
LevelOh
Leveloh · AI 어시스턴트
LevelOh는 특정 채용 공고에 맞춰 이력서를 다시 써 주는 AI 도구다. 적합도를 점수로 매기고 채용 담당자가 보는 ATS 키워드를 채워 준다.

LevelOh 소개
What Is LevelOh
LevelOh는 공고마다 이력서를 손으로 고치는 일에 지친 구직자를 위한 웹 앱이다. 기존 이력서를 올리고 채용 공고를 붙여 넣으면, 그 직무를 기준으로 이력서를 다시 짠다. 채용 담당자가 보길 기대하는 역량과 표현으로 바꿔 넣고 문서를 돌려준다.
핵심은 속도다. 이력서를 제대로 맞추면 지원 한 건에 한 시간이 걸리기도 하고, 많은 사람이 그 부담에 그냥 넘어간다. LevelOh는 이 과정 전체를 몇 분과 몇 개의 질문으로 줄인다.
처음부터 이력서를 만들어 주는 생성기가 아니고 경력을 대신 써 주지도 않는다. 이미 가진 이력서를 토대로 삼기 때문에, 돌려받는 결과의 정확도는 넣은 내용에 달려 있다. 동작은 모두 브라우저에서 이뤄지고 회사 규모도 아직 작아서, 세부적인 완성도는 차차 채워지는 단계다.
Getting Started
- 무료 계정을 만들고 현재 이력서를 올린다.
- 노리는 직무의 채용 공고를 붙여 넣는다.
- 도구가 찾아낸 빈틈에 대해 안내 질문에 답한다.
- 완성된 이력서를 확인하고 내려받는다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 적극적인 구직자
- 직군을 바꾸려는 사람
- 신입과 주니어
작업
- 이력서를 공고에 맞추기
- ATS 심사 통과하기
- 경력 공백 메우기
활용 상황
- 여러 직무에 동시 지원하기
- 마감이 임박한 꿈의 직무
- 오랜만에 구직 재개하기
주요 기능
Job Fit Score
무엇을 바꾸기 전에 LevelOh는 경력이 공고와 얼마나 맞는지 보여 주고 빈틈을 표시한다. 이 점수는 거르개 역할도 한다. 적합도가 낮은 직무라면 지원에 시간을 쓰기 전에 알 수 있다.
ATS Keyword Matching
도구는 공고를 읽고 고용주가 중시하는 역량과 키워드를 뽑아 이력서에 녹여 넣는다. 이게 중요한 이유는 채용 관리 시스템이 담당자가 열어 보기 전에 키워드 일치로 이력서 순위를 매기거나 걸러 내는 경우가 많기 때문이다.
Guided CV Tailoring
LevelOh는 문장을 다시 쓰라고 요구하는 대신 경력에 대해 표적화된 질문을 던지고, 그 답으로 빈틈을 채운다. 본인의 경험을 바탕에 두기 때문에 완성된 이력서는 여전히 자신이 쓴 것처럼 읽힌다.
Four-Step Workflow
올리고, 공고를 붙여 넣고, 질문에 답하고, 내려받는다. 전체 과정이 네 단계로 돌아가서, 이력서를 한 번도 맞춰 본 적 없는 사람도 다루기 쉽다.
Three Usage Plans
무료 Starter 요금제는 하루 3건까지, Premium과 Unlimited는 하루 10건 또는 제한 없음으로 끌어올린다. 등급을 나눠 가벼운 사용자는 무료로 남고, 지원이 잦은 사람만 필요할 때 비용을 낸다.
장단점
장점
- 손으로 하면 한 시간 걸리는 이력서를 몇 분 만에 고쳐 준다.
- 적합도 점수가 지원할 가치가 있는지 착수 전에 알려 준다.
- ATS 키워드 처리가 대다수를 걸러 내는 자동 필터를 겨냥한다.
- 무료 Starter 요금제만으로도 결제 전에 전체 흐름을 시험해 볼 수 있다.
단점
- Premium과 Unlimited는 출시 예정으로 표시돼 있어, 많이 쓰는 사용자는 당분간 무료 일일 한도에 묶인다.
- 결과물의 품질은 올린 이력서에 달려 있고, 내용이 빈약하거나 오래된 파일이면 결과도 약해진다.
- API가 없어 지원 작업을 직접 자동화하려는 사람에게는 맞지 않는다.
- 무료 요금제는 가벼운 AI 모델을 써서 다시 쓴 문장의 완성도가 유료 버전보다 떨어진다.
자주 묻는 질문
LevelOh는 현재 이력서와 채용 공고를 받아 그 직무에 맞춰 이력서를 다시 쓴다. 적합도를 점수로 매기고 빠진 역량과 키워드를 더해, 지원에 쓸 수 있는 버전을 돌려준다.
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Wabi, Inc. · 생산성 · AI 어시스턴트 · 챗봇Wabi는 메신저처럼 쓰는 개인 AI 어시스턴트로 iOS, Android, Mac을 지원한다. 생활을 공유 스레드로 나누고 각 스레드 안에 작은 앱을 만들며, 승인을 받은 뒤 메일과 캘린더, 잔일을 처리한다.
