일본 취업을 도운 다국어 AI 면접 연습 도구 제작기

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핵심 요약

ElevenLabs와 Cloudflare Workers를 활용해 일본어 경어 면접을 대비할 수 있는 실시간 AI 음성 면접 에이전트를 개발한 사례이다.

배경

일본에서 해고된 친구가 비즈니스 일본어(경어) 면접에 어려움을 겪자, 이를 돕기 위해 ElevenLabs 음성 에이전트와 Vanilla JS를 결합한 맞춤형 면접 연습 웹 앱을 개발했다.

의미 / 영향

AI 음성 기술이 실무적 언어 장벽을 해결하는 데 유용함을 입증했다. 저비용 서버리스 인프라와 고성능 음성 API의 조합이 1인 개발자의 프로토타이핑 속도를 극대화한다.

실용적 조언

ElevenLabs API 사용 시 v0/v1 인증 호환 로직 구현 필요
로컬 파싱 라이브러리 활용으로 사용자 데이터 보안 강화

섹션별 상세

일본 기업의 비즈니스 매너와 경어(Keigo) 사용은 외국인 구직자에게 큰 장벽이다. 작성자는 친구가 일상 회화는 유창하지만 전문적인 면접 상황에서 실패하는 것을 보고, 실제 인사 담당자의 피드백 기준을 반영한 AI 면접관을 설계했다. 시스템은 단순 대화를 넘어선 합격/불합격 판정 기능을 포함하여 실전과 유사한 연습 환경을 제공한다.

AI 면접 에이전트가 생성한 면접 결과 피드백 리포트 화면이다. — Screenshot의사소통 능력, 답변의 깊이, 사례 활용도 등 구체적인 평가 지표와 점수를 보여준다. 일본어 경어 사용에 대한 구체적인 개선 제안과 다음 연습 방향을 제시하여 AI의 실무적 유용성을 시각적으로 증명한다.

시스템은 사용자가 업로드한 이력서와 채용 공고를 브라우저 내에서 로컬 라이브러리로 파싱하여 개인정보 유출을 방지한다. PDF 및 Word 문서 전용 라이브러리를 브라우저에 탑재하여 텍스트만 추출한 뒤 AI 모델로 전송하는 아키텍처를 설계했다. 이를 통해 민감한 개인 정보가 외부 서버에 저장되지 않도록 방지하면서도 LLM이 구체적인 질문을 생성할 수 있는 컨텍스트를 제공한다.

기술 스택은 Vanilla JS, Cloudflare Workers, ElevenLabs API로 구성되어 있으며 몇 주 만에 배포까지 완료했다. ElevenLabs의 음성 에이전트 기능은 실시간 전사와 지능형 응답 생성을 동시에 처리하며 월 20달러 수준의 구독료로 고품질 서비스를 제공한다. 개발 과정에서 서버리스 인프라를 활용하여 비용을 절감하고 빠른 응답 속도를 확보했다.

ElevenLabs API 통합 과정에서 인증 요청이 'v0' 또는 'v1'으로 무작위 전송되어 인증이 실패하는 기술적 난관이 있었다. 이를 해결하기 위해 두 버전의 엔드포인트를 모두 수용할 수 있는 유연한 인증 로직을 백엔드에 추가하여 안정적인 연결을 확보했다. 이 경험은 향후 유사한 음성 에이전트 구축 시 발생할 수 있는 연결 안정성 문제를 해결하는 중요한 단서가 됐다.

실무 Takeaway

ElevenLabs의 음성 에이전트 API는 다국어 면접과 같은 고난도 음성 인터랙션 구현에 비용 효율적인 솔루션이다.
브라우저 기반 로컬 파싱 전략을 통해 사용자 개인정보 노출을 최소화하면서 LLM에 필요한 컨텍스트를 공급할 수 있다.
API 연동 시 엔드포인트 버전(v0/v1) 호환성을 고려한 예외 처리가 시스템의 안정적인 구동에 필수적이다.

언급된 도구

ElevenLabs추천

AI 음성 생성 및 에이전트 관리

Cloudflare Workers추천

서버리스 백엔드 호스팅

Vanilla JS중립

웹 프론트엔드 개발