API 키 없이 바로 체험 가능

내 스펙을,
공고의 언어로 바꾸다.

MatchLab은 흩어진 경험을 6개 역량으로 정리하고, 내 기준과 채용 공고의 기준을 함께 계산해 맞춤 공고를 보여줍니다. 지역별 공고는 지도에서 한눈에 비교할 수 있습니다.

회원가입 없음 더미 데이터로 실행 입력은 브라우저에만 저장
DEMO ANALYSIS
87
TOP MATCH

데이터 분석가

역량과 선호 조건을 반영한 적합도

6축 역량72.8
기술스택
90
프로젝트
82
인턴·경력
70
자격증
58
추천 공고TOP 3
데이터 분석가IT · 정규직 87
BI Analyst커머스 · 정규직 82
데이터 인턴금융 · 인턴 78
프로젝트 가중치 반영
같은 기술은 한 번만 계산
6개핵심 역량 축
0.5–2.0내 기준 가중치
TOP 5맞춤 공고 추천
MAP지역별 공고 탐색

Why MatchLab

좋은 스펙보다 중요한 건
맞는 공고를 찾는 일입니다.

같은 이력도 공고마다 다르게 평가됩니다. MatchLab은 막연한 지원을 비교 가능한 기준으로 바꿉니다.

01

흩어진 경험을 구조화

문장으로 적은 학점, 자격증, 인턴, 프로젝트와 기술을 항목별 근거와 함께 정리합니다.

02

공고마다 다른 기준 반영

공고가 프로젝트를 더 보는지, 자격증을 더 보는지 항목별 중요도를 점수에 반영합니다.

03

다음 행동까지 제안

단순 순위에서 끝나지 않고 강점, 부족한 스택, 보완 우선순위와 가정 스펙 효과를 보여줍니다.

6-Axis Profile

한 줄 스펙을
6개의 역량으로 읽습니다.

서로 성격이 다른 경험을 하나의 점수로 뭉개지 않고, 채용 판단에 쓰이는 여섯 기준으로 나눠 봅니다.

AXIS 01

학점

학점과 환산 비율, 전공 성취도를 정규화해 기초 학업 역량을 확인합니다.

학점 · 석차 · 전공 성적
AXIS 02

어학

TOEIC, OPIc 등 공인 어학 성적을 찾아 직무와 공고 기준에 맞춰 평가합니다.

TOEIC · OPIc · TOEFL
AXIS 03

자격증

기사급, 직무 관련 자격을 구분해 보유 수와 업무 연관성을 함께 확인합니다.

SQLD · ADsP · 기사
AXIS 04

인턴·경력

관련 실무의 기간과 맥락을 읽어 실제 업무에 투입될 수 있는 경험을 평가합니다.

인턴 · 실무 · 정규 경력
AXIS 05

프로젝트

팀 프로젝트, 공모전, 실서비스 배포와 정량 성과를 구분해 결과 중심으로 봅니다.

프로젝트 · 공모전 · 수상
AXIS 06

기술스택

언어와 도구를 정규화한 뒤 공고의 요구 스택과 겹치는 기술을 직접 대조합니다.

Python · SQL · Tableau

How It Works

입력부터 추천까지,
네 단계면 충분합니다.

01

스펙 입력

이력서나 메모에 적어둔 내용을 자유 형식 그대로 붙여 넣고 희망 직무와 산업을 고릅니다.

문장 그대로 입력
02

6축 분석

학점부터 기술스택까지 항목을 분류하고, 실제 입력에서 찾은 근거와 점수를 함께 보여줍니다.

근거 기반 추출
03

가중치 조정

내가 중요하게 보는 역량을 0.5배에서 2.0배까지 조절하고 결과 변화를 즉시 확인합니다.

내 기준 반영
04

추천과 리포트

적합도 순으로 공고를 비교하고, 점수 근거와 근무 지역, 부족한 역량을 함께 확인합니다.

TOP 5 + 지역 지도

Transparent Scoring

왜 이 공고가 1위인지
계산 과정을 보여줍니다.

내 점수만 보는 것이 아니라, 내가 선택한 중요도와 공고가 요구하는 중요도를 함께 계산합니다.

✓
내 가중치관심 있는 역량의 영향도를 직접 조정
✓
공고 가중치채용 공고가 중요하게 보는 항목을 반영
✓
스택·선호 보너스요구 기술과 희망 직무·산업이 맞으면 추가 반영
가중치 적용 미리보기 LIVE CALCULATION
역량 점수 × 내 가중치 × 공고 중요도 + 스택·선호 보너스
학점
×0.9
어학
×1.0
자격증
×1.2
인턴·경력
×1.5
프로젝트
×1.7
기술스택
×1.6

Fair Extraction

같은 단어를 반복해도
점수는 한 번만 반영합니다.

대소문자나 공백만 다른 동일 기술·자격·경험은 하나로 정규화해 중복 점수를 막습니다.

입력 문장

Python 데이터 분석 프로젝트
python으로 전처리 자동화
PYTHON과 SQL 사용 경험

추출 결과
python sql 데이터 분석

Python 반복 입력 3회 → 1개 항목으로 반영

현재 적합도 72.4 가정 스펙 적용 전
예상 적합도 81.7 SQLD 취득 가정
자격증 보완 시 예상 변화 +9.3점

What-if Simulation

“이 스펙을 추가하면?”
지원 전에 먼저 비교하세요.

자격증, 어학 점수, 인턴이나 프로젝트를 가정해 현재 결과와 예상 결과를 나란히 비교합니다. 무엇부터 준비할지 우선순위를 정할 수 있습니다.

가정 스펙 비교해 보기

Demo First

설정 없이 시작하고,
결과부터 확인하세요.

KEY

API 키 없이 실행

내장된 오프라인 분석과 더미 공고 데이터로 핵심 기능을 바로 체험할 수 있습니다.

LOCAL

브라우저 로컬 저장

데모에서 입력한 내용은 별도 서버 계정이 아니라 사용 중인 브라우저 안에 저장됩니다.

WHY

설명 가능한 결과

총점만 보여주지 않고 항목별 점수, 가중치, 일치 기술과 추천 근거를 함께 제공합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

실제 채용 합격 가능성을 보장하는 점수인가요?

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.

API 키가 없어도 모든 화면을 볼 수 있나요?

네. 현재 데모는 API 키 없이 오프라인 분석과 샘플 공고를 사용해 스펙 입력, 6축 분석, 가중치 조정, 추천 결과와 리포트 흐름을 확인할 수 있습니다.

같은 자격증이나 기술을 여러 번 쓰면 점수가 올라가나요?

아닙니다. 같은 항목은 대소문자와 불필요한 공백을 정리한 뒤 한 번만 추출하고 한 번만 채점합니다.

입력한 내용은 어디에 저장되나요?

현재 데모의 입력 데이터는 사용 중인 브라우저에만 저장됩니다. 브라우저 데이터를 삭제하면 함께 사라질 수 있습니다.

내 스펙이 가장 잘 맞는 공고,
지금 바로 확인해 보세요.

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