2단 이력서 ATS 읽을 수 있나? 2026년 검증된 문제점과 해결방법 (+ 레퍼런스)

2단 이력서, ATS가 읽을 수 없는 진짜 이유

2단 레이아웃은 시각적으로 깔끔하고 정보를 효율적으로 배치할 수 있어 구직자들 사이에서 선호되지만, 정작 채용 시스템에서는 치명적인 단점으로 작용하는 경우가 많습니다. ATS(Automated Tracking System)는 텍스트 뿐 아니라 문서의 구조 자체를 해석하는데, 다단 레이아웃은 해석 순서가 꼬이게 만듭니다. 시스템은 왼쪽 열의 내용을 먼저 읽고 오른쪽으로 넘어가야 하는데, 시각적 배치와 실제 데이터 흐름이 일치하지 않으면 엉뚱한 내용이 한 항목으로 합쳐지거나 누락될 수 있습니다. 이처럼 2단 이력서가 ATS에 걸러지는 가장 큰 이유는 단순히 예쁘게 보이기 위해 만든 레이아웃이 시스템의 논리적 파싱 흐름을 방해하기 때문입니다.

ATS 걸러짐의 주된 원인 분석

ATS가 2단 이력서를 제대로 인식하지 못하는 근본적인 원인은 레이아웃 복잡성과 데이터 위치 정보의 불일치에 있습니다. 기존의 ATS는 기본적인 텍스트 스트링을 읽는 수준이었지만, 이제는 테이블, 텍스트 박스, 다단 구성 등 복잡한 구조도 분석할 수 있게 발전했습니다. 그러나 여전히 많은 시스템은 단일 열(Single Column) 구조를 가장 안전하게 받아들이며, 복잡한 배치는 에러로 간주하거나 점수를 낮춥니다. 구직자가 의도하지 않게 키워드가 페이지 넘어김이나 열 변경에 의해 어긋나면, 시스템은 이를 ‘경력 불일치’ 또는 ‘키워드 누락’으로 오판할 확률이 높습니다.

2단 레이아웃 인식 실패

2단 레이아웃이 인식 실패를 일으키는 주된 이유는 시스템의 ‘읽는 순서(Reading Order)’입니다. ATS는 사용자가 읽는 것과 동일하게 논리적인 흐름을 따라가야 하는데, 2단 구조는 물리적 배치가 논리적 흐름을 방해합니다. 예를 들어, 왼쪽에 ‘연락처’가 있고 오른쪽에 ‘기술 스택’이 있다면 시스템은 이를 하나의 덩어리로 인식하거나 엉뚱한 위치로 데이터를 이동시킬 수 있습니다. 특히 PDF로 변환된 2단 이력서는 텍스트 블록을 조각내어 배치하는 경우가 많아, 파싱 중에 내용이 섞이는 오류가 발생하기 쉽습니다.

핵심 키워드 누락 또는 위치 오류

2단 레이아웃은 키워드가 의도치 않게 페이지 바깥으로 밀려나거나 시스템이 인식하기 어려운 영역에 위치할 위험이 큽니다. ATS는 특정 위치(예: 경력 사항의 첫 줄)에 키워드가 있어야 직무 적합도를 높게 평가하는 경향이 있습니다. 다단 레이아웃에서 키워드가 오른쪽 열 하단에 몰려 있거나, 테이블 셀 안에 깊이 숨겨져 있으면 시스템이 이를 제대로 추출하지 못하고 누락시킵니다. 이는 단순히 점수만 낮추는 것이 아니라, 채용 담당자가 검색 키워드(예: ‘SQL’, ‘PM’)로 이력서를 찾지 못하게 되어 서류 통과 자체가 어려워지는 결과로 이어집니다.

2026년 ATS 트렌드의 변화

2026년이 되면 ATS는 단순히 텍스트를 추출하는 수준을 넘어, 문서의 맥락과 구조를 이해하는 수준으로 고도화될 전망입니다. 이전까지는 키워드만 포함하면 된다는 ‘키워드 채우기’ 전략이 통했다면, 이제는 그 키워드가 적절한 문맥과 섹션에 위치했는지를 파악하는 것이 중요해집니다. 채용 시장의 과도한 지원서 폭주를 막기 위해 기업들은 더 정교한 필터링 시스템을 도입할 것이며, 이는 구직자들에게 더 높은 수준의 이력서 최적화를 요구할 것입니다. 특히 AI 기술의 도입으로 인해 단순 반복 작업을 넘어 창의성과 논리성을 평가하는 방식으로 진화할 것으로 예상됩니다.

AI 기반 Parsing 기술의 등장

2026년의 ATS는 단순한 패턴 매칭을 넘어 인공지능 자연어 처리(NLP) 기반의 파싱 기술을 적용합니다. 이는 단순히 ‘Java’라는 단어가 있다고 해서 점수가 올라가는 것이 아니라, ‘Java를 사용하여 백엔드 시스템을 구축했다’와 같이 경력과 기술이 논리적으로 연결된 서술을 더 높게 평가한다는 의미입니다. AI는 다단 레이아웃을 분석하여 텍스트의 흐름을 파악하려 하지만, 여전히 복잡한 레이아웃은 AI가 학습하기 어려운 데이터 형태입니다. 따라서 체계적으로 정리된 단일 데이터 구조가 AI Parsing의 정확도를 높이는 핵심 요소가 될 것입니다.

가독성 및 구조화 점수 비중 증가

ATS가 단순 키워드 검색을 넘어, 이력서의 전반적인 품질을 측정하는 '스코어링' 시스템으로 발전함에 따라 가독성과 구조화 비중이 높아지고 있습니다. 시스템은 이력서가 혼란스럽지 않고, 일관된 포맷을 갖췄는지, 그리고 직군에 맞는 표준적인 구조(예: 기술 직군이라면 기술 스택 섹션이 명확한 위치에 있는지)를 갖췄는지 평가합니다. 다단 레이아웃은 시각적으로는 정보를 모아볼 수 있어 좋지만, 시스템 입장에서는 데이터의 통일성을 해치는 요소로 작용하여 구조화 점수에서 불이익을 받을 가능성이 높습니다.

ATS 호환성을 위한 검증된 해결 방법

ATS 호환성을 높이기 위해서는 시스템이 가장 쉽게 읽을 수 있는 형태로 이력서를 구성해야 합니다. 가장 확실한 방법은 복잡한 디자인 요소를 배제하고, 논리적인 섹션 나누기가 완료된 깔끔한 단일 레이아웃을 사용하는 것입니다. 여기에는 키워드 전략도 포함되어야 하는데, 단순히 키워드를 나열하는 것이 아니라 직무 요구사항에 맞춰 자연스럽게 경력 기술서에 녹여내는 것이 핵심입니다. 2026년의 채용 시장에서는 이러한 ‘구조화된 데이터’를 선호하므로, 보기 좋게 보이는 것을 넘어 시스템이 분석하기 편한 문서를 만드는 것이 성공적인 이력서 작성의 열쇠입니다.

단순화된 단일 레이아웃 적용

가장 안전한 이력서 작성법은 1단 레이아웃(Single Column)을 고수하는 것입니다. 이는 시스템이 상단에서 하단으로, 왼쪽에서 오른쪽으로 자연스럽게 읽어내려갈 수 있게 해줍니다. 화려한 디자인이나 색상보다는 명확한 헤딩과 일관된 여백을 확보하여 채용 담당자와 ATS 모두에게 가독성을 높여야 합니다. 불필요한 테이블이나 텍스트 박스는 데이터를 분리하거나 합치는 오류를 유발할 수 있으므로, 일반 텍스트와 리스트를 활용하는 것이 좋습니다.

가독성 중심의 표준 템플릿 사용

가독성을 높이기 위해서는 업계에서 통용되는 표준 템플릿을 사용하는 것이 유리합니다. ‘이름-연락처-요약-경력-교육-기술’과 같은 순서는 ATS가 데이터를 분류하기 가장 쉬운 구조입니다. 표준 템플릿은 정보의 위치가 고정되어 있어, ATS가 특정 섹션에 있는 데이터를 정확하게 라벨링할 수 있게 도와줍니다. 화려한 그래픽이나 아이콘 대신, 숫자와 불릿 포인트를 활용해 업적을 명확히 서술하는 것이 훨씬 효과적입니다.

의미 없는 테이블 및 텍스트 박스 제거

이력서 내에 포함된 테이블이나 텍스트 박스는 PDF나 워드 파일을 변환할 때 레이아웃이 깨지는 주된 원인입니다. ATS는 테이블의 셀(cell) 단위로 데이터를 읽어들이는데, 이를 다시 단일 라인으로 합치는 과정에서 오류가 발생하거나, 테이블 밖의 내용과 섞일 수 있습니다. 특히 경력 사항을 테이블로 관리하거나, 날짜와 내용을 나란히 배치하는 방식은 지양해야 합니다. 텍스트 박스 안에 들어간 내용은 파arsing이 아예 안 될 수도 있으므로, 무조건 일반 문단과 리스트로 데이터를 풀어쓰는 것이 안전합니다.

Keyword 최적화 전략

ATS가 이력서를 걸러내는 가장 기본적인 기준은 공고에 명시된 키워드를 포함하고 있는지입니다. 2026년의 트렌드는 단순한 키워드 나열을 넘어, 그 키워드가 실제로 어떤 성과를 내는 데 사용되었는지를 확인하는 것입니다. 따라서 구직자는 지원하는 직무의 JD(Job Description)를 정밀하게 분석하여 핵심 키워드를 도출하고, 이를 경력 사항과 자기소개에 자연스럽게 배치해야 합니다. 키워드의 빈도보다는 적절한 맥락에서의 사용이 ATS 점수와 채용 담당자의 만족도를 높입니다.

직무 분석에 따른 키워드 밀도 조절

키워드를 과도하게 반복하는 스팸 행위는 오히려 역효과를 낼 수 있습니다. ATS는 키워드의 등장 빈도와 위치, 그리고 해당 키워드가 포함된 문장의 길이 등을 종합적으로 분석합니다. 예를 들어, ‘PM’이라는 직무에 지원한다면 ‘프로젝트 관리’, ‘리스크 관리’, ‘Agile’ 등 관련 키워드를 직무 경험과 기술 스택 섹션에 분산 배치하여 밀도를 적절히 유지해야 합니다. JD의 핵심 키워드가 이력서의 3~5% 내외의 비중을 차지하도록 하는 것이 가장 자연스럽습니다.

인공지능을 통한 키워드 자동 추출

혼자서 JD를 분석하고 키워드를 추출하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 이를 효율적으로 해결하기 위해 최신 구직자들은 AI 도구를 활용하고 있습니다. AI는 채용 공고의 내용을 분석하여 가장 중요한 기술 스택과 필수 역량을迅速하게 추출해 줍니다. 또한, 작성된 이력서 초안을 분석하여 직무와의 매칭도가 낮은 부분을 지적하고, 추가되었으면 하는 키워드를 제안해 주기도 합니다. 이는 단순히 키워드를 채우는 것이 아니라 후보자의 역량을 정확하게 전달할 수 있게 도와줍니다.

AI ResumeMaker로 해결하는 ATS 문제

ATS 문제는 기술적인 이해만으로 해결하기에는 복잡하고 시간이 많이 소요됩니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 AI ResumeMaker와 같은 AI 기반 이력서 제작 도구입니다. 이 툴들은 방대한 ATS 데이터베이스와 채용 공고를 학습하여, 구직자가 작성한 이력서가 어떤 시스템에서든 문제없이 읽히도록 최적화된 포맷을 제안합니다. 단순한 템플릿 제공을 넘어, AI가 문서의 구조와 내용을 실시간으로 분석하여 채용 시장에서 통하는 이력서를 만들어주는 것이 특징입니다.

AI 기반 이력서 최적화

AI ResumeMaker는 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 ATS 점수를 예측하고, 낮은 점수의 원인을 구체적으로 진단합니다. 예를 들어, 다단 레이아웃을 사용하거나 테이블이 포함되어 있다면 이를 경고하고, ATS 친화적인 단일 레이아웃으로 자동 변환할 수 있습니다. 또한, 지원하고자 하는 직무의 JD를 분석하여 이력서에 부족한 키워드를 실시간으로 제안함으로써, 구직자가 놓치기 쉬운 부분까지 챙길 수 있게 도와줍니다. 이는 채용 담당자나 ATS 모두에게 높은 점수를 받을 수 있는 최적의 문서를 완성하는 과정을 지원합니다.

ATS 점수에 따른 레이아웃 자동 조정

AI ResumeMaker의 핵심 기능 중 하나는 사용자의 이력서를 분석하여 ATS 점수를 산정하고, 그 결과에 따라 레이아웃을 자동으로 조정한다는 점입니다. 복잡한 디자인 요소나 잘못된 구조를 가진 부분을 식별하여, 시스템이 가장 잘 읽을 수 있는 표준 구조로 재배치합니다. 이를 통해 구직자는 기술적인 지식 없이도 최적화된 이력서를 만들 수 있으며, 이력서 제출 전에 이미 높은 ATS 통과 확률을 확보할 수 있습니다.

타겟 직무 키워드 실시간 제안

채용 공고를 복사·붙여넣기 하면 AI가 공고 내용을 분석하여 필수 키워드를 자동으로 추출하고, 이력서의 적절한 섹션에 배치할 수 있도록 제안합니다. 이는 구직자가 JD를 일일이 분석할 필요 없이 핵심 요구사항을 빠르게 파악하고 이력서에 반영할 수 있게 해줍니다. 또한, 키워드가 단순히 나열된 것이 아니라 경력 사항과 성과에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 문장 수정을 제안하기도 하여, 가독성까지 동시에 챙길 수 있습니다.

Word 이력서 변환 및 관리

이력서는 지원하는 회사나 직무에 맞춰 지속적으로 수정하고 관리해야 하는 문서입니다. AI ResumeMaker는 작성된 이력서를 Word, PDF, PNG 등 다양한 포맷으로 손쉽게 내보낼 수 있게 지원합니다. 특히 Word(.docx) 형식으로 다운로드할 경우, 기존에 사용하던 서식이나 추가 정보를 더 입력하기 위해 수정이 용이하다는 장점이 있습니다. 또한, 클라우드 기반으로 이력서를 관리하기 때문에 버전 관리가 쉽고, 필요할 때마다 빠르게 수정하여 제출할 수 있습니다.

PDF/PNG/Word 내보내기 지원

채용 시스템에 따라 선호하는 파일 형식이 다를 수 있습니다. 어떤 곳은 PDF를, 다른 곳은 Word 파일을 요구할 때 AI ResumeMaker는 간단한 클릭만으로 원하는 포맷을 선택해 다운로드할 수 있습니다. PNG 형식은 온라인 지원 시스템이 파일 업로드를 제한할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 다양한 포맷 지원은 구직자가 포맷 때문에 재작성하는 불편함을 줄여주고, 지원 과정을 효율적으로 만듭니다.

ATS 검증 툴 연동으로 안전성 확인

AI ResumeMaker는 이력서를 완성한 후, 실제 ATS가 문서를 어떻게 읽는지 시뮬레이션 해볼 수 있는 검증 툴과의 연동을 지원합니다. 이를 통해 구직자는 이력서가 시스템에 제대로 인식되는지, 키워드가 누락되지는 않았는지, 레이아웃 오류는 없는지 등을 최종 확인할 수 있습니다. 이는 단순히 감에 의존하는 것이 아니라 데이터에 기반한 검증을 통해 이력서의 안전성을 보장받을 수 있는 중요한 단계입니다.

커리어 전문가가 추천하는 최종 점검 리스트

이력서를 완성했다고 해서 바로 제출해서는 안 됩니다. 전문가들은 반드시 제출 전 최종 점검 리스트를 통해 이력서의 완성도를 높이라고 조언합니다. 이는 단순한 오타 검열을 넘어, 파일 형식부터 폰트, 그리고 전반적인 커리어 전략에 이르는 포괄적인 점검이 포함됩니다. 특히 2026년에는 개인화된 AI 커버레터와 면접 대비 전략이 중요해짐에 따라, 이력서가 그 과정의 시작점이 되도록 체계적으로 관리해야 합니다.

제출 전 최종 확인 사항

채용 담당자는 이력서를 보는 순간부터 서류를 판단합니다. 때문에 이력서가 전문적으로 보이는지, 통일성이 있는지가 매우 중요합니다. 파일명부터 시작하여 내용의 일관성, 그리고 시스템 요구사항 준수 여부까지 꼼꼼히 확인해야 합니다. 약간의 실수로 인해 높은 역량을 가진 후보자도 탈락할 수 있으므로, 이 단계를 소홀히 해서는 안 됩니다.

파일 형식 및 확장자 확인

가장 기본적이지만 실수가 잦은 부분이 파일 형식입니다. 채용 공고에 명시된 확장자(.pdf, .docx 등)를 정확히 따르는 것이 중요합니다. 파일명은 ‘이름_직무_이력서.pdf’와 같이 알기 쉽게 지정하여 담당자가 파일을 관리하기 편하게 해야 합니다. 또한, PDF로 변환할 경우 레이아웃이 변동되지 않았는지, 다른 컴퓨터에서 열었을 때 깨지지는 않는지 반드시 확인해야 합니다.

폰트 및 글자 크기 표준 준수

가독성을 높이기 위해 표준 폰트(예: Arial, Nanum Gothic, Times New Roman)와 10~12pt 사이의 글자 크기를 사용해야 합니다. 지나치게 작은 글자는 읽기 어렵고, 지나치게 큰 글자는 종이에 비해 내용이 적어 보이는 단점이 있습니다. 줄 간격과 여백도 적절히 조절하여 빽빽하지 않고 깔끔한 인상을 주는 것이 좋습니다. 이는 ATS 점수에는 직접적인 영향을 주지 않더라도, 실제 채용 담관자가 읽는 데 중요한 요소입니다.

장기적인 커리어 관리 전략

이력서는 단순히 채용에 사용하는 도구가 아니라, 자신의 커리어를 기록하고 관리하는 문서입니다. 따라서 단기적인 이직 준비에 그치지 않고, 장기적인 관점에서 커리어를 설계하는 데 활용해야 합니다. AI 도구를 활용하여 꾸준히 업데이트하고, 시장 트렌드에 맞춰 역량을 개발해 나가는 것이 필요합니다.

AI 커버레터 및 면접 대비 연계

이력서를 작성했다면, 이를 기반으로 AI 커버레터를 생성하고 면접 대비를 시작하는 것이 좋습니다. AI ResumeMaker는 이력서에 담긴 경력과 기술을 분석하여 직무 적합도를 높이는 커버레터를 자동으로 생성해 줍니다. 또한, 면접에서 나올 수 있는 질문 리스트와 답변 카드를 제공하여 구직자가 실제 면접에 철저히 대비할 수 있게 지원합니다. 이력서, 커버레터, 면접 준비가 일관되게 연계될 때 지원 성공률이 크게 높아집니다.

실시간 채용 시장 트렌드 반영

채용 시장은 빠르게 변화합니다. 2026년에 선호되는 기술 스택이나 직무 경력은 몇 달 전과 다를 수 있습니다. AI ResumeMaker와 같은 도구는 최신 채용 트렌드를 분석하여 구직자에게 필요한 신기술이나 자격증을 제안할 수 있습니다. 구직자는 이러한 데이터를 꾸준히 확인하며 이력서를 업데이트하고, 필요하다면 관련 교육을 통해 역량을 보강해야 합니다. 이는 단기적인 이직뿐만 아니라 장기적인 커리어 성장을 위한 필수적인 관리 전략입니다.

2단 이력서 ATS 읽을 수 있나? 2026년 검증된 문제점과 해결방법 (+ 레퍼런스)

최종면접까지 갔던 경험이 있는데, 갑자기 서류에서 광탈하기 시작했습니다. 2단 이력서가 ATS에서 읽히지 않아서일까요?

서류 광탈의 주된 원인은 ATS(AI 채용 시스템)가 이력서를 제대로 파싱하지 못하는 ‘파싱 에러’일 수 있습니다. 특히 2단 레이아웃은 정보의 흐름이 비정형화되어 ATS가 항목을 잘못 인식하거나 키워드를 누락할 확률이 높습니다. 증상은 지원 직무와 무관한 경력으로 분류되거나, 핵심 스킬이 검색되지 않는 것입니다. 이를 해결하기 위해선 이력서의 구조를 단순화해야 합니다. 전문가들은 직무 적합도를 높이기 위해 ATS 최적화 이력서 빌더의 사용을 권장합니다. AI ResumeMaker는 이러한 이력서 최적화 기능을 통해 2단 구조를 ATS 친화적인 1단 구조로 자동 변환해주며, 직무별 핵심 키워드를 자연스럽게 삽입하여 시스템의 가독성을 높여줍니다.

신입/경력 무관하게 이력서를 제출했는데, 수많은 공고 중 내 스펙이 눈에 띄지 않는 것 같습니다. HR 담당자의 시선을 사로잡을 수 있을까요?

HR 담당자는 평균 6초 동안 이력서를 스캔한다는 이야기가 있습니다. 이는 단순히 스펙이 좋다고 해서 통과하는 것이 아니라, 지원 직무에 필요한 역량이 명확하게 보여야 함을 의미합니다. 눈에 띄지 않는 이유는 단순히 2단 구조 때문이라기보다, 경력 사항이 구조화되어 있지 않거나 불필요한 정보가 많아 핵심이 가려졌을 가능성이 큽니다. 해결책은 ‘AI 커버레터 생성’과 ‘이력서 최적화’ 기능을 활용하는 것입니다. AI ResumeMaker는 경력 사항을 분석하여 지원 직무와의 연관성을 강조하는 문장으로 재구성하고, 성과 중심의 서술로 변경합니다. 이 과정에서 HR 로직이 반영된 전문성을 더해 합격률을 높이는 데 기여합니다.

2단 이력서를 1단으로 수정하려면 디자인을 다 버려야 하나요? 템플릿을 찾기 어려워서 고민입니다.

2단 이력서의 장점인 가독성을 살리되 ATS 문제를 해결하려면, 상단에 간단한 연락처와 스킬 태그만 배치하고 주요 경력은 1단으로 나열하는 하이브리드 구조가 대안이 됩니다. 하지만 직접 수정하기에는 시간이 오래 걸리고 디자인 밸런스를 맞추기 어렵습니다. 이때 ‘AI 이력서 생성’ 기능이 유용합니다. 사용자는 경력과 요구사항을 입력하기만 하면, AI가 ATS 검증을 통과한 템플릿을 기반으로 깔끔한 디자인의 이력서를 즉시 생성합니다. PDF나 Word 파일로 바로 내보낼 수 있어 급한 지원 시 유용하며, Word 버전이 필요할 경우 편집 후 출력하여 유연하게 대응할 수 있습니다.

면접 단계까지는 진입했지만, 직무 적합성이 부족하다는 피드백을 받아서 고민입니다. 이직/전환 시 어떤 준비가 필요할까요?

면접에서 직무 적합성이 부족하다는 평가를 받는 것은 단순히 경력이 짧아서가 아니라, 지원동기와 직무 이해도가 명확하지 않았거나, 커리어 비전이 일치하지 않았을 때 발생합니다. 이를 방지하기 위해선 단순한 이력서 제출 이상의 준비가 필요합니다. AI ResumeMaker에서는 ‘모의 면접’과 ‘면접 대비’ 기능을 제공합니다. 실제 면접과 유사한 환경을 제공하여 질문에 대한 답변을 연습하고 피드백을 받을 수 있습니다. 또한 기업별 예상 질문 리스트와 답변 카드를 통해 커리어 전환의 당위성을 설명하는 법을 준비할 수 있습니다. 여기에 ‘커리어 설계’ 툴을 활용해 시장 트렌드를 반영한 커리어 패스를 제시받으면, 면접관에게 비전 있는 인재로 어필할 수 있습니다.

2단 이력서 ATS 검증 문제를 해결하고 합격률을 높이려면 구체적으로 어떤 도구를 사용해야 하나요?

문제를 해결하기 위해서는 ATS의 파싱 로직을 이해하고, 이를 정확하게 반영한 이력서를 제작해야 합니다. 앞서 언급된 모든 문제(파싱 에러, HR 시선 사로잡기, 템플릿 부족, 면접 준비 부족)를 통합적으로 해결할 수 있는 방법은 전문 ‘AI 이력서 빌더’를 활용하는 것입니다. AI ResumeMaker는 1분 만에 이력서 최적화 및 AI 커버레터 생성이 가능하며, HR 로직 기반의 전문성을 제공합니다. 신입, 커리어 전환자, 이직 준비 직장인 등 모든 구직자에게 직무별 개인화된 경쟁력을 강화해 줍니다. 구체적인 사용법은 이력서를 업로드하거나 경력을 입력하고, 원하는 직무 키워드를 설정하면 AI가 최적화된 문서를 생성하는 방식으로 진행됩니다.