[후기] 강릉원주대학교×강원대학교 AWS Hackathon 우수상

2025. 11. 22 ~ 2025. 11. 23 (2일)

목차

✨ 요약

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2025년 강릉원주대학교와 강원대학교가 함께한 AWS Hackathon에 참여했습니다.
주제는 AI를 활용한 자율주제였고, 저희 4팀은 '코드로 검증하는 내 자소서'라는 서비스를 구현했습니다. 이 서비스는 아래 기능을 제공합니다.

1. 자소서 및 이력서 텍스트 분석
2. GitHub 레포지토리와의 기술 교차 검증
3. 면접 예상 질문 및 답변 분석

해커톤은 AWS Korea 본사에서 진행되었으며, 채용 공고(JD)를 바탕으로 지원자의 서류와 GitHub 레포지토리 교차 검증하는 기능을 중심으로 개발했습니다.
짧은 기간 내에 준비하면서 힘들었지만 잘 마무리할 수 있었던 즐거운 시간이었습니다👍
 

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✨ 사전 준비

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오프라인 교육 후 해커톤까지 5일 정도의 시간이 있었습니다. 저희 팀은 사전에 온라인으로 팀 회의를 진행하여 주제를 선정했고, 기본 기능을 간단히 구현한 상태에서 해커톤에 참여했습니다.

▲ 아이디어를 정리한 노션 & 서비스 초기 버전

✨ 해커톤 1일차

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저희 팀의 목표는 기능 보완, 사용자 피드백 반영, AWS 배포였습니다.
저는 타입스크립트 기반으로 구현한 웹 코드를 리팩토링하고, AWS Amplify로 배포, README 정리, 기술 명세서 작성, 그리고 발표자료를 슬랙에 제출하기 위해 캔바에 추가하는 작업을 맡았습니다.
 

📍 19시 – 개발

 
석식 후 다른 팀이 주제를 선정하고 있을 때, 저희 팀은 기능을 보완하고 있었습니다.
서비스의 주요 타겟이 개발자 취준생이었기 때문에, 팀원들이 각자 서비스를 직접 사용한 후에 사용자 피드백을 문서에 정리했습니다.

▲ 사용자 피드백을 정리한 노션

 

해커톤 동안 다음과 같은 기능을 개발했습니다. 모든 분석 과정은 Gemini 2.5 Flash 모델을 기반으로 합니다.

• 3-Way Cross Verification: 자소서/이력서, GitHub 코드, JD를 AI가 동시에 분석하여 신뢰도를 점수화
• 7가지 기술 지표 기반 평가: Architecture, Code Quality, Problem Solving, Tech Proficiency, Project Completeness, Consistency, Growth Potential
• GitHub Code Deep Analysis: 디렉토리 구조 파악, 핵심 로직 자동 선별, 기술 스택 인식
• Multimodal JD Parsing: 텍스트/이미지/PDF/URL 기반 JD 자동 추출 및 재구성
• AI 압박 면접 모듈: Intern~Senior 난이도별 질문 + 꼬리질문 + 답변 회피 감지
• 다크/라이트 모드 및 반응형 UI

 

📍 22시 – 팀별 아이디어 멘토링

현재까지 구현된 내용을 바탕으로 멘토님들께 현재 기능 흐름을 보여드렸고, 다양한 피드백을 받았습니다. 팀장님이 멘토님들과 소통하는 사이에 저는 메모장에 피드백 내용을 정리해서 팀원들에게 공유했습니다.

▲ 멘토링 & 멘토님 피드백을 정리한 메모장

✨ 해커톤 2일차

📍 00시 – 배포

 
심사 기준에 완성도(배포 여부)가 포함되어 있어, 제공받은 AWS 계정을 사용해 실제 배포까지 진행했습니다. 클라이언트에서 직접 Gemini/GitHub API를 호출하는 구조라서 비교적 쉽게 끝냈습니다.
 
AI는 Gemini API 키를 발급받아서 사용했습니다. 토큰 제한과 AI 컨텍스트 윈도우 한계를 극복하기 위해 확장자와 파일명을 기준으로 중요도 점수(Scoring)를 매겨 상위 파일만 분석하도록 최적화했습니다. 팀원들과 테스트를 꽤 많이 진행했다고 느꼈지만, 실제 API 요청 수는 82회라서 비용 걱정은 없었습니다.

▲ AWS Amplify & Gemini API

 

📍 01시 – 개발

AI가 직접 기업별 JD를 분석하여 스킬 불일치나 경험의 신뢰도를 판단하도록 구현했는데, 이 과정에서 AI 프롬프트 설계, 피드백 문장 구조화가 가장 어려웠습니다. 단순히 텍스트로 결과를 받는 것이 아니라, Schema 타입을 정의하여 AI가 반드시 JSON 형식으로 score, reason, verdict를 뱉어내도록 강제함으로써 데이터 파싱 오류를 줄였습니다.
 
그리고 팀원들이 실제로 자기소개서를 넣어 테스트해보면서 "이미지나 링크를 인식하지 못 한다", "AI가 이상한 부분을 강조한다", "점수 산정 방식이 이상한 것 같다" 등의 의견을 수십 번 주고받으며 개선했습니다.
(회원가입/로그인이나 결과 저장 기능은 해커톤이라는 짧은 기간의 대회의 특성 및 이후 확장 기능으로 고려해 구현하지 않았습니다.)
 
실제 배포된 최종 버전은 초기 버전과 구조가 크게 달라졌습니다. 반응형 UI로 구현하여 PC와 모바일에서 사용이 가능하며, 데모 데이터를 넣어 플로우를 확인할 수 있습니다.

▲ 서비스의 PC 버전 & 모바일 버전

 
분석 리포트 구성도 크게 달라졌습니다. 점수 산정 방식을 개선하여 상세한 결과를 확인할 수 있도록 UI를 개편했습니다.

평가 항목	산정 기준 (Criteria)
기술 신뢰도	자소서에 언급된 기술이 GitHub 코드에 실제로 존재하는가? (있으면 80+, 없으면 감점)
문제 해결	단순 CRUD가 아닌 복잡한 로직/알고리즘 구현 흔적이 있는가?
프로젝트 일관성	폴더 구조, 네이밍 컨벤션, 아키텍처가 주니어/시니어 레벨에 맞게 정돈되었는가?
기술 깊이	라이브러리 단순 사용(Low) vs 내부 동작 원리 이해/커스텀 구현(High)
커뮤니케이션	README, 주석, 커밋 메시지가 명확한가?
직무적합도	JD의 핵심 키워드(예: MSA, Redis 등)가 코드 베이스에서 발견되는가?

▲ 서비스 리포트의 전후 버전 비교

 
자기소개서와 이력서 검증뿐만 아니라 면접 준비도 할 수 있도록 했는데, 면접 답변을 분석하는 과정에서 예상치 못한 오류가 발생해 이를 수정하는 데 시간이 오래 걸렸습니다. 이전까지 제대로 응답을 했음에도 "잘 모르겠습니다." 라고 하면 바로 0점을 주는 등 고려해야 할 점이 정말 많았습니다. 또한, 단순 압박이 아니라 인턴 레벨에서는 AI가 힌트를 주고 격려하도록 페르소나를 분리하여 구현하기도 했습니다.

▲ 서비스의 면접 기능

 
👉 배포 링크(11월 30일까지 유효): https://main.dko0436e2g0lv.amplifyapp.com
 

📍 08시 – 발표자료 정리

 
팀장님이 정리한 내용을 Canva 스타일로 편집하여 제가 가장 먼저 제출했습니다. AWS에서는 슬랙의 다양한 기능을 사용하는 게 신기했던 것 같습니다.

▲ AWS 해커톤 슬랙

✨ 해커톤 TMI

🍗 21시 – 야식

AWS에서 제공해주신 서브웨이 & 치킨 & 피자 & 김밥 덕분에 해커톤 내내 배가 고프지 않았습니다. 석식으로 먹은 서브웨이부터 준비해주신 각종 간식 덕분에 너무 잘 먹었습니다. 며칠 전에 말차 초코송이를 먹은 후 말차 과자를 사먹고 싶었는데, 마침 종류별로 준비해주셔서 좋았습니다!

▲ 석식(서브웨이) & 야식(처갓집양념치킨)

▲ 제공된 간식들

 

🌙 03시 – 완성

 
미리 준비를 해서 그런지, 저희 팀은 개발 속도가 빨라 오전 3시쯤 모든 기능을 마무리했습니다. 발표는 오전 10시에 있어서 상대적으로 시간이 여유로웠습니다.
 
다른 팀들이 바쁘게 코딩하는 동안, 저희 팀은 오히려 회사 곳곳을 돌아다니며 쉴 곳을 찾았습니다. 칸막이가 있는 의자에서 자기도 하고, 마지막엔 AWS 데스크 앞에 있는 소파에서 누워 자기도 했습니다. 마지막까지 몰입해서 작업하다 보니 체력이 바닥나 정말 피곤했습니다…😭

✨ 해커톤 결과

📍 10시 – 발표 및 시상

일어나서 발표 자료를 다시 점검하고 최종 발표를 마쳤습니다. 팀장님이 발표를 잘해주셔서 수상할 것 같다는 생각이 들었습니다.

▲ 4팀 발표

 
예상대로 3등을 수상했습니다. 조금 아쉽기도 했지만, 가장 빨리 끝내고 유일하게 쉬고 있는 저희 팀이 수상했다는 사실에 놀랍기도 했습니다. 심사위원분들이 아마도

• 실제 서비스 이용 가능성
• 확장 가능성
• 발표 구성

을 높게 평가해주신 것 같습니다. 팀원 한 분이 건강 문제로 참여하지 못해 아쉬웠지만, 남은 팀원이 모두 힘을 합쳐 해커톤을 잘 마무리할 수 있었습니다.

▲ 3등 수상 & AWS에서 받은 해커톤 수상팀

✨ 수료 후 느낀 점

AWS 서비스를 사용할 때마다 비용이 신경 쓰였는데, 해커톤을 통해 AWS에서 계정을 제공해주셔서 부담 없이 배포를 진행하며 경험을 쌓을 수 있었습니다.
그리고 개발 전 아이디어 회의 내용을 상세히 기록하고 피드백을 빠르게 반영하는 애자일한 프로세스를 유지한 덕분에 개발 과정에서의 시행착오를 최소화할 수 있었습니다. 체력적으로 힘들었지만, 각자 맡은 역할을 충실히 해낸 덕분에 높은 완성도로 결과물을 마무리할 수 있었습니다.
다음에도 이런 기회가 주어진다면 꼭 참여하고 싶습니다. 이번 해커톤을 준비해주신 AWS Korea, 학교 담당자분들, 그리고 함께한 팀원분들 모두 감사합니다!