데이터가 쌓일수록 매칭이 고도화되는 AI 프리랜서 매칭 플랫폼

01 / THE CHALLENGE

문제의 출발점.

프리랜서가 이력서·포트폴리오·콘텐츠·활동 이력을 축적하면 기업이 조건에 맞는 인력을 추천받는 매칭 플랫폼이 필요했습니다. 온보딩, 커뮤니티, 상품 서비스 거래, 어드민까지 모듈이 많아 기능 나열식으로 개발하면 데이터가 흩어질 위험이 컸습니다. AI 매칭, 실시간 알림, 매칭 리포트 분석 같은 AI 기능을 단순 호출로 끝내지 않고 운영 가능한 형태로 만들어야 했습니다. 운영 단계에서 필요한 통계·지표 대시보드와 매칭 리포트 분석까지 포함한 통합형 플랫폼이 목표였습니다.

02 / THE APPROACH

업무의 맥락부터, 설계에 담았습니다.

커뮤니티·거래·어드민을 한 흐름으로 연결해 데이터가 쌓이는 구조로 설계했습니다. 온보딩에서 초기 성향과 관심분야를 받아 추천 기반을 확보하고, 콘텐츠·피드백·제안이 활동 이력으로 축적되는 커뮤니티를 만들었습니다. 기업의 프로젝트 등록과 매칭, 그리고 데이터셋·매칭 리포트·운영 지표로 판단이 가능한 어드민까지 이어지도록 했습니다. AI 기능은 예외 처리·로깅·타임아웃 정책을 포함한 API 명세로 정의하고, 매칭 결과를 남기는 로그 데이터 구조를 전제로 설계했습니다. 운영자가 AI 추천 정확도와 성과를 리포트로 확인할 수 있게 했습니다.

03 / THE PROCESS

작은 검증을 쌓아, 작동하는 시스템으로.

1. 01

   온보딩 성향 수집 구조와 추천 기반 데이터 설계

2. 02

   콘텐츠·피드백·제안이 활동 이력으로 쌓이는 커뮤니티 구축

3. 03

   템플릿 기반 프로젝트 등록과 AI 매칭 기능 개발

4. 04

   예외 처리·로깅·타임아웃 정책을 포함한 AI API 명세 정의

5. 05

   매칭 로그·데이터셋·운영 지표를 관리하는 어드민 구축

6. 06

   QA 및 AI 추천 정확도·성과 리포트 검증

04 / THE OUTCOME

숫자와 업무 방식에 남은 결과.

• 온보딩·커뮤니티·거래·어드민이 하나의 데이터 흐름으로 이어지는 플랫폼 완성
• 매칭 결과가 로그로 축적되어 매칭이 고도화될 수밖에 없는 구조 확보
• 운영자가 AI 추천 정확도와 성과를 리포트로 확인하는 운영 체계 구축

05 / THE HANDOVER

인도 이후에도, 팀의 자산으로.

기획·UI/UX 디자인·개발·QA까지 완료한 AI 프리랜서 매칭 플랫폼. 온보딩·커뮤니티·거래 모듈과 데이터셋·매칭 리포트·운영 지표 어드민 포함.