ATS, 이제는 피해야 할 대상이 아닌 활용해야 할 도구입니다
2026년에도 ATS는 채용의 첫 관문으로 남는다
많은 구직자들은 ATS(Automated Tracking System)를 채용 과정의 냉혹한 장벽이나 넘어서야 할 벽 정도로 인식하는 경우가 많습니다. 하지만 2026년의 채용 시장에서 ATS는 단순한 필터를 넘어 구직자의 역량을 가늠하는 가장 객관적인 도구로 자리 잡았습니다. 이제는 이 시스템을 적대시하기보다 어떻게 활용하여 나의 강점을 어필할 수 있을지 전략적으로 접근해야 할 때입니다. 올바른 접근법을 통해 ATS는 당신의 합격 가능성을 높여주는 가장 든든한 조력자가 될 수 있습니다.
인사 담당자의 75% 이상이 서류 검토에 ATS 활용
대기업이나 성장하는 스타트업을 막론하고 ATS 도입률은 지속적으로 상승하고 있습니다. 2026년 기준, 글로벌 HR 트렌드 리포트에 따르면 인사 담당자의 75% 이상이 서류 검토 및 초기 후보자 선별 과정에서 ATS를 활용하고 있습니다. 이는 하루에 수백, 수천 건의 이력서가 몰리는 채용 시장에서 효율성을 확보하기 위한 필수적인 선택입니다. 따라서 지원자는 시스템이 선호하는 방식으로 데이터를 전달하지 않으면, 우수한 역량을 갖췄더라도 첫 관문에서 탈락할 확률이 매우 높습니다.
AI가 단순히 걸러내는 것 넘어 잠재력까지 읽는다
과거의 ATS가 단순히 이력서에 특정 키워드가 포함되었는지 여부를 확인하는 수준이었다면, 2026년의 최신 ATS는 문맥과 의미를 이해하는 고급 AI 기술을 탑재했습니다. 단순히 키워드를 나열한다고 해서 점수가 높아지지 않습니다. 오히려 지원자의 경험이 직무 요구사항과 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지, 그 속에서 어떤 성과를 냈는지를 분석하여 잠재력을 예측합니다. 즉, 시스템은 단순한 단어 매칭을 넘어 지원자의 전문성과 직무 적합도를 정밀하게 계산하고 있다는 점을 명심해야 합니다.
단순한 키워드 나열은 독이 된다
여전히 많은 구직자들이 "키워드가 많으면 많을수록 좋다"는 오해를 가지고 있습니다. 그러나 2026년의 ATS 알고리즘은 이력서의 내용이 자연스러운지, 단순한 키워드 릴레이인지 아닌지를 정밀하게 판단할 수 있습니다. 불필요하게 많은 키워드를 억지로 끼워 넣는 행위는 시스템에게 '스팸' 혹은 '최적화 조작'으로 간주될 수 있어 오히려 불이익을 받을 수 있습니다. 진정한 최적화는 직무와 관련된 핵심 키워드를 맥락 있게 배치하여 전문성을 드러내는 것입니다.
최신 ATS 알고리즘은 문맥과 의미를 이해한다
최신 ATS는 'Python'이라는 단어가 기술 스킬 항목에 있는지, 아니면 어떤 프로젝트에서 'Python'을 사용하여 어떤 문제를 해결했는지를 구분하여 평가합니다. 즉, 단순히 키워드가 포함되어 있느냐가 아니라, 그 키워드가 어떤 맥락(Context) 안에서 사용되었는지를 파악합니다. 예를 들어, 'Generative AI'라는 키워드를 단순히 능력치로 나열하기보다, 'Generative AI 기술을 도입하여 업무 효율성을 30% 개선시켰다'는 식의 문장으로 서술할 때 훨씬 높은 점수를 받게 됩니다. 의미 전달이 명확해야 시스템과 채용 담당자 모두에게 긍정적인 신호를 보낼 수 있습니다.
과도한 키워드 삽입은 플래그(Flag) 대상이 된다
이력서의 본문이 이해하기 어려운 문장들로 가득 차 있거나, 특정 단어가 비정상적으로 반복적으로 사용된다면 ATS는 이를 비정상적인 데이터로 인식할 가능성이 높습니다. 이는 흔히 '스팸 키워드'나 '키워드 스터핑(Keyword Stuffing)'으로 불리며,严重的한 경우 시스템에 의해 '플래그(Flag)' 처리되어 불합격 처리되거나 채용 담당자의 검토 대상에서 제외될 수 있습니다. 가독성과 전문성을 해치면서까지 키워드를 집어넣는 것은 기만적인 행위로 간주될 수 있으므로, 자연스러운 문장 흐름 속에 핵심 키워드를 녹여내는 것이 가장 현명한 전략입니다.
2026년 산업별 핵심 키워드 트렌드
IT/기술 (SW/게임/보안)
IT 및 기술 분야는 채용 시장에서 가장 빠르게 변화하는 분야 중 하나입니다. 2026년에도 신기술에 대한 수요는 꾸준히 증가할 것으로 예상되며, 특히 인공지능과 보안, 클라우드 분야에서 새로운 키워드들이 부상하고 있습니다. 기술 스택의 트렌드를 빠르게 파악하고 이력서에 반영하는 것은 기술 직군 구직자에게 필수적인 과정입니다. 단순히 오래된 기술만을 고집하는 것이 아니라, 시장이 원하는 최신 기술 역량을 보유하고 있음을 어필해야 합니다.
AI/ML 관련: Generative AI, LLM Fine-tuning, RAG
2026년 IT 트렌드의 핵심은 단연 AI(Artificial Intelligence)입니다. 특히 생성형 AI(Generative AI)는 단순한 연구 대상을 넘어 실제 서비스와 제품에 적용되고 있습니다. 이력서에 AI 관련 경력을 기술할 때는 'ChatGPT API 활용'보다는 'RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 적용하여 답변의 정확도를 높였다'와 같이 구체적인 기술 스택과 방법론을 명시하는 것이 중요합니다. 'LLM Fine-tuning(미세 조정)' 경험이나 '프롬프트 엔지니어링' 등은 해당 분야의 채용 담당자가 가장 주목하는 하이라이트가 될 것입니다. 또한, AI 모델의 안정성을 확보하기 위한 'MLOps' 파이프라인 구축 경험도 높은 평가를 받습니다.
개발/보안: DevSecOps, Cloud Native, Python/Go
개발 및 보안 분야에서는 효율성과 안정성이 키워드입니다. 'DevSecOps'는 개발(Dev), 운영(Ops), 보안(Sec)을 통합하여 보안을 개발 초기 단계부터 적용하는 최신 방법론으로, 관련 경험은 매우 큰 강점이 됩니다. 또한, 단순히 클라우드를 사용하는 것을 넘어 'Cloud Native' 환경에서 애플리케이션을 설계하고 운영한 경험을 어필해야 합니다. 프로그래밍 언어에서는 'Python'이 데이터 및 AI 연계 업무에서, 'Go(Golang)'가 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 구축 및 고성능 백엔드 개발에서 강세를 보이고 있습니다. 언어별로 특화된 라이브러리나 프레임워크(Selenium, Django, Spring 등)를 함께 명시하면 더욱 신뢰도 높은 이력이 됩니다.
마케팅/영업
마케팅과 영업 분야는 성과(ROI)를 명확하게 측정하고 분석하는 능력이 중요해지고 있습니다. 감에 의존하는 마케팅에서 벗어나 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)을 할 수 있는 인재가 2026년에도 가장 환영받습니다. 디지털 채널이 다양해짐에 따라 각 채널별 전문성을 보여주는 키워드와, 전체적인 고객 여정(Customer Journey)을 관리하는 전략적 사고를 동시에 보여주는 것이 중요합니다.
디지털: Performance Marketing, GA4, SEO/ASO
디지털 마케팅 이력서에서 'Performance Marketing'은 단순히 광고 집행을 넘어 ROAS(광고비 대비 매출액) 향상과 CPA( maneu Acquisition Cost) 절감을 위한 최적화 능력을 의미합니다. 구글 애널리틱스(GA4)에 대한 충분한 이해와 활용 능력은 필수 요건으로 자리 잡았습니다. 또한, 웹사이트 최적화인 'SEO(Search Engine Optimization)'와 모바일 앱 최적화인 'ASO(App Store Optimization)'를 동시에 다룰 수 있는 인재는 그 수요가 매우 높습니다. 채널별(Kakao, Naver, Google, Meta) 광고 플랫폼의 운영 경험을 구체적인 수치와 함께 기재하는 것이 좋습니다.
전략: Account-Based Marketing, Customer Journey
B2B 마케팅이나 고가치 고객을 대상으로 하는 기업에서는 'Account-Based Marketing(ABM)' 전략의 중요성이 부각되고 있습니다. 이는 특정 고객 계열을 타겟팅하여 맞춤형 마케팅을 펼치는 방식으로, 이에 대한 경험이나 이해도를 어필하면 높은 전문성을 인정받습니다. 또한, 고객이 처음 브랜드를 인지하는 순간부터 구매, 그리고 충성 고객이 되기까지의 'Customer Journey(고객 여정)'를 분석하고 개선하는 프로세스 경험도 매우 중요합니다. 데이터 분석 툴을 통해 고객 행동 패턴을 파악하고 이를 전략에 반영한 사례를 구체적으로 제시해야 합니다.
경영/사무 (HR/재무/일반)
경영 및 사무직군에서는 '디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)'과 '데이터 분석 능력'이 모든 직무의 핵심 역량으로 떠오르고 있습니다. 단순 반복적인 업무를 넘어 프로세스를 개혁하고, 데이터를 기반으로 합리적인 경영 의사결정을 내릴 수 있는 능력이 요구됩니다. 각 직무(인사, 재무, 일반 사무)별로 특화된 키워드를 통해 전문성을 드러내는 것이 필요합니다.
HR: Talent Acquisition, MBO, HR Analytics
인사(HR) 직군의 경우, 단순 채용 업무를 넘어 'Talent Acquisition(인재 채용 및 확보)' 전략 수립 능력이 중요합니다. 'MBO(Management by Objectives, 목표 관리)'나 'OKR(Objectives and Key Results)' 체계 도입 및 운영 경험은 조직 관리 역량을 보여주는 좋은 수단입니다. 특히, 'HR Analytics(인사 데이터 분석)'를 통해 이직률을 줄이거나 직무 만족도를 높이는 등 데이터 기반의 인사 전략을 입안하고 실행한 경험은 2026년 HR 인재에게 가장 필요로 하는 역량입니다.
재무: ERP 구현, 세무 전략, Cash Flow 관리
재무 직군에서는 'ERP(전사적 자원 관리) 시스템 구현' 또는 도입 후 프로세스 개선 경험은 매우 중요한 포인트입니다. 이는 회계 처리의 자동화와 투명성을 높이는 핵심 과제이기 때문입니다. 또한, 기업의 생존과 직결되는 'Cash Flow(현금 흐름) 관리' 능력과 최신 세법에 맞는 '세무 전략' 수립 능력도 빼놓을 수 없습니다. IFRS(국제회계기준)나 K-IFRS에 대한 이해도와 더불어, 재무제표 분석을 통한 리스크 관리 능력을 어필하는 것이 좋습니다.
AI ResumeMaker로 ATS 합격률 높이기
AI-driven 이력서 최적화
이처럼 복잡하고 변화하는 ATS 알고리즘을 대비하기 위해 많은 구직자들이 'AI ResumeMaker'와 같은 최신 AI 도구를 적극적으로 활용하고 있습니다. 이 도구는 단순한 이력서 서식 제공을 넘어, 사용자의 경력과 역량을 분석하여 ATS가 가장 선호하는 형태로 최적화해주는 것이 특징입니다. 특히, 수많은 채용 데이터를 학습한 AI가 직무별로 요구되는 핵심 키워드를 자동으로 이력서에 반영해 주므로, 구직자는 본인의 실제 업무 성과에만 집중하면 됩니다.
Target Role Matching: 직무별 최적화 및 키워드 자동 반영
AI ResumeMaker의 핵심 기능 중 하나는 'Target Role Matching'입니다. 사용자가 원하는 직무명(예: '백엔드 개발자', '디지털 마케터')을 입력하면, AI가 해당 직무의 채용 공고와 합격 이력서 데이터를 분석합니다. 그 결과, 문맥에 맞는 핵심 키워드와 기술 스택을 선별하여 사용자의 경력 사항에 자연스럽게 녹여냅니다. 이 과정에서 단순 키워드 나열을 방지하고, 성과 중심의 서술을 유도하여 ATS 점수와 함께 human reader(인사 담당자)의 만족도까지 높이는 전략을 구사합니다.
Format Optimization: ATS 친화적 구조와 포맷팅 자동 처리
ATS는 시각적 디자인보다 구조화된 데이터를 선호합니다. AI ResumeMaker는 이러한 점을 고려하여 레이아웃, 폰트, 글자 크기, 줄바꿈 등 서식 관련 문제를 자동으로 해결합니다. 예를 들어, 테이블이나 이미지 내 텍스트는 인식이 어려울 수 있으므로, ATS가 문제없이 읽을 수 있는 일반 텍스트 기반 구조로 자동 변환해 줍니다. 사용자가 복잡한 서식 조정에 시간을 낭비하지 않도록 하고, 시스템이 데이터를 쉽게 파악할 수 있는 최적의 포맷을 제공합니다.
맞춤형 지원서 생성
AI ResumeMaker는 이력서 작성에 그치지 않고, 지원 과정 전반을 지원하는 통합 솔루션으로 기능합니다. 하나의 이력서 데이터를 바탕으로 다양한 포맷으로 파일을 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 필수 서류인 커버레터도 동일한 컨셉으로 작성할 수 있습니다. 이는 지원하는 회사와 직무마다 매번 서류를 새로 작성해야 하는 번거로움을 획기적으로 줄여줍니다.
AI Cover Letter Generation: 직무 적합도 기반 커버레터 작성
커버레터는 이력서에 담기지 않은 동기와 열정, 그리고 직무 적합성을 설명하는 중요한 서류입니다. AI ResumeMaker는 생성된 이력서 내용을 바탕으로, 지원 직무에 맞는 커버레터를 생성합니다. 지원자의 경력이 왜 해당 회사의 비전과 부합하는지, 어떤 방식으로 기여할 수 있을지를 논리적으로 풀어내어 채용 담당자에게 강한 인상을 남길 수 있도록 돕습니다. 이는 서류 심사 단계에서 합격률을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다.
Export Options: PDF, Word, PNG 지원 (Word 편집 및 출력 가능)
각 기업마다 요구하는 파일 포맷이 다를 수 있습니다. 어떤 곳은 PDF를, 또 다른 곳은 수정 가능한 Word 파일을 요구하기도 합니다. AI ResumeMaker는 이력서와 커버레터를 PDF, Word(.docx), PNG 등 다양한 포맷으로 손쉽게 내보낼 수 있습니다. 특히 Word 파일로 다운로드 후, 기업의 양식에 맞춰 추가 수정이나 레이아웃 조정을 할 수 있어 유연하게 대응할 수 있습니다. 이는 최종 제출 단계에서의 편의성을 극대화합니다.
합격을 위한 완벽한 커리어 여정
면접 완벽 대비
서류 심사를 통과하더라도, 실제 채용의 성패는 면접 단계에서 결정되는 경우가 많습니다. AI ResumeMaker는 이력서 작성 이후의 단계까지 고려하여 구직자가 면접에서 당황하지 않고 자신감 있게 임할 수 있도록 지원합니다. 실전과 유사한 환경에서의 연습과 피드백은 불필요한 긴장을 줄이고, 핵심 메시지를 효과적으로 전달하는 데 큰 도움이 됩니다.
Mock Interview: AI 면접관과의 모의 면접 및 피드백
AI ResumeMaker는 실제 채용 과정에서 자주 출제되는 질문들을 바탕으로 AI 면접관과의 모의 면접(Mock Interview) 기능을 제공합니다. 사용자는 화면을 보며 답변을 녹음하거나 타이핑하면, AI가 답변의 내용, 논리성, 자신감 등을 분석하여 구체적인 피드백을 제공합니다. 이를 통해 자신의 답변이 길거나 모호한 부분을 보완하고, 더 간결하고 핵심적인 답변을 만들 수 있습니다.
Question Bank: 기업별/직무별 예상 질문 리스트 제공
면접 준비의 핵심은 예상 질문에 대한 준비입니다. AI ResumeMaker는 방대한 데이터를 통해 특정 기업(예: 네이버, 카카오, 삼성 등) 또는 직무(예: 백엔드, 기획, 디자인 등)에서 자주 묻는 질문들을 정리하여 제공합니다. 이 리스트를 바탕으로 미리 답변을 구상하고 연습한다면, 면접장에서 어떤 질문이 나와도 대처할 수 있는 대비가 완료됩니다.
장기적 커리어 설계
취업은 끝이 아닌 새로운 시작입니다. AI ResumeMaker는 단기적인 이직/취업 성공뿐만 아니라, 사용자의 장기적인 커리어 개발을 지원합니다. 현재 위치와 역량을 분석하여 미래의 성장 가능성을 탐색하고, 더 나은 보상과 직급으로 나아갈 수 있는 로드맵을 제시합니다.
Career Path: 시장 트렌드 기반 커리어 로드맵 제안
본인의 경력과 기술 스택을 분석하여, 향후 어떤 직무로 성장해야 시장 가치가 높아지는지를 시뮬레이션합니다. 예를 들어, 백엔드 개발자로 시작했다면, 시장 트렌드를 반영하여 아키텍트나 테크 리드, 혹은 AI 엔지니어로 전환하기 위한 구체적인 학습 가이드와 경로를 제시해 줍니다.
Salary Planning: 연봉 계획 및 전직 전략 컨설팅
시장 평균 연봉 데이터를 바탕으로 현재 자신의 연봉이 적정한지, 혹은 더 높은 보상을 받기 위해 어떤 역량을 보강해야 하는지를 분석합니다. 또한, 적절한 전직 시기와 이직할 때 요구되는 협상 전략까지 제안하여, 구직자가 더 높은 연봉과 조건으로 커리어 업그레이드를 할 수 있도록 돕습니다.
요약: 2026년 ATS 키워드 전략의 핵심
AI ResumeMaker가 제안하는 Solution
2026년의 ATS는 단순한 채용 도구를 넘어, 구직자의 전문성을 가장 객관적으로 측정하는 잣대입니다. 이에 대한 대응책은 더 이상 눈치껏 키워드를 넣는 구식 방법이 아닙니다. AI ResumeMaker는 이러한 최신 트렌드에 발맞춰, 불필요한 시간 낭비 없이 직무 전문가 수준의 이력서와 커버레터를 즉시 생성할 수 있는 혁신적인 Solution을 제공합니다.
1분 최적화: 이력서 & 커버레터 즉시 생성
AI ResumeMaker의 가장 큰 장점은 압도적인 속도와 정확성입니다. 사용자가 기본적인 정보와 경력을 입력하는 데 1분 정도만 투자하면, AI가 이를 분석하여 수 분 내에 ATS 최적화된 이력서와 직무 적합한 커버레터를 생성합니다. 번거로운 편집 과정 없이도 전문가 수준의 서류를 확보할 수 있어, 서류 준비에 드는 에너지를 면접 준비 등 더 중요한 일에 할당할 수 있게 해줍니다.
HR 로직 기반: 합격률을 높이는 전문 조언
AI ResumeMaker는 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 실제 채용 담당자(HR)가 이력서를 검토하는 로직과 평가 기준을 데이터화하여 적용합니다. 즉, 어떤 내용이 합격을 부르는 '스토리'가 되는지를 알고 있습니다. 때문에 단순한 키워드 나열이 아닌, 지원자의 강점을 부각시키는 성과 중심의 기술과 논리적인 흐름을 만들어 내어 합격률을 극대화합니다.
지금 시작하는 합격 준비
어려운 채용 시장에서 생존하고 원하는 직장을 얻기 위해서는 남들과 다른 차별화된 전략이 필요합니다. 더 이상 막막한 이력서 작성과 불확실한 면접 준비로 시간을 허비하지 마세요. AI가 제시하는 최적의 커리어 솔루션을 통해 합격에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다.
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대상: 신입, 커리어 전환, 이직 준비자 전원
채용 트렌드가 빠르게 변화하는 2026년, AI ResumeMaker는 변화에 뒤처지지 않도록 돕는 가장 확실한 파트너입니다. 이제 여러분의 소중한 시간과 역량을 낭비하지 마시고, AI ResumeMaker와 함께 체계적으로 합격 전략을 세워 원하는 직군에 도전해 보시기 바랍니다.
ATS 이력서 키워드 2026: 합격률 높이는 핵심 키워드 모음 (레퍼런스 포함)
2026년 ATS 이력서에서 통하는 핵심 키워드는 무엇이며, 어떻게 발견하나요?
2026년 채용 트렌드는 단순 경력 나열보다 AI 분석을 통한 직무 적합성에 초점이 맞춰져 있습니다. 핵심은 'AI 이력서 빌더'가 제시하는 데이터 기반 키워드입니다. 기술 스택의 경우 Python, SQL, React, Figma 등 구체적인 도구명이 중요하며, 프로세스 측면에서는 Agile, Scrum, 데이터 분석, 프로젝트 관리(PMP) 같은 방법론이 포함되어야 합니다. 특히 'AI ResumeMaker'와 같은 툴을 활용하면 목표 공고의 키워드를 분석하여 경력 사항에 자연스럽게 녹여내는 최적화 기능을 제공합니다. 이는 단순 키워드 나열이 아닌, 해당 직무에서 실제로 사용하는 업무 용어와 성과 지표(KPI)를 반영하여 ATS 점수를 높이는 핵심 전략입니다.
경력이 부족한 신입/이직 준비생도 키워드를 효과적으로 삽입할 수 있나요?
경력이 부족한 구직자일수록 '커리어 설계 툴'의 관점에서 접근해야 합니다. 단순히 경력이 없다고 느는 것이 아니라, 학업 중 수행한 과제, 인턴십, 자격증 취득 과정에서 배운 역량을 직무 키워드와 연결하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 'Java 개발'을 목표로 한다면 학습 프로젝트에서 사용한 기술 스택을 구체적으로 기재하고, '문제 해결 능력' 같은 Soft skill 키워드도 빼먹지 말아야 합니다. 'AI ResumeMaker'는 이러한 비전공자나 신입 구직자에게 적합한 템플릿을 제공하며, 공백 기간을 어떻게 직무 관련 경험으로 채울지에 대한 구체적인 조언을 제공하여, 낮은 연차의 단점을 보완하고 지원 직무와의 연관성을 강조할 수 있게 도와줍니다.
ATS 이력서 키워드를 준비할 때 커버레터와 면접 준비도 동시에 해야 하나요?
네, ATS는 서류 통과 시스템일 뿐 최종 합격은 면접과 서류 심사가 동반되어야 합니다. 이력서에 'Java', 'React' 등 기술 키워드를 썼다면, 면접관은 이를 뒷받침할 수 있는 경험을 물어보기 마련입니다. 따라서 'AI 면접 대비' 기능을 활용하여 직무별 예상 질문(Q&A)을 미리 연습하는 것이 필수적입니다. 또한, 이력서에 담지 못한 동기와 열정은 '커버레터 빌더'를 통해 전달해야 합니다. 'AI ResumeMaker'에서는 이력서 최적화와 동시에 AI 커버레터 생성 및 모의 면접 연습이 가능하여, 키워드 준비와 실제 면접 대비를 하나의 흐름으로 연결할 수 있어 시간 효율적이고 통합된 준비가 가능합니다.
특정 산업군(예: 마케팅, IT)별로 주목해야 할 키워드 전략은 무엇인가요?
산업군별 특성에 맞는 키워드 전략이 필요합니다. IT 직군의 경우 기술 스택(Stack)의 정확한 명칭과 버전, 개발 환경(OS) 등이 중요합니다. 마케팅 직군은 캠페인 분석, ROAS, SEO/SEM, GA4, 콘텐츠 기획 등 성과 측정 키워드가 핵심입니다. 이처럼 산업군별 키워드는 방대하기 때문에 'AI ResumeMaker'의 '이력서 최적화' 기능을 활용하는 것이 가장 빠른 방법입니다. 사용자가 목표 직무와 산업군을 입력하면, AI가 해당 분야에서 가장 선호하는 키워드 트렌드를 분석하여 이력서 문장에 자연스럽게 적용해 줍니다. 이는 일반 구직자가 혼자서 파악하기 어려운 미묘한 업계 용어 차이를 보완해 줍니다.
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