ScorAxis

ScorAxis는 최대 70점의 결정적 평가 기준과 최대 30점의 AI 품질 층을 결합한다. 평가 기준 쪽은 고정되고 버전 관리되므로, 같은 이력서는 언제나 같은 숫자를 낸다. AI 쪽은 글을 읽는데, 이는 고정된 규칙 집합이 안정적으로 판단할 수 없는 부분이다. 왜 나누는가? 각 쪽이 상대가 놓치는 것을 잡아내기 때문이다. 합산 점수는 파일이 파싱되는지와 내용이 통하는지를 모두 알려 준다.

평가 기준은 원본 PDF가 아니라 파싱된 JSON에 여섯 가지 고정 검사를 실행한다. 연락처 정보 존재, 표준 섹션 감지, ATS 파서가 선호하는 350~900 단어 범위, 일관된 항목, 기계가 파싱할 수 있는 날짜 범위, 표를 넣지 않은 단일 열 레이아웃이다. 검사는 파싱 결과에 돌아가므로 같은 내용을 다시 올려도 결과가 바뀌지 않는다. 같은 파일, 같은 점수. 그게 핵심이다.

LLM이 채용 담당자가 눈여겨보는 다섯 항목으로 글을 채점한다. 행동 동사의 강도, 수치화된 성과, 키워드 밀도, 시제 일관성, 유행어 남용이다. 각 문제에는 심각도가 붙어 높으면 4점 감점, 낮으면 1점 감점이고, AI 쪽은 30에서 시작해 깎아 내려간다. 스캔당 최대 열 가지 문제가 나올 수 있다. 만점을 받기엔 이상적이지 않지만, 약한 부분에 대해 정직하다.

일반적인 팁 목록 대신 ScorAxis는 무엇이 잘못됐고 무엇을 바꿔야 하는지 설명이 붙은 구체적 제목을 돌려준다. 소개 페이지는 이를 유료 커리어 코치가 줄 법한 피드백을 무료로 제공하는 것이라 설명한다. 각 항목은 하나의 구체적 수정을 가리키므로, 구직자는 추측 대신 무엇을 고쳐야 하는지 안다. 믿어라, 또 하나의 모호한 이력서 팁 목록보다 낫다.

가중치, 문제 코드, 각 검사의 근거를 포함한 전체 채점 방법이 공개 페이지에 문서화되어 있다. 평가 기준은 버전 관리되므로 v2 출시는 버전 번호 상승을 동반하고, 점수 변동은 모두 추적 가능하다. 이 투명성이 숫자를 블랙박스 점수보다 믿기 쉽게 만든다.

Pro 계정은 전체 점수 이력을 보관하고 결과를 Markdown이나 PDF로 내보낼 수 있다. 초안 사이에서 점수가 움직이는 걸 지켜보면 이력서 편집이 측정 가능한 순환이 된다. 무료 요금제는 점수를 Markdown으로 복사하는 것만 허용하므로, 이력과 내보내기가 업그레이드의 주된 이유이다. 그게 절충점이다.

이력서 PDF는 브라우저에서 서버 측 암호화가 적용된 S3 버킷으로 바로 올라가고, 파싱된 JSON은 AWS ap-south-1의 비공개 Postgres 데이터베이스에 있다. 미리 서명된 업로드 URL은 5분 후 만료되고, 저장된 데이터는 요청 시 삭제할 수 있다. 이력서를 서버에 남기고 싶지 않다면 이는 실제로 고려할 점이지만, 보관 방식은 분명히 설명되어 있다. 뭐, 공정하다.