ATS의 합격률을 가르는 숨은 기준
인사 담당자의 75%가 ATS로 서류를 필터링한다
현대 채용 시장에서 이력서는 먼저 기계의 검증을 통과해야 human 리뷰어에게 닿을 수 있습니다. 글로벌 HR 트렌드 리포트에 따르면, Fortune 500 기업을 포함한 대기업의 75% 이상이 채용 관리 시스템(ATS)을 활용하여 지원서의 1차 필터링을 수행합니다. 이는 단순한 트렌드가 아니라 2026년 채용의 표준 프로세스로 자리 잡았으며, 지원자의 역량과 무관하게 기술적 요건을 만족하지 못한 이력서는 시스템에 의해 즉시 탈락 처리될 확률이 높습니다.
2026년에도 변하지 않는 채용 트렌드
2026년의 채용 시장은 AI 기반 분석이 고도화되면서 단순한 키워드 매칭을 넘어 문맥과 맥락을 파악하는 능력으로 진화하고 있습니다. 그러나 변하지 않는 핵심 원칙은 명확합니다. 시스템이 데이터를 정확하게 parsing(구조화 분석)할 수 있어야 한다는 점입니다. 복잡한 그래픽이나 비표준 글꼴은 ATS의 인식 오류를 유발하여, 지원자가 아무리 우수한 인재라도 첫 단계에서 배제되는 '불합격의 방아쇠'가 될 수 있습니다.
키워드 누락이 곧 불합격이다
ATS 알고리즘은 채용 공고(JD)에 명시된 필수 역량과 기술 스택을 이력서에서 얼마나 정확히 반영하고 있는지 확인합니다. 여기서 '관련성'이 가장 중요한잣대가 됩니다. 예를 들어, 'Python' 개발자岗位에 지원하면서 관련 경력 기술에 프로그래밍 언어를 명시하지 않는다면, 해당 이력서는 경험자라도 시스템 점수에서 낙제점을 받게 됩니다. 즉, 키워드의 누락은 곧바로 자동 불합격을 의미합니다.
AI ResumeMaker가 제시하는 첫 번째 솔루션
ATS 친화적 이력서 작성의 시작
ATS 합격률을 높이기 위해서는 시스템이 해독하기 쉬운 구조와 명확한 데이터 포맷을 사용해야 합니다. 복잡한 디자인 요소를 제거하고, 제목과 본문을 논리적으로 구분하며, 지원 직무와 관련된 키워드를 자연스럽게 배치하는 것이 중요합니다. 이러한 방식은 기계가 정보를 정확히 추출하게 하여, 채용 담당자에게 지원자의 핵심 경쟁력을 온전히 전달하는 첫걸음이 됩니다.
AI ResumeMaker: 당신의 첫 번째 합격 티켓
AI ResumeMaker는 이러한 ATS 트렌드에 최적화된 도구로, 사용자가 복잡한 포맷팅 규칙을 몰라도 데이터 손실 없이 이력서를 작성할 수 있도록 돕습니다. 특히, 2026년 채용 시장에서 요구하는 정량적 성과 기술과 키워드 최적화를 AI가 자동으로 제안하여, 지원자가 비즈니스 성과에만 집중할 수 있도록 지원합니다. 이는 단순한 작성 툴을 넘어, 합격 확률을 높이는 전략적 도구입니다.
첫 번째 실수: 시스템이 읽을 수 없는 포맷팅
디자인 과다 및 복잡한 레이아웃
디자이너나 마케터가 아닌 이상 과도한 디자인 요소는 오히려 역효과를 낳습니다. ATS는 이미지, 텍스트 박스, 측면 바(Sidebar) 등 복잡한 레이아웃을 가진 이력서의 내용을 제대로 인식하지 못하는 경우가 많습니다. 데이터가 분절되거나 누락되어 시스템이 지원자의 경력을 제대로 평가할 수 없게 되며, 이는 곧 '미인식 데이터'로 처리되어 불합격으로 이어질 수 있습니다.
ATS가 오독하는 특수 문자와 아이콘 사용 금지
전화번호나 이메일 주소에 하이픈(-)이나 괄호([]) 같은 특수 문자를 과도하게 사용하거나, 폰트 어썸(Fa) 아이콘을 사용하는 것은 금물입니다. ATS는 이를 텍스트의 일관성을 해치는 특수 기호로 인식하거나 오류를 발생시킬 수 있습니다. 예를 들어, '010-1234-5678'보다는 '010 1234 5678'과 같이 공백으로 구분하는 것이 데이터 추출 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
이미지나 테이블 내 텍스트는 데이터 상실을 부른다
간혹 지원자들은 경력 사항을 정리하기 위해 테이블(표) 형태를 사용하거나, 개인정보 확인을 위해 증명사진을 첨부합니다. 그러나 대부분의 ATS는 테이블 내부의 텍스트를 인식하는 능력이 떨어지며, 이미지 파일 내에 포함된 텍스트는 전혀 읽지 못합니다. 결과적으로 이력서가 제출되었더라도 시스템 상에서 공백처럼 보일 수 있으므로, 무조건적인 텍스트 기반의 단순한 나열 방식을 사용해야 합니다.
파일 형식 선택의 중요성 (.docx vs PDF)
파일 형식 선택은 ATS 지원 여부와 직결됩니다. 과거에는 PDF 파일이 높은 호환성을 자랑했지만, 편집 가능한 PDF(Editable PDF)의 경우 ATS가 텍스트 레이어를 제대로 읽지 못하는 기술적 한계가 발생할 수 있습니다. 반면, .docx 파일은 대부분의 ATS에서 가장 안정적으로 지원되는 포맷이므로, 가급적 원본 파일이 .docx인 것이 안전합니다.
모든 ATS가 PDF를 지원하는 것은 아니다
최신 ATS는 PDF도 지원하지만, 기업이 사용하는 시스템의 버전에 따라 데이터 추출률이 달라질 수 있습니다. 특히 이미지가 포함된 PDF나 스캔한 문서 형태의 이력서는 시스템이 텍스트로 인식하지 못하고 그림 파일로 처리하여 내용을 전혀 추출하지 못할 위험이 큽니다. 따라서 파일을 변환할 때는 반드시 텍스트 레이어가 포함된 방식을 선택해야 합니다.
AI ResumeMaker의 안전한 파일 변환 기능
AI ResumeMaker는 사용자가 작성한 내용을 바탕으로 ATS가 가장 선호하는 최적화된 파일 형식으로 내보내는 기능을 제공합니다. 이 과정에서 특수 문자나 깨짐 현상 없이 데이터를 보존하며, Word(.docx)와 PDF 중 상황에 맞는 선택이 가능하도록 유연한 옵션을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 기술적 오류 없이 이력서를 제출할 수 있습니다.
두 번째 실수: 직무와 무관한 키워드 난사
ATS 알고리즘을 역이용하는 키워드 전략
키워드는 많을수록 좋은 것이 아닙니다. ATS 알고리즘은 단순히 키워드의 개수를 세는 것이 아니라, '직무 적합성'을 기반으로 점수를 매깁니다. 지원하는 포지션과 관련 없는 기술 스택이나 경험이 이력서에 무분별하게 섞여 있다면, 시스템은 지원자의 경력이 산만하다고 판단하여 점수를 낮출 수 있습니다. 핵심은 '연관성'과 '밀도'입니다.
불필요한 스킬 기능 제거 및 군더더기 정리
과거 경력을 기술할 때, 현재 지원하는 직무에 도움이 되지 않는 과거의 업무는 과감히 삭제해야 합니다. 예를 들어, 백엔드 개발자岗位에 지원하면서 대학 시절 아르바이트로 했던 매장 판매 경험을 굳이 길게 기술할 필요는 없습니다. 이력서의 분량은 한정되어 있으므로, 핵심 키워드가 노출될 수 있는 공간을 확보하는 전략이 필요합니다.
타겟 공고의 JD 분석이 핵심이다
효과적인 키워드 전략은 지원하고자 하는 기업의 채용 공고(JD)를 정밀 분석하는 것에서 시작됩니다. JD에 반복적으로 언급되는 동사(예: '주도하다', '구축하다')와 명사(예: 'SQL', 'Figma')를 추출하여 이력서에 자연스럽게 녹여내야 합니다. 이는 ATS 점수를 올리는 가장 확실한 방법입니다.
AI ResumeMaker의 키워드 자동 최적화 기능
AI ResumeMaker는 사용자가 목표로 하는 직무와 기업의 JD를 분석하여, 반드시 포함해야 하는 핵심 키워드를 자동으로 추출해 줍니다. 사용자가 직접 키워드를 검색하고 선별해야 하는 번거로움을 덜어주는 것입니다.
인사 담당자가 원하는 핵심 키워드 추출
AI 알고리즘이 직무별 특성을 분석하여, 해당 산업에서 가장 중요하게 여기는 기술 용어와软技能(Soft Skill) 키워드를 제시합니다. 이를 통해 지원자는 지원 분야의 트렌드를 반영한 최신 키워드를 사용하여 신뢰도를 높일 수 있습니다.
과도한 키워드 삽입으로 인한 감점 방지
AI ResumeMaker는 단순히 키워드를 나열하는 것이 아니라, 문맥 속에 녹아들어갈 수 있는 적절한 위치를 제안합니다. 이는 키워드 스팸(Keyword Stuffing)으로 인해 ATS나 human 리뷰어에게 좋지 않은 인상을 주는 것을 방지하며, 자연스러운 문장 흐름을 유지하게 합니다.
세 번째 실수: 모호한 성과 서술 (가치 측정 실패)
숫자가 없는 이력서는 신뢰를 잃는다
성과를 기술할 때 '맡은 바 임무를 성실히 수행했다'는 식의 서술은 지원자의 가치를 정확히 전달하지 못합니다. 채용 담당자는 지원자가 과연 비즈니스에 어떤 금전적, 시간적 이익을 가져다줄 수 있는지 수치로 확인하고 싶어 합니다. 숫자가 빠진 성과 기술은 막연하며, 비교 불가능한 정보로 치부될 수 있습니다.
단순한 업무 나열 vs 성과 기반 서술 (STAR 기법)
단순히 'OA 프로그램 사용'이라고 적는 대신, STAR 기법(Situation, Task, Action, Result)을 활용하여 구체적인 상황과 결과를 도출해야 합니다. 예를 들어, 'Excel을 활용하여 업무 효율화'라는 문장은 좋은 성과라고 보기에 애매하지만, 'macros 기능을 도입하여 보고서 작성 시간 50% 단축'이라고 기술한다면 임팩트가 명확해집니다.
“매출 증대”가 아닌 “매출 30% 증대”로 표현하라
가치 측정 실패를 방지하는 가장 좋은 방법은 수치를 포함하는 것입니다. '고객 만족도 향상'보다 '고객 만족도 조사 결과 20%p 상승', '프로젝트 기간 단축'보다 '납기일보다 2주 빠르게 완료'와 같이 구체적인 숫자를 제시하는 것이 훨씬 설득력 있습니다.
AI ResumeMaker로 작성하는 임팩트 있는 경력 기술
AI ResumeMaker는 사용자가 작성한 업무 내용을 분석하여, 숫자를 삽입할 수 있는 부분을 제안하거나, 더 강력한 동사를 사용하도록 돕습니다. 경력 사항을 작성할 때마다 AI 피드백이 실시간으로 제공되어, 지원자 스스로 성과를 돋보이게 다듬을 수 있습니다.
AI가 제안하는 성과 데이터 기입 템플릿
구체적인 데이터를 입력하지 않은 문장에 대해, AI가 "이때 매출액은 얼마나 증가했나요?" 또는 "얼마나 시간을 단축하셨나요?"와 같이 숫자를 유도하는 질문을 던지기도 합니다. 이는 지원자가 간과했던 성과 데이터를 끌어내는 데 도움을 줍니다.
경력 사항을 자동으로 정량화하는 팁 제공
단순히 '주도'라는 단어를 썼을 때, '10인 팀을 이끌고', '5개월간' 등 구체적인 수식어를 추가할 것을 권장하여, 문장의 무게감과 신뢰도를 높여줍니다. 그 결과, 밋밋했던 경력 사항도 전문가다운 강력한 스토리로 재탄생합니다.
네 번째 실수: 동일 이력서로 모든 기업에 지원
ATS의 ‘잡스코어’ 알고리즘과의 연관성
대부분의 ATS는 지원자의 이력서에 명시된 스킬과 채용 공고의 요구 사항을 비교하여 '잡스코어(Job Score)'라는 적합도 점수를 매깁니다. 동일한 이력서로 여러 기업에 지원하면, 각 공고에서 요구하는 미묘한 차이를 반영하지 못해 잡스코어가 낮게 나올 확률이 높습니다. 이는 결과적으로 서류 통과율을 떨어뜨리는 원인이 됩니다.
대기업 vs 스타트업의 문화 차이를 반영해야 한다
대기업은 체계적이고 전문적인 역량을, 스타트업은 유연성과 실행력을 중시합니다. 동일한 경력이라도 대기업 지원 시 '프로세스 개선'을, 스타트업 지원 시 '민첩한 문제 해결'을 강조하는 식으로 문맥을 수정해야 합니다. 이러한 맥락의 차이는 ATS가 문장을 해석하는 방식에도 영향을 미칩니다.
직무별 요구 역량을 달리 적용하라
마케팅岗位 지원 시 '데이터 분석' 능력을 강조했다면, 영업岗位 지원 시에는 '커뮤니케이션' 능력을 부각시켜야 합니다. 동일한 경력이라도 지원 직무의 관점에서 서술을 재구성하여, 해당岗位에 가장 적합한 인재라는 느낌을 주어야 합니다.
AI ResumeMaker의 맞춤형 이력서 생성 기능
AI ResumeMaker는 사용자가 입력한 기본 경력 정보를 바탕으로, 지원하고자 하는 직무와 기업에 맞춰 이력서를 자동으로 재구성해 줍니다. 일일이 수정할 필요 없이 버튼 하나로 최적화된 이력서를 생성할 수 있습니다.
직무 및 기업 트렌드에 맞춘 1분 자동 최적화
사용자가 원하는 직무명(예: '프론트엔드 개발자', '디지털 마케터')을 입력하면, AI가 해당 직무에서 선호하는 기술 스택과 경력 서술 방식을 분석하여 이력서를 수정합니다. 이 과정은 불과 1분 정도면 완료되어 여러 기업에 지원할 때 드는 시간을 획기적으로 단축시킵니다.
Word 편집 후 출력까지 지원하는 유연한 에디팅
AI가 생성한 맞춤형 이력서는 사용자가 추가로 수정하고 싶은 부분이 있다면 언제든지 편집할 수 있습니다. 최종적으로는 Word 파일이나 PDF 파일로 다운로드(다운로드 대신 '내보내기')하여 사용할 수 있어, 유연성과 편의성을 모두 갖췄습니다.
다섯 번째 실수: 상세 경력의 공백과 잦은 이직
employment gap(경력 단절) 해석의 차이
경력 공백(Employment Gap)은 채용 과정에서 민감한 이슈입니다. ATS가 직접적인 불합격 사유로 삼지는 않지만, human 리뷰어가 볼 때는 의문을 품게 만듭니다. 중요한 것은 공백을 숨기는 것이 아니라, 전문가다운 태도로 해석의 차이를 만드는 것입니다.
공백 기간을 설명하는 전문가의 답변 전략
육아, 개인 사유, 휴식 등이 원인이었다면, 이 기간 동안 어떤 역량을 쌓았는지 강조해야 합니다. 예를 들어, 'NCS(국가직무능력표준) 과정 이수'나 '관련 자격증 취득' 등 공백을 채우기 위한 능동적인 활동을 기술하여 지원자의 의지를 보여주는 것이 좋습니다.
잦은 이직 시 커버레터로 해명하는 법
3년 미만의 잦은 이직은 '직무 적합성'을 의심받을 수 있습니다. 이 경우, 단순히 이력서에 나열하기보다는 커버레터를 통해 각 이직의 이유가 성장과 발전을 위한 합리적인 선택이었음을 설명하는 전략이 필요합니다.
AI ResumeMaker의 커버레터 및 면접 대비 기능
AI ResumeMaker는 이력서 작성에 그치지 않고, 경력 공백과 잦은 이직으로 인한 리스크를 관리할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 특히 AI 커버레터 생성 기능은 이러한 약점을 커버하는 데 유용합니다.
경력 공백을 커버하는 AI 커버레터 자동 생성
사용자가 경력 공백 기간을 입력하면, AI ResumeMaker는 해당 기간을 긍정적으로 재해석하는 커버레터 문구를 제작합니다. '쉬어가는 기간'이 아닌 '자기 계발 및 역량 강화 기간'으로 포장하여 채용 담당자의 우려를 불식시키는 것입니다.
면접 시 난감한 질문에 대응할 답변 카드 제공
이직 횟수가 많거나 공백이 긴 지원자는 면접에서 관련 질문을 피할 수 없습니다. AI ResumeMaker는 '면접 대비' 기능을 통해 이러한 난감한 질문에 대한 모범 답안(Answer Card)을 제공합니다. 이를 통해 지원자는 준비된 답변으로 당당하게 면접에 임할 수 있습니다.
결론: AI ResumeMaker와 함께하는 합격 여정
이력서 작성 단계의 마무리 체크리스트
이력서를 최종 제출하기 전, 다시 한번 전체를 점검해야 합니다. 포맷팅이 깨지 않았는지, 지원 직무의 핵심 키워드가 빠짐없이 포함되었는지, 숫자 기반의 성과 서술이 적절히 배치되었는지 확인하는 과정은 필수입니다. 이는 마지막 순간의 실수를 방지하는 안전장치입니다.
최종 제출 전 ATS 점검 시스템 확인
AI ResumeMaker가 제공하는 ATS 점검 시스템을 활용하여 이력서의 점수를 미리 확인해 보세요. 어떤 부분이 수정되어야 합격률이 올라가는지 구체적인 피드백을 받을 수 있습니다. 이는 막연한 불안감을 해소하고 확신을 가지고 지원할 수 있게 합니다.
PDF/Word 파일 최종 검수 및 다운로드
파일을 내보내기(다운로드)하기 전, 반드시 '텍스트 모드'로 내용이 정상적으로 보이는지 확인해야 합니다. AI ResumeMaker를 통해 생성된 파일은 ATS 최적화가 완료된 상태이므로, 별도의 깨짐 현상 없이 안전하게 제출할 수 있습니다.
면접과 커리어 설계로 완성하는 취업 솔루션
이력서 합격은 취업의 시작입니다. AI ResumeMaker는 이력서 작성에서 면접 대비, 나아가 장기적인 커리어 설계까지 아우르는 종합적인 지원을 약속합니다. 지원자는 기술적인 부분에 대한 걱정 없이 본인의 역량과 비전에 집중할 수 있습니다.
모의 면접 시스템으로 최종 점검하기
실제 면접과 유사한 환경에서 AI가 질문하고 답변을 평가하는 모의 면접 시스템을 제공합니다. 이 과정을 통해 부족한 답변을 보완하고, 말하는 습관을 교정하여 면접 당일의 실수를 최소화할 수 있습니다.
AI ResumeMaker와 함께하는 커리어 로드맵 수립
단기적인 취업 목표 달성을 넘어, 장기적인 커리어 로드맵을 설계하는 데에도 AI ResumeMaker의 도움을 받을 수 있습니다. 현재 위치와 목표를 분석하여 최적의 이직 시기와 연봉 계획, 그리고 필요한 추가 역량을 제안받으며 주도적인 커리어 관리가 가능해집니다.
ATS 이력서 작성 시 피해야 할 5가지 실수 (2026 최신 가이드) - AI ResumeMaker
Q1. ATS가 이력서를 읽지 못하는 이유는 무엇인가요? 어떻게 해결하나요?
ATS(자동 채용 시스템)가 이력서를 읽지 못하는 가장 큰 이유는 서식 파일 호환성 문제입니다. 간혹 사용자가 PDF 대신 한글(hwp) 파일이나 이미지 형태로 제출하거나, 복잡한 디자인과 표(테이블)를 과도하게 사용하여 시스템이 텍스트를 추출하지 못하는 경우가 발생합니다. 이는 곧 지원 자격이 있어도 서류 전형에서 탈락하는 결과로 이어집니다. 이를 해결하기 위해 이력서는 반드시 PDF 또는 MS Word(.docx) 형식으로 저장해야 하며, 디자인 요소를 최소화하고 명확한 제목, 본문, 경력 항목 구조를 유지하는 것이 좋습니다. AI ResumeMaker를 사용하면 위험한 서식을 사전에 검출하여 ATS 친화적인 포맷으로 자동 변환해 주며, AI 이력서 생성 기능을 통해 복잡한 서식 작업 없이도 전문적인 레이아웃을 만들 수 있습니다. 이 도구는 PDF/Word/PNG 등 다양한 포맷으로의 안전한 내보내기를 지원하므로 지원 과정에서의 기술적 오류를 원천 차단할 수 있습니다.
Q2. 경력과 무관한 경험을 나열해야 할까요, 아니면 빼야 할까요?
경력과 무관한 경험은 무조건 빼는 것이 원칙입니다. 채용 담당자는 지원자가 보유한 직무 역량에만 집중하기 때문에, 군 복무나 단순 아르바이트처럼 직무와 직접적인 연관성이 없는 내용은 오히려 핵심을 흐리게 만듭니다. 단, 경력 공백기가 길거나 커리어 전환을 준비하는 경우 해당 기간 동안 쌓은 역량을 어떻게 직무와 연결 지을지 고민해야 합니다. 이때는 경험이 아닌 '업무 성과' 위주로 재구성하고, 불필요한 설명은 과감히 삭제하세요. AI ResumeMaker의 '이력서 최적화' 기능은 목표 직무와의 연관성을 AI로 분석하여 강조되어야 할 키워드와 성과를 추천해 줍니다. 또한 '커리어 설계' 툴을 활용하면 현재 경험을 바탕으로 어떤 직무로 전환하는 것이 유리한지 시장 트렌드와 함께 제안받을 수 있어, 경험을 재배치하는 데 실용적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Q3. 이력서에 키워드가 부족하다고 느끼는데, 어떤 단어를 넣어야 할까요?
키워드는 단순히 많이 나열한다고 해서 좋은 것이 아니라, '직무 적합성'을 얼마나 잘 반영하는지가 중요합니다. 구직자는 채용 공고(JD)에 명시된 필수 역량(예: 데이터 분석, 캐주얼 UX 디자인, 백엔드 개발 등)을 정확히 파악하여 경력 사항에 녹여내야 합니다. 만약 JD의 요구사항과 본인의 경험이 다르게 느껴진다면, 같은 행동이라도 그 용어를 직무 용어에 맞춰 재기록하는 편이 좋습니다. 예를 들어 '판매' 대신 '영업 전략 수립' 같은 전문 용어를 사용하는 것입니다. AI ResumeMaker는 직무별 맞춤 키워드를 자동으로 추천하여 문서 내 최적의 밀도를 유지하도록 도와줍니다. 이력서 최적화 기능을 통해 목표 회사와 직무에 맞는 핵심 단어를 채워 넣으면 ATS 점수는 물론, HR 담당자의 가독성도 동시에 높일 수 있습니다.
Q4. 오래된 경력은 삭제해야 하나요? 아니면 그대로 두고 설명해야 하나요?
오래된 경력이라고 해서 무조건 삭제할 필요는 없습니다. 해당 경험이 지원 직무의 핵심 역량을 증명하는 '증거'라면, 10년이 지났더라도 간략히 포함시키는 것이 유리합니다. 하지만 단순 반복 업무나 직무와 동떨어진 경력이라면 굳이 이력서 공간을 차지할 필요가 없습니다. 중요한 것은 '과거의 경험이 현재의 지원 직무와 어떤 연관이 있는가'를 명확히 보여주는 것입니다. AI ResumeMaker는 경력 기술 시 시점 순이 아닌 '중요도' 순으로 정렬할 수 있도록 돕습니다. 또한 AI 커버레터 생성 기능을 활용하면 오래된 경력이라도 현재 지원 직무에 어떻게 기여할 수 있는지 직무 적합도를 높이는 스토리텔링을 제공합니다. 이는 나이가 많거나 경력이 긴 구직자들이 자신의 가치를 객관적으로 전달하는 데 효과적입니다.
Q5. 이력서를 제출하기 전에 마지막으로 확인해야 할 항목은 무엇인가요?
제출 전 반드시 확인해야 할 사항은 '문법 및 오타', '연락처의 정확성', 그리고 '직무 연관성'입니다. 특히 오타는 지원자의 � attention to detail(세밀함)을 의심받는 결정적인 계기가 되므로, 혼자서는 발견하기 어려운 부분이 많습니다. 또한 이력서 상단에 기재한 희망 연봉이나 근무지가 채용 공고와 너무 동떨어져 있지는 않은지, 자기소개서가 아닌 이력서임에도 주관적인 어조를 쓰고 있지는 않은지 점검해야 합니다. AI ResumeMaker는 'AI 모의 면접'과 '면접 대비' 기능을 통해 이력서에 기재된 내용을 기반으로 예상 질문을 생성합니다. 이 과정에서 이력서의 내용이 모순되거나 비어 있는 부분을 간접적으로 확인할 수 있어, 실제 면접관이나 채용 담당자가 보았을 때 이해하기 쉬운 완성도 높은 이력을 준비할 수 있도록 지원합니다.
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