흩어진 경험을 구조화
문장으로 적은 학점, 자격증, 인턴, 프로젝트와 기술을 항목별 근거와 함께 정리합니다.
API 키 없이 바로 체험 가능
MatchLab은 흩어진 경험을 6개 역량으로 정리하고, 내 기준과 채용 공고의 기준을 함께 계산해 맞춤 공고를 보여줍니다. 지역별 공고는 지도에서 한눈에 비교할 수 있습니다.
역량과 선호 조건을 반영한 적합도
Why MatchLab
같은 이력도 공고마다 다르게 평가됩니다. MatchLab은 막연한 지원을 비교 가능한 기준으로 바꿉니다.
문장으로 적은 학점, 자격증, 인턴, 프로젝트와 기술을 항목별 근거와 함께 정리합니다.
공고가 프로젝트를 더 보는지, 자격증을 더 보는지 항목별 중요도를 점수에 반영합니다.
단순 순위에서 끝나지 않고 강점, 부족한 스택, 보완 우선순위와 가정 스펙 효과를 보여줍니다.
6-Axis Profile
서로 성격이 다른 경험을 하나의 점수로 뭉개지 않고, 채용 판단에 쓰이는 여섯 기준으로 나눠 봅니다.
학점과 환산 비율, 전공 성취도를 정규화해 기초 학업 역량을 확인합니다.
학점 · 석차 · 전공 성적TOEIC, OPIc 등 공인 어학 성적을 찾아 직무와 공고 기준에 맞춰 평가합니다.
TOEIC · OPIc · TOEFL기사급, 직무 관련 자격을 구분해 보유 수와 업무 연관성을 함께 확인합니다.
SQLD · ADsP · 기사관련 실무의 기간과 맥락을 읽어 실제 업무에 투입될 수 있는 경험을 평가합니다.
인턴 · 실무 · 정규 경력팀 프로젝트, 공모전, 실서비스 배포와 정량 성과를 구분해 결과 중심으로 봅니다.
프로젝트 · 공모전 · 수상언어와 도구를 정규화한 뒤 공고의 요구 스택과 겹치는 기술을 직접 대조합니다.
Python · SQL · TableauHow It Works
이력서나 메모에 적어둔 내용을 자유 형식 그대로 붙여 넣고 희망 직무와 산업을 고릅니다.
문장 그대로 입력학점부터 기술스택까지 항목을 분류하고, 실제 입력에서 찾은 근거와 점수를 함께 보여줍니다.
근거 기반 추출내가 중요하게 보는 역량을 0.5배에서 2.0배까지 조절하고 결과 변화를 즉시 확인합니다.
내 기준 반영적합도 순으로 공고를 비교하고, 점수 근거와 근무 지역, 부족한 역량을 함께 확인합니다.
TOP 5 + 지역 지도Transparent Scoring
내 점수만 보는 것이 아니라, 내가 선택한 중요도와 공고가 요구하는 중요도를 함께 계산합니다.
Fair Extraction
대소문자나 공백만 다른 동일 기술·자격·경험은 하나로 정규화해 중복 점수를 막습니다.
Python 데이터 분석 프로젝트
python으로 전처리 자동화
PYTHON과 SQL 사용 경험
Python 반복 입력 3회 → 1개 항목으로 반영
What-if Simulation
자격증, 어학 점수, 인턴이나 프로젝트를 가정해 현재 결과와 예상 결과를 나란히 비교합니다. 무엇부터 준비할지 우선순위를 정할 수 있습니다.
Demo First
내장된 오프라인 분석과 더미 공고 데이터로 핵심 기능을 바로 체험할 수 있습니다.
데모에서 입력한 내용은 별도 서버 계정이 아니라 사용 중인 브라우저 안에 저장됩니다.
총점만 보여주지 않고 항목별 점수, 가중치, 일치 기술과 추천 근거를 함께 제공합니다.
FAQ
아닙니다. 적합도는 입력한 역량, 사용자가 설정한 가중치, 데모 공고의 중요도를 기준으로 한 비교 지표입니다. 실제 채용 결과를 보장하지 않으며 지원 전략을 정리하는 참고 자료로 사용합니다.
네. 현재 데모는 API 키 없이 오프라인 분석과 샘플 공고를 사용해 스펙 입력, 6축 분석, 가중치 조정, 추천 결과와 리포트 흐름을 확인할 수 있습니다.
아닙니다. 같은 항목은 대소문자와 불필요한 공백을 정리한 뒤 한 번만 추출하고 한 번만 채점합니다.
현재 데모의 입력 데이터는 사용 중인 브라우저에만 저장됩니다. 브라우저 데이터를 삭제하면 함께 사라질 수 있습니다.