2조2026학년도 중급고용 · LLM

글로벌 채용 데이터 분석 & LLM 기반 맞춤형 이력서 최적화 대시보드

다국어 AI 에이전트 기반 서비스 개발 실무

미국·일본·싱가포르 급여 데이터를 분석하고, 그 근거로 한국어 이력서를 각국 관습에 맞게 LLM이 자동 현지화해 주는 시스템

연구 포스터

문제 정의

해외 취업(미국·일본·싱가포르)을 준비하는 구직자는 국가별 연봉 수준과 나라별 이력서 관습이라는 두 가지 정보 비대칭을 겪습니다.

감이 아닌 데이터 근거로 기대 연봉을 파악하고, 현지화된 이력서를 자동으로 만들 수 있도록 했습니다.

수집 Kaggle CSV, Numbeo 크롤링

ML TF-IDF + 분류(SVM 등), 회귀(HistGradientBoosting 등)

LLM gpt-4.1-nano(변환), gpt-4.1-mini(평가)

시각화·배포 Plotly, Streamlit

pdf

연구 포스터

팀 프로젝트 2조_포스터.pdf · 161 KB

pptx

발표 자료

팀 프로젝트_2조.pptx · 931 KB

csv

데이터셋

global_jobs_salaries_2024.csv · 69.1 MB

ipynb

소스 코드·노트북

글로벌_채용_LLM_이력서_최적화.ipynb · 1.3 MB

2조 · 박영규, 정해빈, 이채영, 손민사

연구·교육·상업 등의 목적으로 활용할 수 있으며, 이용 시 「출처: 부산외국어대학교 AI부트캠프사업단」을 명시해 주세요. 이용 안내