소개
현재 DB 구조로는 도저히 자동화 할 수 있는 각이 안나와서 DB 구조 재설계가 필요하다고 생각했어요.
현재는 인재풀, 채용공고, 지원서제출 세가직 각각의 양식이 따로 존재했고 (3개의 table), 서로 talk to each other 하고 있지 않은 상황.
진행 방법
서로 연결되어 어떤 자동화가 필요한지 GPT 에게 설명했어요.
인재풀DB 내용과 채용공고를 매칭해서 순위 매기기
높은 순위의 인재에게 클릭만 하면 자동으로 SMS, 이메일 발송하기
인재풀 추천한 사람이 지원했는지 안했는지 여부에 대해 tracking 하기
우선순위에 있는 자동화 목록을 알려줬고,
결국 어떤 table 이 필요한지 추천해줬어요.
결과
추천한 table 안에서 당장 필요한 것 위주로 추려서
총 5개의 table, 그리고 각 table 에 속한 필드값 역시 추천해줬어요.
5개의 table 은 각각
Talent (인재풀), Job (채용공고), Application (지원서제출), Match (매칭), Interaction (커뮤니케이션)
배운 점
아직 DB 설계 완성은 아니지만 (실제로 팀이랑 얘기해야 하고, 또 연결하면서 수정이 될거라 예상), 우선 서로 연결성을 갖도록 기본 틀을 잡기 시작했다는 점! DB 설계를 할때 각각의 고유한 id 가 필드로 필요하다는 점을 알게 되었고, 중복 값을 판별하기 위해 여러가지 필드값의 조합을 써서 중복키를 생성한다는 것 등등 ChatGPT 와 대화하며 자잘하지만 중요한 것들을 알게되었어요!
