개인 운영 시스템 · 이 사이트
여러 사이트에 흩어진 공고를 매일 자동으로 모아 걸러낸다
핵심 결과
현재 이 사이트에서 실제로 매일 운영 중입니다. 실행 로그와 처리 건수는 운영판에서 그대로 확인할 수 있습니다.
매일 자동 갱신
의료·공공 데이터를
의료·공공 데이터를
매일 모으고
정리합니다.
채용공고·정책 자료 중 조건에 맞는 것만 자동으로 분류·검증하는 시스템을 직접 설계하고 운영하고 있습니다.
—곳
채용 소스15곳
감시 출처—일
최근 실행 기록일수ABOUT지금 하는 일
살펴보는 자리 — 보건·공공·대학 쪽 기획·성과관리·사업운영·통계·연구행정 공고 (신입·경력무관)
현장 — 병원 6개월 근무, 의료기관 회계·장기요양보험, 병원 경영성과 논문
데이터 — 장기요양 통계 15개년 패널·대시보드, 행동 로그 EDA, 다중회귀·기초통계
소개 전문 ›Projects
대표 프로젝트 3건
문제 → 내가 직접 한 일 → 결과 순서로 짧게 정리했습니다. 원본 코드와 대시보드는 링크에서 바로 확인할 수 있습니다.
공개 통계 · 인터랙티브 대시보드
15년 만에 4.7배, 그 돈은 어디에 쓰였나
핵심 결과
지출 증가의 대부분은 고령화가 아니라 노인 1인당 급여에서 왔고, 지역 격차는 수급률 차이에서 비롯됩니다(인과관계를 주장하지 않으며, 한계는 대시보드 안에 적어뒀습니다).
행동 로그 EDA · Kaggle REES46
장바구니 이탈은 어디서 생기는가
핵심 결과
"가격 저항은 장바구니 제거보다 조회→담기 단계에서 크게 나타났다." 제거율 자체는 가격대와 무관하게 16~22%로 고르게 나타났습니다(한 몰·5개월·2% 표본 기준).
자동화 프로젝트
행정 자동화 · 합성 데이터
학과 10곳의 Excel을 명령 한 번으로 취합·검증
비교과 프로그램 신청자 명단을 합치고 출석·서류와 대조해 수료 대상을 가립니다. 규칙은 한국어 YAML 한 곳에, 제외 근거는 로그에 남습니다. 심어 둔 오류 26건을 전부 잡았고 테스트 9개가 통과합니다.
학번·이름은 전부 가짜인 합성 데이터입니다. 공개 리포 분리는 준비 중입니다.
채용 레이더
공고를 불러오는 중
지역
기관
직종
적합도
지원상태
상세 필터 — 경력 · 고용형태 · 출처
조건
채용 공고마감 가까운 순
마감제목 · 기관 · 지역직종 · 조건 · 출처
공개된 채용공고의 최소 정보만 수집하며 공고 전문은 저장하지 않습니다. 세부 자격조건과 지원 여부는 반드시 원문에서 확인해야 합니다.
운영 한계 및 권리 안내
- 각 공고의 권리는 원 게시기관에 있습니다.
- 일부 공고는 갱신 지연 또는 분류 오류가 있을 수 있습니다.
- 자동 분류(적합도 포함) 결과는 지원 자격을 보장하지 않습니다.
- 최종 지원 전 반드시 원문을 확인하세요.
- 삭제·수정 요청은 이 페이지 하단 소개의 연락 경로를 이용해 주세요.
AI 자동 동향분석
오늘 수집분을 아직 분석하지 않았습니다.
보건·의료 변화
날짜분류제목출처
AI·노동시장 신호
문제 풀이
SQL 5문제 · Python 5문제
SQL
#레벨문제종류
Python
#레벨문제종류
업무 자동화 포트폴리오 · 출발점 A · 작성 2026-09-10
채용 공고·보건의료 정책·AI 신호 수집기가 매일 아침 자동으로 돌아서,
나에게 '어제 새로 뜬 것 중 내 조건에 맞는 것'만 판단이 붙은 피드로 준다.
직무 연결 — 수집 → 규칙 필터 → 역량 태깅 → 검토·판단 → 정기 발행은 공공기관 성과관리·사업운영 공고의 '관련 동향 모니터링 및 정기 보고', 병원 기획팀의 '제도 변화 자료 수집·보고'와 같은 구조입니다.
의료경영을 전공하고 대학 연구·학사행정과 병원 대외협력 업무를 경험하며, 실제 구직 과정에서 반복되는 공고 탐색과 조건 확인을 줄이기 위해 만들었습니다.
- 문제의료·공공·대학 행정 공고가 여러 사이트에 흩어져 있음
- 해결공고를 매일 수집하고 조건에 맞지 않는 공고를 자동으로 정리
- 결과지원 가능한 공고와 마감일을 한 화면에서 확인
- 사람의 역할최종 적합성 판단과 지원 여부 결정
- 기계의 역할수집·정규화·중복 제거·분류·집계
채용 공고 수집
—건
보건·의료 감시 출처
15곳
정상 11 · 건너뜀 4 · 후보 169 → 검토 15
AI 신호 · SQL 문제
14 · 36
공식 출처 신호 · 매일 5문제 출제·채점
자동 실행 스케줄
6개
07:30 SQL · 07:40 Python · 08:00 AI · 08:10 의료 · 08:30 배포 · 일 21:00 로드맵
내 역할과 자동화의 경계
단순히 자동화 도구가 대신 만든 게 아니라, 기준을 제가 정하고 결과를 제가 검토합니다.
직접 한 일
- 수집 대상(출처) 선정
- 데이터 구조 설계
- 적합도 판정 규칙 정의
- 중복 제거 기준 설정
- 분류 결과 검토
자동화한 일
- 정기 수집
- 데이터 정제
- 조건별 분류
- 화면 반영
최종 판단
- 공고 원문 확인
- 직무 적합성 판단
- 실제 지원 여부 결정
기술 상세 보기 — 무엇이 매일 도는가
무엇이 매일 도는가
수집은 스크립트, 판단은 검토 단계에서만 (컬리 데일리 브리핑 A12 원칙)
채용스케줄
fetch_posting.py → tag_competency.py
3개 사이트 목록 diff → 경력 조건·제외어 규칙 → 코드북 13개 코드 자동 태깅 → 산업×직무 리포트, 마감 ics.
보건·의료08:10
watch_sites.py
RSS 4 · 목록 파서 6 · 표 1 · KCI 1. 스냅샷과 비교해 새 항목만. 실패는 fetch-log에 ok/fail/skip으로 남겨 '변화 없음'과 구분.
AI 신호08:00
ai_signals.py
OpenAI·METR RSS, 고용노동부 목록. 발표일 없는 자료 제외. 전망 확률은 자료 하나당 ±10%p 상한.
SQL07:30
sql_daily.py → sql_grade.py
요일별 주제, 원문 3 + 생성 2. 정답 쿼리를 BigQuery·MariaDB에서 실행해 결과가 있어야 출제.
검토수동
/watch review · /career-signals review · /code-jobs
relevance·요약·"나에게" 한 줄, 동향분석 3줄, 코드북 수정. 여기만 판단이고 나머지는 규칙.
발행수동
hub_stats.py → hub_feed.py → npm run build
content/*.json 주입 → index.html 하나 → validate(시크릿·날짜·모바일) 통과 시 커밋. 푸시는 사람이.
더 보기 — 벤치마킹 · 설계 시트 · 실행표 · 실패·한계 기록
벤치마킹 3건 — 빌린 것과 바꾼 것
케이스 15선 패턴표. 데이터·주기·산출물 셋 다 바꿨다.
| 케이스 | 빌린 것 | 바꾼 것 |
|---|---|---|
| A12 컬리 데일리 브리핑 | 수집(스크립트)과 판단(AI) 분리, 중간 산출물을 파일로 | Slack → 한국 채용·복지부·심평원. 슬랙 메시지 → 홈페이지 피드 + 동향분석 |
| A13 매일 아침 AI 트렌드 리포트 | RSS 몇 개로 시작, 막힌 기록 남기기, 키는 코드 밖 | GitHub Actions → 데스크톱 스케줄. AI → 보건·의료 + 채용. 실패는 fetch-log.csv |
| A15 읽기 전용 데이터 품질 MCP | 행 수·결측·중복·범위를 코드로 매번 점검 | 웨어하우스 → 취합 Excel·수집 CSV. 오류 목록 + 처리 로그 + 승인자 칸, pytest 9개 |
설계 시트
워크북 선택지 사전 코드
| 항목 | 선택 | 실제 |
|---|---|---|
| 의도 | I1 반복 제거 (+I5 신뢰 확보) | 매일 18곳을 눈으로 훑던 일 → 스케줄. 수집 실패를 '변화 없음'과 구분 |
| 연결 데이터 | D4 크롤링·RSS, D2 공개 데이터셋 | 채용 3곳, 복지부·심평원·건보공단·병원협회·병원신문·메디파나, OpenAI·METR·고용노동부 / 장기요양 통계연보 15개년, Kaggle REES46 |
| 연결 방식 | C5 크롤링·RSS (+C4 bq CLI) | robots·약관 확인, 하루 1회, 원문 미저장 |
| 산출물 | O9 스케줄 파이프라인, O3 인터랙티브 리포트 | 스케줄 4개 · 이 홈페이지 피드 |
| 검증 | V3 체크리스트, V4 한계 명시, V1 원본 대조 | 발표일 필수·URL 중복 금지·±10%p 상한·시크릿 검사·모바일 검사 / 출처 상태표에 fail·skip / 공고 URL 6건·정답 쿼리 36개 실행 확인 |
| 트리거 | T2 스케줄 (+T1 커맨드 7개) | 07:30 · 08:00 · 08:10 · 일 21:00 |
| 스킬 | 찾은 것 3 + 직접 만든 것 4 | superpowers · frontend-design · python-patterns / kr-job-sources · competency-coding · sql-daily · star-writer |
| 사람/기계 경계 | 기계: 수집·파싱·중복·필터·태깅·채점·집계·빌드 | 사람: fit 판단, relevance·요약·"나에게", 동향분석, 확률 변경, 코드북, 푸시 |
실행표 — 밟은 순서와 남긴 증거
순서를 바꾸지 않았다. 스케줄은 마지막에 붙였다.
- 손으로 한 번 잡알리오·사람인 직접 검색으로 조건 확정. 17개 출처 접속 탐색증거: config/sources.yaml, config/watch.yaml 주석(404·410·JS 기록)
- 수집 스크립트 fetch_posting.py · watch_sites.py · ai_signals.py증거: postings.csv 70행, watch inbox 169건, ai inbox 50건
- 적재(멱등) 중복 키, 스냅샷 diff, apply 시 이력 파일증거: data/watch/snapshots, content/watch-history.jsonl, content/signals-history.jsonl
- 자동 점검 발표일 없는 항목 제외, 시크릿·모바일 검사, PII 훅, ±10%p 상한증거: "[validate] 통과 (신호 14건, 전망 7개, 경고 0)", fetch-log의 skip 4행
- 산출물 생성 hub_stats.py · hub_feed.py → 피드 104건 · 묶음 · 동향분석증거: 빌드 로그 "feed 주입 완료 (104건)", 콘솔 에러 0, 375px 넘침 0
- 스케줄 + 실패 알림 스케줄 4개, 완료 시 세션 알림증거: ~/.claude/scheduled-tasks/ 4개. 연속 실행 로그 0일 — 내일부터 축적
실패·한계 기록
"돌리다가 계속 실패해요 → 기록이 제출물이다"
- 잡알리오 복수 단어 키워드 0건 → 단어 1개씩. 고용24·KCI는 GET 검색어 무시 → 보류 / 키워드 필터.
- 장기요양 공지·자료실, KOSIS는 JS 렌더링이라 건너뜀. Playwright 연결 후 과제.
- 사람인은 헤드리스 접속 차단. 브라우저 패널로만 구조 측정.
- 코드북 v1이 "규정" 한 단어로 인사규정·결격사유까지 태깅 → v2에서 정확 키워드·부정어·절 제외(사용자 검수).
- 홈페이지를 4번 다시 만들었다. 참고 사이트를 측정하지 않고 짠 것이 원인. 이후 잡코리아·사람인 DOM 측정값으로 다시 짰다.
다음 2주: 매일 08:10 수집 → 검토 → 피드. 연속 실행 로그와 실패·복구 기록을 그대로 쌓는다.
이력·프로젝트·경력 (이전 소개 페이지)
About
연구와 현장, 두 경험이 만나는 자리
경영학 → 의료경영 석사 → 병원 현장 → 데이터 분석 교육. 순서에는 이유가 있습니다.
대학원에서는 국가 R&D 과제의 연구비와 일정, 설문 원자료를 관리하며 행정이 연구 성과의 바탕이라는 것을 배웠습니다. 석사논문에서는 기관마다 기준이 다른 병원 자료 286곳 6년치를 하나의 표로 결합해 병원 특성과 재무성과의 관계를 분석했습니다.
병원 대외협력처에서는 외국인 환자 진료지원과 지역 기관 협약을 맡았습니다. 선임이 2주간 자리를 비웠을 때 당일 진료에 영향을 주는 일부터 처리하고, 판단이 필요한 건은 기록한 뒤 확인했습니다. 팀 공동 스프레드시트에 진행 단계를 남겨 담당자가 없어도 일이 이어지게 했습니다.
현장에서 판단을 뒷받침하려면 자료를 다루는 능력이 함께 있어야 한다고 느껴 데이터 분석 과정을 이수했습니다. 지금은 공개 통계와 행정 파일을 비교 가능한 근거로 만드는 일을 포트폴리오로 증명하고 있습니다.
- 01기준을 먼저 통일합니다집계 기준·항목명·단위가 다른 자료는 결합 규칙을 정하고 기록한 뒤에 분석합니다.
- 02분모를 명시합니다모든 비율과 전환율은 분자÷분모를 표에 적습니다. 세션 과소 추정 같은 함정을 먼저 확인합니다.
- 03해석은 자료가 허용하는 만큼만인과를 주장하지 않고, 한계를 화면에 함께 적습니다. 검토 피드백은 재기획의 재료입니다.
- 04반복은 스크립트로, 판단은 사람이취합·검증·집계는 자동화하고, 기준 결정과 경계값 판단, 최종 승인은 사람에게 남깁니다.
Projects
링크를 누르면 바로 체험할 수 있는 결과물
공개 데이터와 합성 데이터만 씁니다. 원본 코드와 재현 방법은 GitHub에 있습니다.
this site · my agent
개인 운영 시스템 · Claude Code
이 홈페이지를 돌리는 자동화
채용 공고를 매일 모아 역량 코드로 태깅하고, 요일별 SQL 5문제를 내고 BigQuery·MariaDB로 채점하며, 자기소개서 20편을 마스킹해 STAR 면접 카드로 바꿉니다. 아래 운영판의 숫자는 그 결과를 스크립트가 센 값입니다.
개인정보는 md5 토큰으로 가리고 외부 AI에 원문을 보내지 않습니다.
Path
경력과 학력
연구 행정에서 병원 현장으로, 다시 데이터로.
- 청년취업사관학교 SeSAC 강북 · 데이터 분석 과정
SQL·BigQuery·Tableau로 추출·집계·대시보드, 머신러닝·딥러닝 실습. 파이널 프로젝트로 장기요양 패널 분석.
- 아이티윌 · 머신러닝 데이터 분석 부트캠프 (수료)
Python pandas 전처리, SQL 추출, 회귀·분류 모델링. 의료비 청구 데이터 분석 프로젝트.
- 동의의료원 대외협력처 · 사원
외국인·VIP 환자 진료지원, 의료진·통역사 일정 조율, 지역 기관 협약 지원, 종합검진센터 협업. 퇴직 사유는 데이터 분석 역량 강화를 위한 교육 이수.
- 경희대학교 대학원 의료경영학과 · 석사, 풀타임 조교
산업부·KEIT 국책과제 행정(RCMS 연구비·정산, 설문 배포·회수), KCI 등재 논문 공저(제3저자). 석사논문: 병원 특성과 재무성과, 수도권·비수도권 비교.
- 가톨릭대학교 경영학과 · 학사
편입 후 졸업. 이전에 정보보안학을 공부하다 경영으로 방향을 바꿨습니다.
자격·시험
- 데이터분석 준전문가 ADsP (2025.06)
- ERP정보관리사 물류 2급 (2024.12)
- SQL·Python 데일리 문제 풀이 진행 중 · 사회조사분석사 준비 중
불합격 이력도 적습니다. ADsP·SQLD 각 1회 불합격 후 학습법을 바꿨습니다.
도구 숙련도
- Excel · Google Sheets — 실무 (필터·함수·피벗, Power Query 학습 중)
- SQL · BigQuery — 초중급 (JOIN·GROUP BY·윈도우·CTE)
- Python pandas — 초중급 (전처리·자동화)
- SPSS — 중급 (기술통계·검정·회귀)
- OCS · RCMS — 실무 사용
행정·현장
- 국책과제 연구비 집행·증빙·정산 (RCMS)
- 여러 관계자 사이 일정·정보 조율
- 영향도·긴급도 기준의 우선순위 처리
- 협약(MOU) 지원, 검진센터·외래 협업
데이터·통계
- 기관별 자료 결합과 기준 통일 (병원 286곳, 통계연보 15개년)
- 다중회귀 · 고정효과 패널 · 이벤트 스터디
- 표본 추출 규칙과 검증, 분모 명시
- KPI 스트립·연동 차트 대시보드
자동화·AI
- Excel 취합·검증·집계 파이프라인 (rules.yaml)
- 채용 공고 수집·역량 태깅 스크립트
- SQL 문제 생성·채점 (BigQuery·MariaDB)
- 개인정보 마스킹, Claude Code 협업
Direction
지금 향하는 곳
1순위 보건·공공·대학 행정. 직무는 기획·성과관리·사업운영·통계·연구행정·데이터.
Current direction
방향은 아직 정하는 중,
보이는 공고부터 살펴봅니다
보건·공공·대학 행정 쪽 공고를 먼저 살펴보고 있습니다. 행정 채용의 기본은 Excel·문서·규정·조정이고, 의료행정 직무기술서에는 데이터 분석과 전산 활용이 함께 요구됩니다. 제 강점은 순수 개발보다 보건의료 맥락을 아는 분석·운영에 있습니다.
근거: 고용노동부·한국고용정보원 자료, 대표 의료행정 직무기술서, 수집한 공고 70건의 역량 태깅. 전국 공고를 계량 분석한 결과는 아닙니다. 채용시장 근거 보기 ↗
Next 90 days
작은 결과물로 증명하기
- 1지원 공고 20건 이상 모아 반복 업무·우대역량 코딩70건 완료
- 2MySQL 중급 30문제 · Excel Power Query문제 은행 36
- 3대학·병원 행정 파일 취합 자동화 사례 1개완료
- 4논문·프로젝트·자동화를 STAR 면접 사례로카드 5장 초안
Now · private
오늘의 집중과 이번 주
—동기화 확인 중…
채용 공고 수집
—
SQL 데일리
—
STAR 면접 카드
—
지원 현황
—
데이터 처리 흐름
——원본 수집
→
—중복 제거
→
—조건 불일치 제외
→
—자동 분류
→
—수동 검토
→
—최종 노출
이번 달 자동화 실행 현황
—TODAY
—THIS WEEK
—HABITS
4deep work
3운동
5기록
WEEKLY REVIEW
이번 주에 배운 것과
다음 주에 놓지 않을 한 가지.
SEPTEMBER FOCUS
in orbit데이터로 문제를 읽고,
작은 결과물로 증명하기.
Outlook
AI가 바꾸는 일, 그래서 준비하는 것
2026 → 2031 전망 · 역량 격차 · 90일 로드맵. 공식 출처와 발표일이 있는 신호만 반영합니다.
2031 AI 전망
충돌표 · 시장 신호 · 역량 격차 · 로드맵 · 검증 체크리스트 · 변경 이력 펼치기
전망 충돌표
시장 신호
—MY SKILL GAP
90 DAY ROADMAP
—VALIDATION CHECKLIST
CHANGE LOG
Ops · private
운영판
학습 트랙과 자료 보관. 상태는 이 브라우저에만 저장됩니다.