Arda
AI 채용 관리 시스템 · ATS with Agent
지원자 검색부터 서류 심사 · AI 면접 · 일정 조율 · 메일 발송까지
채용 담당자 옆에 붙어 도와주는 에이전트 아르가 있는 채용 도구
Team Seuk · 4명 · 2026년 여름 시작
● 최종 갱신 2026-09-28 — 해커톤 제출(09-20) 후 코드 동결 · 클라우드 + Claude 로 심사 운영 중
● 2026-09-18 갱신 — 클라우드 전환 (이후 최종 기준으로 유지)

이 소개서는 클라우드(AWS · seuk.suvisdev.cloud)에서 Anthropic Claude 기반으로 심사·운영하는 현재 기준으로 정리했다. 메인 판단 엔진은 Anthropic Claude — 서류 요약·평가·추천(3단 체인)·아르 도구 호출·FAQ 를 담당한다. 이유: 판단 품질·서비스 안정성·트래픽 대응(LLM 은 관리형 API 라 벤더 쪽에서 확장 · 서버는 단일 EC2). Qwen3 어댑터 3갈래는 직접 학습(Colab QLoRA)한 완결 R&D 자산으로 남지만, 심사 서빙에는 클라우드 + Claude 를 쓴다.

● 2026-09-17 갱신

이 소개서 v1(2026-09-11) 이후 달라진 핵심:

1165
백엔드 테스트 (09-18 마지막 기록)
107
API 엔드포인트
28
DB 테이블
36
ADR (번호 0001~0038 · 0018~0020 결번 · 0030 두 건)

📖 무엇을 만드는가

Arda 는 채용 담당자를 위한 도구다. 지원자가 이력서·자기소개서를 내면, 담당자는 그 사람을 검토하고 · 면접 일정을 잡고 · 결과를 통보한다. 이 반복을 한 화면 안에서 끝내되, AI 어시스턴트 아르가 옆에서 함께 판단한다.

"김도현 이력서 보여줘" · "이 사람 면접 단계로 옮겨" · "합격 안내 메일 초안 만들어줘"
담당자가 이렇게 말하면 아르가 도구를 골라 실행하고, 판단이 필요한 것만 담당자에게 확인 카드로 되묻는다.

🎯 핵심 기능 4가지

💬
아르 · AI 어시스턴트
담당자가 자연어로 요청 → 아르가 12개 도구 중 골라서 실행 (검색·상세·단계 변경·면접 배정·메일). 쓰기 도구는 확인 카드로만 되돌릴 수 없는 실수를 막는다.
🎥
AI 면접
지원자가 앱에서 답변 → STT 로 받아쓰기(업로드는 whisper-1 API · 실시간은 로컬 faster-whisper) · 답변-서류 일관성 대조 + 보조 신호(표정 top-3 · 음성 지표)를 담당자 화상 방에 표시 · 실시간 분석 수치는 요약해 종합평가로. AI 가 정리하고 사람이 결정.
📄
서류 대조
지원자가 서류에 쓴 주장(수치·역할·기술)과 면접 답변을 나란히 놓고 일치·불일치·확인필요 로만 짝을 지어 준다. 판정은 사람 몫.
📅
면접 일정 자동화
면접관 배정 → 가용 시간 확인 → 지원자에게 선택 링크 메일 → 클릭 한 번으로 확정. 담당자가 시간표 조율을 안 해도 됨.

🔄 지원자 흐름

접수
applied
→
서류심사
screening
→
면접
interview
→
합격
accepted

한 칸씩 전진 · 어느 단계에서든 불합격 가능 · 최종 결정은 사람 (ADR-0003)

🖥️ 화면 구조

화면무엇을 하나
대시보드내 리뷰 대기·면접 진행·공고 미니 퍼널 등 요약 카드
채용 공고공고 목록 · 클릭하면 그 공고의 지원자 화면
공고의 지원자본 작업 화면. 테이블 + 칸반 · 단계 변경 · 상세 사이드 패널 · 지원자 등록
지원자 통합전 공고 통합 검색 (10만 건 대비 성능)
캘린더확정된 면접 일정 · 월 그리드 · 내 면접만 필터
평가 현황면접관 관점 · 평가 대기 큐
설정계정 · 면접 가능 시간 · 사용자·권한(admin) · 메일 템플릿
로그인「담당자 데모」·「지원자 데모」 버튼(심사위원용, ?demo= 자동 로그인) · 「시작 전 소개 영상 시청」 안내 팝업(#354)

사이드바 하단에 아르 정사각형 — 어느 화면에서도 아르를 열어 대화 가능 · 로그아웃은 우측 상단 계정 메뉴

🤖 AI 모델 — 클라우드 + Anthropic Claude

아르는 Anthropic Claude 로 서빙된다 — 서류 요약·평가·추천(3단 체인), 도구 호출·꼬리질문, 지원자/담당자 FAQ 를 모두 Claude 가 담당한다. 비용 절감으로 기본·경계 질문은 캔드 응답($0) + 회사 프로필 근거. Qwen3 어댑터 3갈래(agent·summary·interview)는 직접 학습(Colab QLoRA)한 완결 R&D 자산으로 남지만, 심사·운영 서빙 기준은 클라우드 + Claude 다.

역할모델측정·비고
chat / agent (아르)
도구 호출·꼬리질문
Anthropic Claude 도구 호출·꼬리질문·확인 카드를 Claude 로 서빙 · 안정적 다단계 도구 체인. R&D 로 학습한 Qwen3 arda-agent v9 는 도구 호출 pass_rate 73.9%(17/23) 실측한 완결 자산
summary (요약)
이력서·면접 요약
Anthropic Claude 이력서·면접 요약을 Claude 3단 체인으로 산출(JSON·gist·key_skills) · R&D 로 학습한 Qwen3 arda-summary 전용 어댑터도 완결(career_years 인턴 포함 오차)
interview (면접 chain)
probe·findings·score
Anthropic Claude probe · findings · findings_turn · score chain 을 Claude 가 담당 · R&D Qwen3 arda-interview 어댑터 완결
전사 (STT)
면접 답변 받아쓰기
OpenAI Whisper API
(whisper-1 · 업로드)
faster-whisper(로컬)
(CPU · 실시간)
업로드 답변·재전사·아르 음성 = OpenAI whisper-1 API(백엔드가 직접 호출) · 실시간 면접 전사 = CPU 로컬 faster-whisper (09-17 운영 실측, STT_BACKEND 빈 값 — ADR-0038 「같은 변수, 두 해석」. 09-18 이후 값은 미확인) · 무음 hallucination 은 no_speech_prob 게이트로 완화(API 경로에만 적용)
표정
얼굴 표정 7분류
ViT arda-expression-vit Google ViT 파인튜닝(Apache 2.0) · UI 표시만, 판정 점수엔 미포함(ADR-0029/0032)
임베딩
역량 기반 시맨틱 검색
ko-sroberta-multitask 768차원 · pgvector

주의 — 표정 신호는 채용 판정에 들어가지 않는다(AI 정책: 감정 인식 채용 활용 금지). 담당자 화면에 자료로만 표시. 표정·음성 신호는 Claude 입력으로 쓰지 않는다. 프로덕션 lie-detection 은 t3.large CPU(int8)라 VIT_MODEL 미설정 시 표정 분류가 꺼져 있다. GPU(g4dn.xlarge · T4)는 해커톤 심사 종료 후 10-14~10-27 풀가동 계획이며, 그때만 .env 스위치를 바꾼다.

👥 팀 · 4명

suvisdev
인프라·총괄 (팀장)
AWS · 서버 · 자동 CD · infra/ · .github/ · 발표 총괄 · 클라우드 배포 전환 + Qwen3 어댑터 3갈래 QLoRA 학습(R&D) 완결
cloverky
에이전트
backend/app/agent/ · 아르 도구 12종 · 프롬프트 관리 · 표정 ViT 학습 완료 (69.84%)
woojeongalex
백엔드
FastAPI · 상태 전환 로직 · 지원자 CRUD · 스키마 · 인터뷰방 실시간 분석 붙임
minahdev
프론트엔드 + 앱
React (담당자용 웹) + Flutter (지원자용 앱) 겸임 · 같은 API 두 클라이언트

🛠️ 기술 스택

백엔드

Python 3.12
runtime
FastAPI
API
SQLAlchemy
ORM
Alembic
마이그레이션
Anthropic Claude
메인 판단 엔진
Ollama
Qwen3 어댑터 R&D
JWT
인증
pytest
테스트 1,165개(09-18 기록)

데이터

Postgres 16
주 DB
pgvector
임베딩 검색
S3 / MinIO
이력서 저장
n8n + SMTP
메일(SQS 폐기)

프론트 · 앱

React 19
웹 (담당자)
TypeScript
타입 안정
Vite
빌드
CSS Modules
스타일
Flutter 3.47
모바일 앱
WebRTC
화상 면접
Vercel
웹 배포
Pretendard
폰트

AI 서비스

Anthropic Claude
판단·요약·FAQ
Whisper (API · 로컬)
STT · 업로드 whisper-1 API · 실시간 faster-whisper
ViT (Google)
표정(표시만)
MFCC + MLP
음성 지표

인프라

AWS EC2 t3.large
서버
AWS G4dn (T4)
GPU (10-14~27 계획)
Docker + Compose
컨테이너 5개
Caddy 2
리버스 프록시
systemd timer
자동 CD (2분)
n8n
워크플로
GitHub Actions
CI
Certbot / TLS
SSL

🌐 어디서 도는가

웹 (담당자)

seuk.suvisdev.cloud

Vercel Edge (인천 리전) · React SPA · main 머지 자동 배포

API

api.seuk.suvisdev.cloud

AWS EC2 t3.large · Docker 5 컨테이너(api · db · caddy · n8n · lie-detection) · main 머지 → 2분 후 재배포 (09-18 이후 동결)

AI 판단 엔진

Anthropic Claude API

서류 요약·평가·추천 3단 체인 · 아르 도구 호출 · 지원자/담당자 FAQ · 기본·경계 질문 캔드 응답($0)

모바일 (지원자)

arda.apk

Flutter · 사이드로드 · WebRTC 로 화상 면접

워크플로 · 메일

seuk.suvisdev.cloud/n8n

n8n(지메일 SMTP) + 5분 SMTP 폴백 · Basic Auth · 팀 공유 (한 사람 오너 금지)

제출 프리즈

hackathon-final-2026-09-20

프리즈 태그 · 해커톤 제출 리포 보존 · 09-20 이후 커밋 0건

🎨 디자인 — Deep Network

어두운 우주 바탕 위 시안 → 블루 → 바이올렛으로 흐르는 노드망. 로고는 노드 다섯 개와 그 연결선이 이루는 형태가 곧 A — 네트워크이면서 이니셜. 폰트는 Pretendard Variable(본문) + JetBrains Mono(숫자).

2026-09-04 개정 — 그전에는 라이트 새싹 이었음. 마크의 의미(유기체)·색온도(웜)·재질(불투명 사각)이 화면(데이터망·쿨·전부 빛)과 어긋나 바꿈. 세 가지 모두 다 뒤집힘.

📌 다른 채용 도구와 뭐가 다른가

차이왜
확인 카드로만 쓰기 도구가 실행 단계 변경·메일 발송은 되돌리기 어렵다. 아르가 실수해도 담당자가 [취소] [확인] 을 눌러야만 실제 실행. AI 는 판단하지 않는다.
답변별 서류 대조를 실시간으로 지원자가 답변 하나 낼 때마다 서류 주장과 대조 → 담당자 화면에 즉시 "서류와 다름 · 서류와 맞음" 표시. 면접 도중 판단 근거가 눈앞에.
이력서·자소서 무결성 앵커 제출된 파일의 sha256 을 저장 → 나중에 파일이 바뀌면 "내용이 바뀜" 배지 뜸. 담당자가 위조 걱정 없이 봄 (ADR-0028).
Anthropic Claude 3단 체인 · 비용 최적화 서류 요약·평가·추천을 Claude 3단 체인으로 판단하고, 아르 도구 호출·지원자/담당자 FAQ 도 Claude 가 맡는다. 기본·경계 질문은 캔드 응답($0) + 회사 프로필 근거로 비용을 줄인다. Qwen3 어댑터 3갈래는 직접 학습(Colab QLoRA)한 완결 R&D 자산 (ADR-0024·ADR-0032).
표정 · 음성을 판정 아니라 자료로 ViT 표정 top-3 · 음성 지표를 보조 신호로 담당자 화면에 보여만 준다. 중심은 답변-서류 일관성 대조 — AI 가 정리하고 사람이 결정한다.

📅 지금 어디에 있는가

해커톤 제출 완료 · 2026-09-20 · 프리즈 태그 hackathon-final-2026-09-20 · main 8071fd9(09-18)에서 코드 동결 · 2026-09-28 현재 클라우드에서 심사 운영 중

완료 (기반)

  • 기본 CRUD · 인증
  • 아르 도구 12종
  • AI 면접 실시간 분석 (답변-서류 대조 + 보조 신호)
  • 답변별 서류 대조 · 목소리 지표 (#175)
  • 서명 원장 (제출물 무결성)
  • ViT 표정 학습 · UI 표시
  • 헥사고날 부분 적용 (ADR-0035 · PR #184~#209) · 전수 점검 고장 11건 수정

완료 (09-13~18, 동결 직전)

  • Qwen3 어댑터 3갈래 직접 학습(R&D) 완결 (agent v9 pass_rate 73.9%) → 09-16 온프레미스 구축, 09-18 폐쇄 · 심사는 클라우드 + Claude
  • 심사위원 데모 로그인(#333) · 시연 계정 잠금(#335·#343) · 데모 지원자 로그인마다 인적성·면접일정·AI면접 리셋(#338·#342)
  • 아르 캔드 응답 $0(#334·#347) · 무관 질문 거절 '데이터 근거' 기준 · 지원자 FAQ 회사 프로필 근거(#348)
  • 자료 부족 지원자 자동 서류 탈락(#349·#351, ADR-0034 확장)
  • 이력서 드래그·드롭 접수·다중첨부(#318·#326·#336) · 변동 요약 chain·재접수 diff(#320·#327) · 탈락 축 빨간 표시(#328)
  • 면접 실시간 분석 수치 요약 → 종합평가 · 면접 링크 메일 발송
  • 로그인 소개 영상 팝업(#354) · 로그아웃 우측 상단 계정 메뉴 · ERD v2.8

심사 기간 · 이후

  • 09-18~28 실사용: 아르 누적 62턴 · 누적 비용 $0.72(09-09~28) · 메일 13건 전부 발송 · 컨테이너 5개 정상
  • 10-14~10-27 g4dn.xlarge(T4) 24시간 풀가동 계획(확정·미실행) · 심사 종료 후에만 .env 스위치 변경
  • 제품 시연 10-27
  • 남은 과제(동결로 보류): STT 로컬 경로 정확도 개선(무음 hallucination 게이트는 API 경로만 적용), 표정 판정 벡터 이관(100→107차원), 요약 어댑터 career_years 오차(R&D)