Bright Data 및 OpenAI 4o mini를 사용한 자동화 이력서-직무 매칭 엔진
고급
이것은HR, AI분야의자동화 워크플로우로, 22개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Function, SplitOut, McpClient, HttpRequest 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. Bright Data MCP 및 OpenAI 4o mini를 사용한 자동화된 이력서-채용 공고 매칭 엔진
사전 요구사항
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •OpenAI API Key
사용된 노드 (22)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "gIdIv8qN7zruqLbG",
"meta": {
"instanceId": "885b4fb4a6a9c2cb5621429a7b972df0d05bb724c20ac7dac7171b62f1c7ef40",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Automated Resume Job Matching Engine with Bright Data & OpenAI 4o mini",
"tags": [
{
"id": "Kujft2FOjmOVQAmJ",
"name": "Engineering",
"createdAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z",
"updatedAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z"
},
{
"id": "ZOwtAMLepQaGW76t",
"name": "Building Blocks",
"createdAt": "2025-04-13T15:23:40.462Z",
"updatedAt": "2025-04-13T15:23:40.462Z"
},
{
"id": "ddPkw7Hg5dZhQu2w",
"name": "AI",
"createdAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z",
"updatedAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z"
},
{
"id": "rKOa98eAi3IETrLu",
"name": "HR",
"createdAt": "2025-04-13T04:59:30.580Z",
"updatedAt": "2025-04-13T04:59:30.580Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "a75e1f8d-9dd4-4c87-b1ab-05c502b8cae7",
"name": "항목 반복",
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"position": [
736,
115
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "92f0272d-dc5d-4424-9d96-cc2521e8a4ae",
"name": "'워크플로 테스트' 클릭 시",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
-740,
115
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3820c9d3-be68-4a60-a810-943a9795bdbd",
"name": "Bright Data의 모든 도구 목록",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"position": [
-520,
115
],
"parameters": {},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "83219c20-7341-4e42-8cae-cc2e1e8e9b8e",
"name": "입력 필드 설정",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-300,
115
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "214e61a0-3587-453f-baf5-eac013990857",
"name": "resume",
"type": "string",
"value": "I am Pechi, Senior Python Developer with 9+ years of experience."
},
{
"id": "98c64f52-1564-4889-811d-39cac3951cc3",
"name": "keywords",
"type": "string",
"value": "Python"
},
{
"id": "34202143-4b07-4301-b5e9-767430952214",
"name": "location",
"type": "string",
"value": "India"
},
{
"id": "47d01515-302b-4a91-b9db-3af0033a56e1",
"name": "job_search_base_url",
"type": "string",
"value": "https://www.linkedin.com/jobs/search/"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "40a70c2b-5dcc-44f7-8fde-9c28748181cd",
"name": "채용 공고 추출용 Bright Data MCP 클라이언트",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"notes": "Scrape a single webpage URL with advanced options for content extraction and get back the results in MarkDown language.",
"position": [
-80,
115
],
"parameters": {
"toolName": "scrape_as_html",
"operation": "executeTool",
"toolParameters": "={\n \"url\": \"{{ $json.job_search_base_url }}?keywords={{ $json.keywords }}&location={{ $json.location }}\"\n} "
},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 1
},
{
"id": "ff3193e5-cd22-40f4-8180-b76ad32055b3",
"name": "분할",
"type": "n8n-nodes-base.splitOut",
"position": [
516,
115
],
"parameters": {
"options": {},
"fieldToSplitOut": "output"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "cd1fcbd8-acf3-4a91-8158-f664aaa839e7",
"name": "반복 내 채용 공고 추출용 Bright Data MCP 클라이언트",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"notes": "Scrape a single webpage URL with advanced options for content extraction and get back the results in MarkDown language.",
"position": [
956,
-10
],
"parameters": {
"toolName": "scrape_as_html",
"operation": "executeTool",
"toolParameters": "={\n \"url\": \"{{ $json.output }}\"\n} "
},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 1
},
{
"id": "d9f78a12-9eaa-4d9b-9e5c-5150d6e40e95",
"name": "직무 설명 정보 추출기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.informationExtractor",
"position": [
1176,
-10
],
"parameters": {
"text": "=Extract the job description in a textual format\n\nHere's the content: {{ $json.result.content[0].text }}",
"options": {},
"attributes": {
"attributes": [
{
"name": "job_description",
"description": "Job Description"
}
]
}
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4636d7e9-8d13-4f57-95f9-936f6d8bbf1d",
"name": "AI 직무 매칭",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
1552,
-10
],
"parameters": {
"text": "=Hi, you are a helpful job matcher, you analyze the given resume and job description and providing a job matching skills and score in a JSON format.\n\nHere's the Resume:\n{{ $('Set the Input fields').item.json.resume }}\n\nHere's the Job Desc:\n\n{{ $json.output.job_description }}",
"promptType": "define",
"hasOutputParser": true
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 1.6
},
{
"id": "51b5d9dd-b0c8-4aaf-b789-f96e94519b94",
"name": "구조화된 출력 파서",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
"position": [
1720,
200
],
"parameters": {
"jsonSchemaExample": "{\n \"job_match_analysis\": {\n \"resume_summary\": \"Senior Python Developer with 9+ years of experience.\",\n \"job_description_summary\": \"Seeking a developer with expertise in Sagemaker, Python, and LLM. The role involves client interaction, requirements understanding, design review, architecture validation, and team leadership.\",\n \"skill_match\": [\n {\n \"skill\": \"python\",\n \"resume\": \"Strong match - explicitly mentioned as core skill.\",\n \"job_description\": \"Strong match - listed as a primary skill.\",\n \"score\": 100\n },\n {\n \"skill\": \"sagemaker\",\n \"resume\": \"No match - not mentioned in the resume.\",\n \"job_description\": \"Strong match - listed as a primary skill.\",\n \"score\": 0\n },\n {\n \"skill\": \"llm\",\n \"resume\": \"No match - not mentioned in the resume.\",\n \"job_description\": \"Strong match - listed as a primary skill.\",\n \"score\": 0\n },\n {\n \"skill\": \"leadership\",\n \"resume\": \"Implicit match - Senior role implies leadership experience.\",\n \"job_description\": \"Explicit match - requires leading and guiding teams.\",\n \"score\": 75\n },\n {\n \"skill\": \"client_interaction\",\n \"resume\": \"No explicit mention, inferred from senior role.\",\n \"job_description\": \"Explicit match - requires interfacing with clients.\",\n \"score\": 50\n }\n ],\n \"overall_match_score\": 45,\n \"rationale\": \"The candidate's core skill (Python) is a strong match. The resume implies leadership skills, aligning with the job's team leadership requirements. However, the absence of Sagemaker and LLM experience significantly lowers the overall score. The candidate needs to demonstrate experience in these areas for a higher match.\",\n \"recommendations\": [\n \"Highlight any experience (even if limited) with Sagemaker or LLMs in the resume.\",\n \"Quantify Python experience with specific projects and technologies used.\",\n \"Emphasize any client-facing experience or responsibilities in previous roles.\",\n \"Showcase leadership experience with specific examples (e.g., mentoring junior developers, leading project teams).\"\n ]\n }\n}\n"
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "1dcb1ca7-e4e9-4775-9eb8-94c9e1f89e64",
"name": "AI 직무 매칭용 이진 데이터 생성",
"type": "n8n-nodes-base.function",
"position": [
1928,
-60
],
"parameters": {
"functionCode": "items[0].binary = {\n data: {\n data: new Buffer(JSON.stringify(items[0].json, null, 2)).toString('base64')\n }\n};\nreturn items;"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "da19ddc2-5e0f-4a4a-b524-1086b59c511f",
"name": "Webhook AI 직무 매칭 알림",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
1928,
215
],
"parameters": {
"url": "https://webhook.site/7b5380a0-0544-48dc-be43-0116cb2d52c2",
"options": {},
"sendBody": true,
"contentType": "multipart-form-data",
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "job_match_response",
"value": "={{ $json.output.job_match_analysis.toJsonString() }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "0561839e-9ca9-4c18-9a9e-98b9a1f796fc",
"name": "메모지2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
640,
-320
],
"parameters": {
"width": 440,
"height": 120,
"content": "## Disclaimer\nThis template is only available on n8n self-hosted as it's making use of the community node for MCP Client."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "d68fd51a-d74f-4236-89e1-6144f9e80943",
"name": "메모지4",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-300,
-140
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 440,
"height": 220,
"content": "## LLM Usages\n\nOpenAI 4o mini LLM is being utilized for the structured data extraction handling."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "29342cc1-10dd-490c-b274-fd5a82dbae1e",
"name": "메모지",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
640,
-160
],
"parameters": {
"color": 3,
"width": 1660,
"height": 620,
"content": "## Bright Data MCP Job Extract via Job Listings\nExtract job information via BrightData MCP and then perform the AI Job matching by utilizing the OpenAI GPT 4o mini LLM"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "25d7b451-0f5e-4694-a821-ea7fe93b7d6f",
"name": "메모지5",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-740,
-700
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 400,
"height": 400,
"content": "## Logo\n\n\n\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "02e69f64-f7b4-4a0d-828c-3fcea324268e",
"name": "메모지1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-740,
-240
],
"parameters": {
"width": 400,
"height": 320,
"content": "## Note\n\nDeals with the LinkedIn profile data extraction by utilizing the Bright Data MCP and OpenAI GPT 4o LLM.\n\n**Please make sure to set the input fields node with the LinkedIn profile URL with the resume, location, keywords etc.\n\nPlease make sure to update the Webhook Notification URL of your interest**"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "cb84eebb-4215-4bb3-91f6-bf7897a8ddf6",
"name": "OpenAI 직무 설명 추출용 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
1264,
210
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "vPKynKbDzJ5ZU4cU",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "4d14c3a1-5402-4f27-beda-dba41c1aa912",
"name": "OpenAI AI 직무 매칭용 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
1560,
200
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "vPKynKbDzJ5ZU4cU",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "2aec37e7-a67b-47b1-b3b2-7ea7e114bfff",
"name": "AI 직무 매칭 결과를 디스크에 기록",
"type": "n8n-nodes-base.readWriteFile",
"position": [
2148,
-60
],
"parameters": {
"options": {},
"fileName": "=d:\\Job-Match-{{$now.toSeconds()}}.json",
"operation": "write"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "af980102-85d0-4f90-842f-196605f6bcd6",
"name": "페이지별 채용 데이터 추출기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.informationExtractor",
"position": [
140,
115
],
"parameters": {
"text": "=Extract all the job links from the provided content. \n\nHere's the content: {{ $json.result.content[0].text }}",
"options": {},
"schemaType": "manual",
"inputSchema": "{\n\t\"type\": \"array\",\n\t\"properties\": {\n\t\t\"link\": {\n\t\t\t\"type\": \"string\"\n\t\t}\n\t}\n}"
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 1
},
{
"id": "cb8e32c9-c1ac-4441-a42a-42e6b0d78970",
"name": "OpenAI 페이지별 채용 추출용 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
228,
335
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "vPKynKbDzJ5ZU4cU",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "b366450e-b10e-412e-b442-a0827ca430bb",
"connections": {
"ff3193e5-cd22-40f4-8180-b76ad32055b3": {
"main": [
[
{
"node": "a75e1f8d-9dd4-4c87-b1ab-05c502b8cae7",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"4636d7e9-8d13-4f57-95f9-936f6d8bbf1d": {
"main": [
[
{
"node": "1dcb1ca7-e4e9-4775-9eb8-94c9e1f89e64",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "da19ddc2-5e0f-4a4a-b524-1086b59c511f",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"a75e1f8d-9dd4-4c87-b1ab-05c502b8cae7": {
"main": [
[],
[
{
"node": "cd1fcbd8-acf3-4a91-8158-f664aaa839e7",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"83219c20-7341-4e42-8cae-cc2e1e8e9b8e": {
"main": [
[
{
"node": "40a70c2b-5dcc-44f7-8fde-9c28748181cd",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"51b5d9dd-b0c8-4aaf-b789-f96e94519b94": {
"ai_outputParser": [
[
{
"node": "4636d7e9-8d13-4f57-95f9-936f6d8bbf1d",
"type": "ai_outputParser",
"index": 0
}
]
]
},
"af980102-85d0-4f90-842f-196605f6bcd6": {
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[
{
"node": "ff3193e5-cd22-40f4-8180-b76ad32055b3",
"type": "main",
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}
]
]
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"d9f78a12-9eaa-4d9b-9e5c-5150d6e40e95": {
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[
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}
]
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"3820c9d3-be68-4a60-a810-943a9795bdbd": {
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}
]
]
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"92f0272d-dc5d-4424-9d96-cc2521e8a4ae": {
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[
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}
]
]
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"4d14c3a1-5402-4f27-beda-dba41c1aa912": {
"ai_languageModel": [
[
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}
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"1dcb1ca7-e4e9-4775-9eb8-94c9e1f89e64": {
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"type": "main",
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]
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[
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"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"2aec37e7-a67b-47b1-b3b2-7ea7e114bfff": {
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[]
]
},
"40a70c2b-5dcc-44f7-8fde-9c28748181cd": {
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[
{
"node": "af980102-85d0-4f90-842f-196605f6bcd6",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"cb8e32c9-c1ac-4441-a42a-42e6b0d78970": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "af980102-85d0-4f90-842f-196605f6bcd6",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"cd1fcbd8-acf3-4a91-8158-f664aaa839e7": {
"main": [
[
{
"node": "d9f78a12-9eaa-4d9b-9e5c-5150d6e40e95",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
고급 - 인사, 인공지능
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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Set
Function
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+
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Function
Split Out
19 노드Ranjan Dailata
제품
Bright Data 및 OpenAI 4o mini를 사용하여 DNB 회사 검색 및 추출
Bright Data와 OpenAI 4o mini를 기반으로 한 DNB 회사 검색 및 추출
Set
Function
Mcp Client
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Set
Function
Mcp Client
18 노드Ranjan Dailata
제품
브라이트데이터를 통해 아마존 제품 할인 현황 추출, 요약 및 분석
Bright Data와 Google Gemini를 사용하여 아마존 할인 정보를 추출, 요약 및 분석합니다.
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26 노드Ranjan Dailata
인공지능
법적 사례 연구 추출기, Bright Data MCP와 Google Gemini 데이터 탐색기 사용
법적 사례 연구 추출기, Bright Data MCP와 Google Gemini 데이터 탐색기 사용
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22 노드Ranjan Dailata
인공지능
LinkedIn 프로필 추출과 JSON 이력서 구축 (Bright Data와 Google Gemini)
LinkedIn 프로필 추출과 JSON 이력서 구축 (Bright Data와 Google Gemini)
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Function
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19 노드Ranjan Dailata
인사
AI 에이전트로운 ProductHunt 데이터 추출 및 검색(Bright Data와 Google Gemini 사용)
Bright Data MCP와 Google Gemini AI를 사용하여 ProductHunt 데이터를 추출하고 검색합니다.
Set
Function
Mcp Client
+
Set
Function
Mcp Client
21 노드Ranjan Dailata
인공지능
워크플로우 정보
난이도
고급
노드 수22
카테고리2
노드 유형13
저자
Ranjan Dailata
@ranjancseA Professional based out of India specialized in handling AI-powered automations. Contact me at ranjancse@gmail.com
외부 링크
n8n.io에서 보기 →
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