된 질문을 활용하여 사용자에게 적합한 면접 시뮬레이션을 진행 3. 면접 시뮬레이션에서의 사용자 답변에 기초하여 각 대답 별 피드백과 전체 면접에 대한 점수를 제공 4. 한번 진행하였던 면접을 반복하여 다시 진행할 수 있는 기회 제공 5. 본인의 면접 점수 추이를 살펴볼 수 있는 그래프 기능 제공 6. 기출 문제에 대해 사람들과 의견을 나눌 수 있는 커뮤니티 기능 제공 7. 본인의 github를 분석할 수 있는 기능 제공(사용한 언어의 %정도만 나와 있고 후에 리펙토링 하게 된다면 다른 분석 기능도 추가할 예정)
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담당 역할 및 기여한 점(구현한 주요 기능에 대한 비즈니스 로직 + 문서 작성, 버그 수정, 기능 개선을 포함)
1. 필요 기능 기획 및 api문서 기획 2. 사용자 정보에 따른 면접 질문지 생성과 사용자 답변 채점에 대한 비즈니스 로직 기획 및 구현 3. flask 서버 구현 및 aws-ec2를 활용한 배포 4. database 설계 및 정규화 5. mysql, aws-rds 를 활용한 database 구축 6. swap 공간 할당과 같은 ai 모듈을 위한 Linux 환경설정 과정 -
성과
- 2023 CAU 공학 학술제에서 학장 상 수상
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관련 사진/링크/샘플 코드
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db
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database 설계
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api 문서(notion 참고)
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React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent