ATS가 선발하는 2026년 이력서 트렌드
AI 채용 전형 확대와 새로운 평가 기준
키워드 분석과 문맥 이해를 넘어선 지원자 프로파일링
2026년의 채용 시장은 단순한 키워드 매칭을 넘어선 고도화된 AI 분석이 주류를 이룹니다. 과거의 ATS가 공고에 명시된 기술 스택의 단어가 이력서에 포함되는지 여부만 확인했다면, 현재의 시스템은 지원자의 경력과 직무 간의 '연결성'과 '문맥적 일치도'를 정밀하게 계산합니다. 예를 들어, 'React'라는 키워드가 단순히 기술 스택에 나열된 경우보다, 특정 프로젝트에서 React를 사용하여 어떤 문제를 해결했고 어떤 성과를 냈는지에 대한 서술이 있는지를 더 높게 평가합니다. 이는 지원자가 특정 기술을 단순히 접해본 수준인지, 아니면 실무에 적용하여 성과를 창출할 수 있는 역량을 갖춘 지원자인지 구분하기 위함입니다. 따라서 2026년형 이력서 최적화의 핵심은 단순한 키워드 나열이 아니라, 지원자의 경험이 직무 적합성과 얼마나 깊게 결부되어 있는지를 보여주는 스토리텔링에 있습니다.
블라인드 채용 확산과 개인정보 보호 기술의 접목
채용의 공정성을 높이기 위한 블라인드 채용 방식이 2026년에는 더욱 확산되며, 이와 연동된 개인정보 보호 기술이 ATS에 접목되고 있습니다. 많은 기업들이 무의식적인 편견(Symphony Talent, HireVue 등)을 배제하기 위해 이름, 나이, 출신 학교 등 인적 사항을 AI가 자동으로 마스킹하거나 별도의 뷰어를 통해 처리하도록 시스템을 구축하고 있습니다. 이에 따라 지원자는 나이나 특정 학벌에 기대기보다, 순수한 직무 수행 능력과 성과를 어필하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 또한, 개인정보 보호에 대한 사회적 요구가 높아짐에 따라 ATS 시스템 자체가 GDPR 등 국제 규격을 준수하며 지원자 데이터를 안전하게 처리하는지 여부도 채용 기업의 신뢰도 평가 요소로 작용하고 있습니다. 이는 지원자에게도 본인의 데이터가 안전하게 처리되는지 확인하고, 이에 맞는 이력서 포맷을 선택해야 함을 의미합니다.
합격률을 좌우하는 핵심 요소의 변화
정량적 성과 데이터의 비중 증가
2026년 ATS 알고리즘은 '어떤 일을 했는가'보다 '얼마나 잘했는가'에 더 큰 가중치를 둡니다. 즉, 정량적 성과 데이터(QRD: Quantifiable Result Data)가 합격률을 가르는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. "매출 증대에 기여했다"는 모호한 서술 대신, "마케팅 예산 10% 삭감을 통해 ROAS 150% 개선 및 매출 2억 증대"와 같이 숫자로 검증 가능한 성과가 AI에 의해 높게 평가됩니다. 이는 지원자의 업무 효율성과 문제 해결 능력을 객관적으로 측정하려는 기업의 의도입니다. 따라서 지원자는 경력 기술 시 단순한 업무 나열에서 벗어나, 본인의 업무가 조직에 어떠한 수치적 가치를 제공했는지를 명확히 기록하고 이를 이력서에 반영해야 합니다.
직무 적합성과 소프트 스킬의 객관적 증명
직무 적합성(Hard Skills)과 더불어 소프트 스킬(Soft Skills)의 객관적 증명이 ATS 평가의 새로운 트렌드입니다. 과거에는 '소통 능력', '리더십' 같은 단어를 단순히 나열했지만, 2026년의 AI는 이를 뒷받침하는 구체적인 상황을 요구합니다. 예를 들어, '소통 능력'을 어필하고 싶다면 "크로스 펑션널 팀 5개 부서와의 협업을 이끌어 프로젝트 기간 20% 단축"과 같은 구체적인 에피소드를 서술해야 합니다. ATS가 문맥을 이해하는 능력이 강화됨에 따라, 이러한 '행동'과 '결과'가 포함된 서술은 지원자의 직무 적합성과 소프트 스킬을 동시에 검증하는 효과를 가져옵니다. 이는 지원자가 단순히 기술만 가진 사람이 아니라, 조직 내에서 조화롭게 일하며 성과를 낼 수 있는 인재인지 판별하는 잣대가 됩니다.
2026년형 ATS 최적화 이력서 작성법
파싱 오류를 방지하는 포맷팅 가이드
ATS 친화적 레이아웃과 폰트 선택
ATS 시스템은 이력서를 텍스트 데이터로 변환(Parsing)하여 분석하기 때문에, 레이아웃과 폰트 선택이 매우 중요합니다. 2026년에도 여전히 Arial, Calibri, Times New Roman, Verdana 등과 같은 고딕 계열의 일반적인 폰트를 사용하는 것이 안전합니다. 이는 시스템이 문자를 인식하는 데 오류를 일으킬 확률을 최소화하기 때문입니다. 또한, 글자 크기는 10~12pt 사이를 유지하되, 제목과 본문의 계층을 두께나 크기로 명확히 구분하여 AI가 내용을 쉽게 분류할 수 있도록 돕는 것이 좋습니다. 화려한 디자인이나 박스형 레이아웃은 데이터 추출에 혼란을 주므로, 가독성과 시스템 호환성을 최우선으로 하는 심플한 디자인을 고수해야 합니다.
표, 컬럼, 그래픽 사용 금지 및 텍스트 중심 작성
이력서 내에서 표(Table)나 다단(Columns) 구성, 그리고 그래픽(차트, 아이콘 등)은 ATS의 가장 큰 적입니다. 다단 형식으로 작성된 이력서는 시스템에 의해 문장이 끊기거나 순서가 꼬여 해석이 불가능해질 수 있으며, 표의 경우 데이터의 연결 관계를 잃어버리기 쉽습니다. 그래픽으로 포함된 기술 스킬 레벨 바(예: Python 80%)나 성과 차트는 ATS가 텍스트로 인식하지 못하므로, 반드시 텍스트로 서술하여 수정해야 합니다. "Python을 사용하여 데이터 분석 자동화 시스템 구축"과 같이 텍스트로 명확히 기술하는 것이 ATS 점수와 가독성 모두에서 훨씬 유리합니다.
Keyword Strategy & Semantic SEO
직무기술서(Job Description) 분석과 키워드 추출
ATS 최적화의 핵심은 채용 공고(Job Description, JD)에 숨겨진 키워드를 정확히 탐지하고 이를 내 이력서에 녹여내는 것입니다. 2026년의 ATS는 단순 명사(예: Python, SQL)뿐만 아니라 동사(예: 최적화, 구축, 분석)와 기술 수준을 나타내는 수식어(예: 고급, 전문가 수준)까지 함께 분석합니다. JD에 '데이터 파이프라인 구축 경험이 있는 분'이라고 명시되어 있다면, 단순히 'SQL'만 나열할 것이 아니라 'SQL을 활용한 데이터 파이프라인 구축 경험이 있습니다'와 같이 문장 내에서 키워드를 연결하는 것이 중요합니다. 이는 AI에게 지원자가 해당 직무의 요구 역량을 정확히 이해하고 있음을 보여주는 신호가 됩니다.
단순 나열이 아닌 스토리텔링 내 자연스러운 삽입
키워드를 단순히 나열하는 것은 키워드 스팸(Keyword Stuffening)으로 간주되어 오히려 불이익을 받을 수 있습니다. 2026년의 지능형 ATS는 키워드가 자연스러운 문맥 속에 녹아 있는지를 파악합니다. 예를 들어, JD에 '문제 해결 능력'이 중요하다고 했을 때, 이력서의 프로젝트 경험 항목에서 "기존 시스템의 오류 발생 빈도가 높다는 문제를 파악하고, 원인 분석 및 코드 리팩토링을 통해 오류율 50% 감소시켰습니다"와 같이 구체적인 상황(Situation)과 행동(Action) 속에 키워드를 포함시키는 것이 효과적입니다. 이는 지원자가 단순히 단어를 암기한 것이 아니라, 해당 능력을 실제로 적용하여 문제를 해결한 경험이 있음을 증명하는 스토리텔링 전략입니다.
AI ResumeMaker로 보는 고합격률 이력서 샘플
AI ResumeMaker의 자동 최적화 기능 활용
AI가 분석한 내용/형식 기반 목표 직무 맞춤 키워드 하이라이트
AI ResumeMaker는 사용자가 이력서 초안을 업로드하면, 이를 기반으로 2026년 ATS 트렌드에 맞춰 내용과 형식을 정밀하게 분석합니다. 이 도구는 목표 직무의 JD 데이터를 참조하여 이력서에 부족한 키워드를 발견하고, 해당 단어가 포함된 문장을 자연스럽게 수정하거나 추가할 것을 제안합니다. 예를 들어, 사용자가 '프론트엔드 개발자' 지원을 위해 이력서를 제출하면, AI ResumeMaker는 'React', 'TypeScript', '성능 최적화' 등 핵심 키워드가 누락되었는지 확인하고, 기존 경력 문장에 이러한 키워드를 자연스럽게 통합할 수 있는 수정안을 제공합니다. 이 과정에서 단순히 키워드를 나열하는 것이 아니라, 어떤 프로젝트에서 해당 기술을 사용했는지에 대한 맥락을 함께 제공하여 ATS 점수와 가독성을 동시에 높입니다.
Word 버전 출력 후 편집하여 최종 완성하는 워크플로우
AI ResumeMaker는 최적화된 결과물을 PDF나 PNG뿐만 아니라 ATS가 가장 선호하는 '워드(.docx)' 파일로도 손쉽게 내보낼 수 있도록 지원합니다. 이는 사용자가 최종 단계에서 개인적인 디테일을 추가하거나 디자인 소프트웨어(Adobe InDesign 등)를 사용하지 않고도 바로 제출할 수 있는 완성도 높은 파일을 얻을 수 있음을 의미합니다. AI가 제시한 최적화된 문구와 레이아웃을 바탕으로, 사용자는 워드 환경에서 개인의 색채를 더하거나 최종 점검하는 워크플로우를 거칩니다. 이처럼 AI가 제공하는 전문적인 구조와 사용자의 최종 커스터마이징이 결합되어 ATS 검증은 물론이고, 채용 담당자가 읽었을 때 인상적인 이력서를 완성할 수 있습니다.
직무별 맞춤 커버레터 자동 생성
HR 로직 기반 직무 적합도 높은 문장 추천
이력서와 별개로 커버레터 역시 ATS 분석 대상에 포함되는 경우가 많아졌습니다. AI ResumeMaker의 커버레터 생성 기능은 단순한 템플릿 삽입이 아니라, HR 담당자의 로직과 직무 적합도를 반영하여 문장을 추천합니다. 사용자가 지원하는 직무와 회사의 핵심 가치를 입력하면, AI가 그에 맞는 동사와 성과 데이터를 연결하여 전문적인 문맥을 만들어 줍니다. 예를 들어, '데이터 분석가' 지원 시 'SQL 분석' 경험을 강조하는 문장을, '마케터' 지원 시 '캠페이너 성과'를 돋보이게 하는 문장을 자동으로 제안하여 지원자의 경쟁력을 높입니다.
1분 만에 완성하는 맞춤형 커버레터
AI ResumeMaker는 지원자가 이력서를 작성하는 동안 수집된 데이터를 바탕으로 1분 만에 초안을 완성할 수 있는 속도를 자랑합니다. 기존에 수 시간이 걸리던 커버레터 작성 과정을 획기적으로 단축시켜, 지원자는 회사 연구와 면접 준비에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다. 또한, 생성된 초안은 사용자가 원하는 톤으로 수정하거나 추가할 수 있어 유연성을 보장합니다. 이처럼 AI ResumeMaker는 반복적인 작성 작업을 자동화하여 지원자가 본질적인 역량인 '직무 적합성'을 어필하는 데 집중할 수 있도록 돕습니다.
합격을 완성하는 면접 & 커리어 전략
AI 기반 모의 면접과 대비
실제 면접 Q&A 시뮬레이션과 피드백
서류 통과 후 최종 관문인 면접에서의 대비 또한 중요합니다. AI ResumeMaker는 AI 면접관 기능을 통해 실전과 같은 Q&A 시뮬레이션을 제공합니다. 사용자는 화면에 뜨는 질문에 음성 또는 텍스트로 답변하면, AI가 답변의 내용, 논리성, 태도 등을 분석하여 구체적인 피드백을 제공합니다. 이는 실제 면접에서 긴장하여 실수하는 것을 방지하고, 답변의 완성도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 특히, 기술 면접 시 예상되는 코딩 테스트 질문이나 직무 관련 딥 테크(Deep Tech) 질문에 대한 답변을 미리 연습해볼 수 있습니다.
기업별 예상 질문 리스트와 답변 카드
AI ResumeMaker는 지원하고자 하는 기업의 산업군, 직무, 그리고 트렌드를 분석하여 해당 기업에서 나올 수 있는 예상 질문 리스트(Question List)를 생성합니다. 이 리스트를 바탕으로 답변 카드(Answer Card)를 미리制作할 수 있어, 면접장에서의 막힘 없는 대응이 가능합니다. 예를 들어, '네이버'와 '카카오'의 기술 스택이나 문화에 따라 질문이 달라질 수 있듯이, 기업 특성에 맞는 대비가 가능합니다. 이는 단순히 기술을 아는 것을 넘어, 지원자가 해당 기업에 대한 높은 관심과 이해도를 가지고 있음을 보여주어 면접관의 긍정적인 평가를 이끌어냅니다.
장기적 관점에서의 커리어 설계
시장 트렌드 반영 커리어 패스 제안
취업은 단기적인 목표 달성이 아니라, 장기적인 커리어 관리의 시작점입니다. AI ResumeMaker는 현재 시장의 트렌드와 사용자의 경력을 분석하여 향후 3~5년간의 커리어 패스를 제안합니다. 단순히 다음 직장을 구하는 것을 넘어, 어떤 기술을 보강해야 하고 어떤 포지션을 목표로 해야 성장할 수 있는지를 데이터 기반으로 제시합니다. 이는 지원자가 단기적인 이직에 급급하기보다, 전문가로서의 길을 체계적으로 계획할 수 있게 도와줍니다.
연봉 계획 및 성장 로드맵 수립
커리어 설계의 핵심 요소 중 하나인 연봉 협상도 AI ResumeMaker의 도움을 받을 수 있습니다. 시장 평균 연봉 데이터와 사용자의 경력 레벨, 보유 기술을 종합하여 현실적인 연봉 상승 로드맵을 수립해 줍니다. 이는 협상 시 객관적인 근거를 제공하여 불필요한 타협을 방지하고, 합리적인 보상을 이끌어내는 데 기여합니다. 장기적인 관점에서의 커리어 설계는 지원자의 만족도와 직무 성과를 동시에 높이는 밑거름이 됩니다.
AI ResumeMaker로 시작하는 취업 성공 로드맵
신입부터 커리어 전환자까지 대상별 전략
fresher(신입/취준생)을 위한 역량 강화법
신입 및 취준생의 경우, 경력이 부족하기 때문에 교육 이수나 인턴십, 그리고 개인 프로젝트를 통한 역량 강화가 필수적입니다. AI ResumeMaker는 지원자가 보유한 지식과 수료 내역을 분석하여, 직무 관련성이 높은 경험을 돋보이게 하는 레퍼런스를 제공합니다. 예를 들어, CS 전공자가 비전공자보다 어떤 점에서 우위에 있는지, 또는 온라인 강의 수료 후 어떤 프로젝트를 진행했는지를 직무 적합 스토리로 구성할 수 있도록 돕습니다. 이는 신입 지원자에게 가장 중요한 '가능성'과 '성장 잠재력'을 ATS와 채용 담당자에게 효과적으로 전달합니다.
경력직의 직무 전환 및 이직 성공 전략
경력직이 직무를 전환하거나 이직을 준비할 때는, 기존 경력을 새로운 직무와 어떻게 연결하느냐가 관건입니다. AI ResumeMaker는 사용자의 과거 경력을 분석하여, 전환하고자 하는 직무에 적용 가능한 '이동 가능한 기술(Hard Skills)'과 '전환 가능한 성과(Soft Skills)'를 도출합니다. 예를 들어, 기존 백엔드 개발 경력을 가지고 프론트엔드 포지션으로 이직하려는 경우, 'API 설계 경험'을 '프론트엔드와의 협업 경험이 있는 데이터 처리 전문성'으로 재해석하여 연결 지어 주는 전략을 제시합니다. 이는 경력 단절의 공백을 메우고, 지원 동기의 설득력을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.
AI ResumeMaker 제공 가치 및 사용 방법
전 과정 지원(이력서~면접~커리어)의 통합 솔루션
AI ResumeMaker는 이력서 작성에 그치지 않고, 커버레터 생성, 면접 대비, 그리고 장기적인 커리어 설계까지 취업에 필요한 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 통합하여 지원합니다. 이는 사용자가 여러 도구를 전전하며 시간을 낭비하는 대신, 체계적이고 일관된 로드맵에 따라 취업 준비를 할 수 있게 합니다. 데이터의 일관성이 유지되며, 각 단계의 결과물이 다음 단계를 위해 최적화된다는 점에서 매우 높은 효율성을 제공합니다.
AI ResumeMaker 바로가기: https://app.resumemakeroffer.com/
2026년의 치열한 채용 시장에서 합격률을 높이기 위해서는 무엇보다도 시스템의 변화를 이해하고 이에 맞는 전략이 필요합니다. AI ResumeMaker는 이러한 변화의 흐름을 읽고, 사용자가 최신 ATS 트렌드에 맞는 최적화된 서류를 준비할 수 있도록 지원합니다. 위의 링크를 통해 AI ResumeMaker를 바로 확인해 보세요.
ATS 이력서 최적화 방법 2026: 합격률을 높이는 작성법 & 레퍼런스
Q1. ATS 검증을 통과하는 이력서의 핵심 구조는 무엇인가요?
ATS(Automatic Tracking System)는 HR 담자자가 설정한 키워드와 경력 사항을 기준으로 지원자를 선별하므로, 이력서는 논리적 구조와 명확한 키워드 전략이 중요합니다. 가장 효과적인 방법은 '역할-성과-수치' 구조를 반영하는 것입니다. 예를 들어, 단순히 'OA 업무 담당'이라고 쓰는 대신 '주요 OA 장비 관리(100대)' 또는 '업무 효율화를 위한 자동화 스크립트 개발'과 같이 업무의 범위와 성과를 구체화해야 합니다. 이 과정에서 직무 분석은 필수입니다. 채용 공고의 필수 우대 조건에 명시된 기술 스택(예: Python, SAP, GA4)을 빠짐없이 경력 사항에 포함해야 합니다. 만약 이력서 작성 시 어떤 키워드를 추출해야 할지 모호하다면, AI ResumeMaker의 '이력서 최적화' 기능을 활용해볼 수 있습니다. 이 기능은 목표 직무와 채용 공고를 분석하여 ATS가 선호하는 핵심 키워드를 자동으로 추천하고, 현재 작성된 문장에 자연스럽게 녹여낼 수 있도록 도움을 줍니다. 이는 불필요한 서술을 줄이고, HR 담당자가 가장 주목하는 경력 사항만을 강조하는 데 효과적입니다.
Q2. 신입 또는 경력이 부족한 지원자도 ATS 점수를 높일 수 있나요?
경력이 부족하더라도 지원 직무와 관련된 '직무 수행能力'을 어필하면 ATS 점수를 높일 수 있습니다. 신입의 경우 경력 대신 '인턴십', '대외활동', '교내 프로젝트' 등을 통해 얻은 역량을 직무 키워드와 연결하는 전략이 필요합니다. 예를 들어, '인턴십'에서 단순히 '서류 정리를 했다'고 쓰는 것이 아니라, '데이터 분석 툴을 활용해 매출 자료를 정리하고 시각화했다'는 식으로 기술해야 합니다. 이 과정에서 AI ResumeMaker의 'AI 이력서 생성' 기능은 매우 유용합니다. 사용자가 경력 또는 경험을 입력하면, 이를 바탕으로 해당 직무에서 요구하는 성과 중심의 문장으로 자동 변환하여 제안합니다. 특히 Word 버전이 필요하다면 생성된 이력서를 다운로드한 후 이력서 편집 기능을 통해 수정한 뒤 Word로 내보내기 하면, 깔끔한 포맷팅을 유지한 채 내용을 보완할 수 있습니다. 또한, 커리어 전환자의 경우 과거 경력이 현재 지원 직무와 관련이 없어 보일 수 있지만, AI ResumeMaker는 Transferable Skills(이동 가능한 역량)을 분석하여 비전공자나 타 직군 출신자도 지원 직무에 적합한 인재로 보일 수 있도록 문장을 재구성해 줍니다.
Q3. ATS 최적화된 이력서를 작성 후, 추가로 준비해야 할 서류는 무엇인가요?
ATS를 통과하더라도 최종 합격을 위해서는 서류 심사 단계에서 '커버레터'와 '자기소개서'가 중요하게 작용합니다. ATS는 이력서만 분석하지만, HR 담당자는 지원 동기와 직무 이해도를 파악하기 위해 커버레터를 꼼꼼히 확인합니다. 특히 2026년 채용 시장에서는 지원자의 '진정성'과 '직무 적합도'를 더 세밀하게 보는 경향이 있습니다. 이력서에서 부족할 수 있는 '지원 동기'와 '포부'를 커버레터를 통해 보완하는 전략이 필요합니다. 만약 커버레터 작성이 막막하다면, AI ResumeMaker의 'AI 커버레터 생성' 기능을 활용할 수 있습니다. 이 기능은 이력서에 기록된 경력과 지원하고자 하는 공고의 직무 요구사항을 바탕으로, 직무 적합도를 높이는 맞춤형 커버레터 초안을 1분 안에 생성해 줍니다. 이때 생성된 초안은 전문적인 톤과 논리 구조를 갖추고 있으므로, 지원자의 개인적인 경험을 덧붙여 수정하면 완성도 높은 서류를 빠르게 준비할 수 있습니다.
Q4. 서류 합격 후 면접 대비는 어떻게 해야 효율적인가요?
서류 합격 후 면접 단계에서는 지원자가 작성한 이력서 내용의 일관성과 깊이를 검증합니다. 단순히 암기한 답변보다는, 자신의 경험이 해당 기업의 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 논리적으로 풀어내는 능력이 중요합니다. 효율적인 대비를 위해서는 출제 빈돌이 높은 '행동면접(STAR 기법)' 질문에 대한 답변을 미리 구성해 두는 것이 좋습니다. 이때 혼자 준비할 경우 내 답변이 적절한지 객관적으로 판단하기 어렵습니다. AI ResumeMaker의 'AI 모의 면접' 및 '면접 대비' 기능을 활용하면 도움이 됩니다. 이 기능은 실제 면접관처럼 질문을 던지며 답변을 녹음할 수 있도록 지원하고, 답변이 끝나면 내용의 구체성과 논리적 완성도에 대한 피드백을 제공합니다. 또한, 지원 기업의 산업군과 직무에 특화된 예상 질문 리스트와 답변 카드를 제공하여, 반복 연습을 통해 답변의 완성도를 높일 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 면접 당일 예상치 못한 질문에도 당황하지 않고 핵심을 전달할 수 있습니다.
Q5. 장기적인 관점에서 ATS 이력서 관리 전략은 어떻게 가져가야 하나요?
이력서는 단순한 지원 서류가 아니라, 본인의 '커리어 데이터'라고 보고 장기적으로 관리해야 합니다. 시장 트렌드가 바뀌면 기존에 쓰던 키워드나 성과 기술이 outdated 될 수 있기 때문입니다. 따라서 주기적으로 본인의 경력 사항을 업데이트하고, 지원하려는 직무의 트렌드에 맞춰 이력서를 재구성하는 습관이 필요합니다. 특히 커리어 전환이나 이직을 준비할 때는 현재 시장에서 요구하는 스킬과 연봉 수준을 파악하는 것이 중요합니다. 이때 AI ResumeMaker의 '커리어 설계' 기능을 활용하면 유용합니다. 이 기능은 사용자의 현재 경력과 목표를 바탕으로 시장 트렌드를 반영한 커리어 로드맵과 적정 연봉 수준을 제시하여, 장기적인 커리어 계획을 세우는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 단기적인 이력서 최적화뿐만 아니라, 장기적으로 시장 경쟁력을 갖추기 위한 방향성을 설정할 수 있습니다.
Try AI Resume Maker: Optimize your resume, generate a tailored version from a job description, and export to PDF/Word/PNG.