오픈소스 · MIT License · Python 3.11+

취업 준비,
데이터로 시작하세요

79 개 한국 테크 기업
·
55+ 데이터 포인트

기업 조사에 반나절 쓰는 시대는 끝났어요.
11개 공공데이터를 교차검증하고, 100점 스코어카드로 지원 우선순위를 결정해요.

$ pip install hirekit
hirekit analyze 카카오
종합 점수 81 / 100 [S]
Job Fit ████████████░░░ 84
성장 잠재력 ███████████░░░░ 76
보상·복지 ████████████░░░ 82
hirekit analyze 카카오
79
한국 테크 기업
55+
데이터 포인트
11
공공데이터 소스
2분
평균 분석 시간

11개 공공데이터 교차검증

DART 공시, 고용보험 DB, 특허청, 공정거래위원회까지. 기업이 숨기고 싶은 데이터까지 확인해요.

신뢰 기반 분석

JD 매칭 → 면접 → 이력서 원스톱

채용공고 URL 하나만 넣으면 매칭 분석, 예상 질문, 이력서 개선안까지 한 번에 나와요.

취업 준비 전 과정 커버

오픈소스 + 프라이버시 퍼스트

모든 데이터는 내 컴퓨터에서만 처리돼요. 이력서가 외부 서버에 저장되지 않아요. MIT 라이선스.

로컬 처리 · 완전 오픈소스

이런 경험 있지 않나요?

기업 조사에 반나절을 쓰고, 정작 지원서는 못 쓰는 상황

지금까지
  • 탭 30개 열고 복사·붙여넣기

    뉴스, 공시, 채용공고, 후기 일일이 탐색

  • 4~8시간 소요

    한 기업 제대로 파악하는 데만 반나절

  • 비교가 불가능한 형태

    각 기업 정보가 제각각 형식으로 산재

  • "느낌"으로 판단

    수치 기반 비교 없이 주관적으로 결정

HireKit으로
  • 명령어 하나로 자동 수집

    14개 소스를 병렬로 긁어서 통합 리포트 생성

  • 2분 소요

    커피 한 잔 내리는 시간에 분석 완료

  • 동일 형식으로 비교 가능

    카카오 vs 네이버 vs 토스를 나란히 비교

  • 100점 스코어카드로 결정

    데이터 기반 수치로 지원 우선순위 결정

7가지 명령어, 하나의 도구

취업 준비의 모든 단계를 커버해요

hirekit analyze

기업 분석

재무, 전략, 기술, 문화를 한 번에 분석해요. 14개 소스에서 데이터를 모아 종합 리포트로 정리해요.

hirekit analyze

스코어카드

100점 만점 스코어와 S~D 등급으로 지원 우선순위를 결정해요. 5개 차원을 수치로 비교해요.

hirekit pipeline

통합 파이프라인

분석·매칭·전략을 한 번에 실행해요. JD URL만 넣으면 지원 전략까지 자동으로 생성해요.

hirekit match

이력서 매칭

내 이력서와 JD를 비교해서 적합도를 분석해요. 부족한 부분과 강점을 정확히 짚어줘요.

hirekit interview

면접 질문

기업별 예상 면접 질문과 답변 가이드를 생성해요. 최신 전략과 문화를 반영해요.

hirekit report

리포트 저장

분석 결과를 Markdown, JSON, HTML로 저장해요. 나중에 다시 꺼내보기 편해요.

hirekit batch

일괄 분석

지원 목록 전체를 한 번에 분석해요. 여러 회사를 동시에 파악하고 우선순위를 정해요. 스프레드시트처럼 비교할 수 있는 리포트가 생성돼요.

14개 소스, 하나의 리포트

국내외 핵심 데이터를 병렬로 수집해서 빠짐없이 보여줘요

📰 국내

네이버 뉴스

최신 기업 뉴스와 이슈를 실시간 수집해요

📋 국내

DART 공시

금융감독원 전자공시로 재무 데이터를 정확하게

🔍 글로벌

Google News

영문 뉴스까지 커버해서 글로벌 시각을 더해요

🌐 글로벌

Brave Search

독립 검색엔진으로 편향 없는 결과를 수집해요

글로벌

Exa Search

AI 기반 시맨틱 검색으로 맥락에 맞는 자료를

📊 국내

네이버 검색

블로그·카페·지식인까지 국내 여론을 분석해요

🗞️ 글로벌

Credible News

신뢰도 높은 언론사 기사만 선별해서 분석해요

💼 국내

채용 공고

현재 채용 중인 포지션으로 전략 방향을 읽어요

인기 기업 스코어카드

클릭하면 전체 분석 결과를 데모에서 바로 확인해요

3단계로 시작해요

Python 3.11 이상이면 바로 사용할 수 있어요

1

설치해요

bash
$ pip install hirekit
2

API 키를 설정해요

~/.hirekit.env
OPENAI_API_KEY=sk-...
DART_API_KEY=...         # 선택, 재무 데이터
BRAVE_API_KEY=...        # 선택, 검색 강화

DART API 키는 opendart.fss.or.kr에서 무료로 발급받을 수 있어요

3

바로 실행해요

bash
$ hirekit analyze 카카오
$ hirekit pipeline 카카오 --jd https://...
$ hirekit match --jd https://...
Claude Code 통합

한마디로
분석 시작

Claude Code에서 /analyze 카카오 한 마디면 돼요. MCP 서버로 연결하거나 CLI로 직접 실행해요.

자연어 쿼리 → 자동으로 적절한 hirekit 명령 실행
분석 결과를 AI가 해석해서 핵심만 요약
이력서 개선안 · 면접 준비까지 대화로 진행
Claude Code
You
카카오랑 토스 비교해서 어디 먼저 지원할지 알려줘
Claude + HireKit
hirekit pipeline 카카오 --jd https://... --detailed
수집 중... 14개 소스 · 2m 14s
카카오가 보상·복지(82점)에서 앞서고,
토스는 성장 잠재력(85점)이 더 높아요.
→ 시리즈 성장 원하면 토스, 안정성 중시면 카카오

로드맵

HireKit이 나아가는 방향이에요

Phase 1 완료

기초 분석 엔진

8개 소스 수집, 스코어카드, CLI 인터페이스, DART 연동

Phase 2 완료

이력서 매칭 & 면접 준비

JD 매칭 분석, 예상 면접 질문, 비교 분석, 일괄 처리

Phase 3 진행 중

웹 대시보드 & 팀 기능

시각화 대시보드, 분석 히스토리, 팀 공유, Slack 연동