AI로 방대한 자료 정리하기, 진짜로 8600만 달러짜리 벙커 설계서 만든 사람

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AI로 채용공고 검색 엔진 만들기, 임신한 아내 해고 후 복수로 시작했다

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AI로 채용공고 검색 엔진 만들기, 분노가 프로덕트가 됐다

임신 7개월 아내가 Indeed에 해고당한 직후, 한 개발자가 AI로 채용공고 검색 엔진 만들기에 돌입해서 진짜로 작동하는 서비스를 완성해버렸어.

배경: 분노가 동기가 됐다

Reddit 유저 Cojj25는 임신 7개월인 아내가 Indeed에서 해고됐을 때 그냥 화만 내지 않았어. "복수하는 방법"으로 직접 채용 검색 엔진을 만들기로 했거든. 처음엔 개인 사이드 프로젝트였는데 첫 포스팅이 13만 뷰를 찍으면서 순식간에 규모가 달라졌어. 댓글에 달린 실직자들의 피드백을 로드맵으로 쓰는 방식, 꽤 현실적이야.

사용한 AI 툴과 방법

핵심은 하이브리드 매칭 시스템이야. "AI 기반"이라고 뭉뚱그리지 않고 구조를 공개했어.

  • Google Gemini 임베딩 → 의미 기반 유사도 매칭, 전체 60% 비중
  • 하드 룰 필터 → 나머지 40%, 쓰레기 공고 걸러내는 용도
  • AI 이력서·자기소개서 생성기 → 사람이 쓴 것 같은 퀄리티라고 직접 강조했어
  • 자동지원 기능 → 사용자가 검토 후 승인하는 방식으로 작동
  • MCP 연동 → 에이전트 방식으로 확장 가능하게 설계

공고 품질도 신경 썼어. 1,000만 개 뿌려놓는 방식 대신 35만 개 활성 테크 직군 공고를 실시간 갱신하는 쪽을 택했어.

결과

  • 첫 포스팅 13만 뷰, 750명 이력서 등록
  • 친구 개발자 2명 추가 합류, 팀 프로젝트로 전환
  • 서비스명 Dreamwork(dreamworkhq.com) 으로 런칭, 현재 무료 운영 중

수익 모델은 아직 공개 안 됐고, "감당할 수 있는 한 무료"라는 표현을 썼어. 빠르게 커지고 있는 건 분명해.

따라할 수 있는 포인트

AI로 채용공고 검색 엔진 만들기처럼 "기존 서비스에 대한 불만"이 사이드 프로젝트 소재가 될 수 있어. 몇 가지 포인트를 뽑자면—

  1. AI를 블랙박스로 숨기지 마. 60/40 비율처럼 구체적 구조를 공개하면 신뢰도가 올라가
  2. 초기 유저 피드백을 로드맵으로 써. 실제 문제를 가진 사람들이 가장 정확한 기획자야
  3. 품질 vs 양, 방향을 정해. 공고 수를 늘리는 대신 품질 필터링으로 차별화한 전략이 먹혔어
  4. Gemini 임베딩은 API로 바로 쓸 수 있어. 유사도 기반 매칭이 필요한 서비스라면 진입 장벽이 낮아

한줄 정리

분노를 연료로 Gemini 임베딩 얹어서 13만 명 관심 끈 채용 검색 엔진, 감정도 프로덕트 소재가 된다는 걸 증명했어.

🔗 참고 링크

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