REFLECT · AI COVER LETTER

Look in.
Stand out.

나도 당신과 같은 길을 걸었습니다.

이직 N번, 자소서도 N번 — 그때마다 끝없이 처음부터 쓰던 제 자신이 안쓰러워서 만들었습니다. 한국 통계청 정합 데이터로 학습한 AI가 당신의 PDF 이력을 자동으로 읽고, 깊은 질문으로 진짜 당신을 끌어냅니다.

— 공동창업자, 일반행정 베테랑
30초 만에 시작하기 →
베타 사용자 모집 중 · 신입 + 일반 행정·사무직 우선 입장
왜 다시 만드는가

매끈한 AI 자소서가
정말 당신인가요?

시중 AI 자소서 도구는 모두 같은 구조입니다. 입력한 내용을 매끄럽게 다듬어줄 뿐, 그 내용이 진짜인지 묻지 않습니다. 결과는 어디서 본 듯한 자소서, 면접에서 무너지는 디테일.

01

부풀린 경험을
그대로 미화

AI는 사용자 주장의 진위를 의심하지 않습니다. "프로젝트를 리드했다"고 쓰면 그대로 미화. AI 작성 티가 나면 오히려 감점 요인.

02

자기 강점을
모른 채 작성

깊은 질문 없이 자소서를 씁니다. 표면적·평균적인 답변만 누적되고, 진짜 차별점은 묻혀버립니다.

03

PDF는 책상 서랍에
그대로

경력증명서·자격증·포트폴리오 PDF가 분명히 있는데, 자소서 작성할 때마다 같은 정보를 일일이 다시 타이핑합니다. 시간 낭비, 기억 누락.

HOW REFLECT WORKS

3단계로,
검증된 자소서

복잡한 멀티 에이전트 시스템이 뒤에서 작동합니다. 사용자에게는 단지 세 단계.

1

Reflection · 깊이 들여다보기

자소서 항목을 입력하면 HR 면접관 AI가 STAR 구조로 깊은 질문을 던집니다. 표면적인 답변은 follow-up으로 다시 묻습니다.

2

Reference · PDF 자동 반영

경력증명서·자격증·포트폴리오 PDF를 올리면 모든 내용을 자동으로 읽어 자소서 작성에 반영합니다. 같은 회사명·기간·수치를 또 타이핑하지 않습니다.

3

Polish · 빛나게 다듬기

헤드헌터 AI가 적정성을 평가하고, PDF에서 추출한 사실과 사용자 답변을 종합해 자소서를 완성합니다. 회사명·기간·수치까지 정확하게.

UNDER THE HOOD

5 학습 에이전트가
자기 자신과 대화합니다

라이브에선 사용자에게 응답하고, 백엔드에선 AI 5명이 self-play로 학습합니다. AlphaGo Zero가 자기 자신과 대화하며 인간 기사를 능가했듯, Reflect도 매일 더 똑똑해집니다.

User Persona AI
합성 한국 신입 구직자
한국 통계청 정합 데이터(NVIDIA Nemotron-Personas-Korea) 시드 + 합성 학력·자격·활동. 다양한 신입 답변 패턴 시뮬레이션.
HR 면접관 AI
상세 질문 생성기
자소서 항목 의도를 파악해 STAR 기반 follow-up 질문 자동 생성. 신입 자소서 24종에 특화.
Headhunter AI
적정성 검토관
답변의 STAR 완성도·구체성·일관성 평가. 신입 도메인은 정량보다 정성·성장 의지 가중.
Drafter AI
자소서 합성기
대화 + 페르소나 + Headhunter 평가 → 1500자 자소서 합성. 사용자 별점·합격 여부로 학습.
PDF 컨텍스트 AI
결정론적 보조 (학습 대상 아님)
PDF의 모든 내용 자동 추출 → HR AI 질문·Drafter 자소서에 반영. 같은 정보 두 번 입력 불필요. Phase 2에서 진위 검증 추가.
PDF CONTEXT

PDF가 자소서에
자동으로 녹아듭니다

한 번 올린 PDF, 같은 정보를 또 입력하지 마세요.

학적부, 어학 성적표, 자격증, 동아리·인턴 활동 증빙, 졸업 프로젝트 — 가지고 계신 PDF를 올려보세요. AI가 학교·전공·학점·자격·활동 기간까지 모두 자동으로 읽어들입니다.

"학생회 부회장 12개월 동안 가장 어렵게 내린 의사결정은 무엇이었고, 어떻게 풀어가셨어요?" — Reflect HR AI

HR AI는 이미 당신의 이력을 알고 있는 상태에서 더 깊은 질문을 던집니다. 최종 자소서에는 PDF의 학교·학점·자격·활동 기간이 자연스럽게 반영되어, 당신이 기억해서 다시 입력하지 않아도 풍부한 자소서가 완성됩니다.

※ MVP에서는 PDF 진위 검증을 하지 않습니다. 채용기업에도 진위를 보장하지 않습니다. PII·기밀 정보는 자동 검출되어 마스킹 제안됩니다.

UPLOADED · PDF 컨텍스트 추출 결과
학적부.pdf
○○대학교 경영학과, 학점 3.8/4.5, 4학년 졸업 예정 추출.
TOEIC 성적표.pdf
920점, 응시일 2025.11 추출.
학생회 활동 증빙.pdf
학생회 부회장 12개월, 100명 규모 학생회 운영 추출.
+
HR AI 다음 질문 (PDF 컨텍스트 활용)
"학생회 부회장 12개월 동안 가장 어렵게 내린 의사결정은?"
AI GOVERNANCE

매일 자기 자신과 대화하며 학습합니다.

AlphaGo Zero가 자기 자신과 바둑을 두며 인간 기사를 능가했듯, Reflect도 5명의 AI가 매일 합성 대화를 만들며 점점 더 똑똑해집니다. 그리고 분기마다, 사람이 시스템 방향성을 거시적으로 점검합니다 (Human in the Loop).

L1

LIVE

실 사용자가 만나는 라이브 시스템. HR · Headhunter · Drafter · PDF 컨텍스트 AI 협업으로 자소서 산출.

L2

SELF-PLAY

백엔드에서 5 학습 에이전트가 합성 대화 생성. NVIDIA Nemotron-Personas-Korea 700만 페르소나로 학습 — 한국 통계청 정합 데이터.

L3

HUMAN IN THE LOOP

분기마다 사람이 5 학습 시스템의 방향성 + Critic AI를 거시적 점검. 5축 (분포·의미 드리프트, 엣지, 피드백 정합성, Critic 재보정).

SELF-PLAY + HUMAN IN THE LOOP

"한국 통계청·대법원·건강보험공단 데이터에 정합된 700만 페르소나로 학습한 AI. AI 5명이 자기 자신과 대화하며 매일 학습하고, 분기마다 사람이 시스템 방향성을 점검합니다. 우리가 학습 구조와 데이터 출처까지 공개하는 이유 — 정합성은 곧 신뢰성."

— Reflect 거버넌스 원칙 v1 · NVIDIA Nemotron-Personas-Korea (CC BY 4.0) 기반
ABOUT · WHO WE ARE

당사자가 만들고,
매일 학습하는 AI.

Reflect는 두 사람이 만듭니다 — 일반행정 직군에서 다회 이직한 베테랑이 외부 얼굴이 되고, 공인회계사 출신 기술 리드가 자가 학습 시스템을 책임집니다. 5명의 AI가 매일 자기 자신과 대화하며 점점 똑똑해지고, 사람이 분기마다 그 방향성을 점검합니다.

A
공동창업자
일반행정 베테랑 · 외부 얼굴

신입 시절·인턴 시절·이직 시즌을 모두 살아왔습니다. 자소서를 매번 처음부터 쓰는 비효율과 기억 누락의 답답함을 살갗으로 압니다. 당신과 같은 길을 걸은 사람이 제품의 사용자 경험·도메인 전문성을 책임집니다.

B
공동창업자
기술 리드 · 자가 학습 시스템 책임

공인회계사 출신으로, 데이터가 부족한 환경에서 multi-agent self-play로 합성 데이터를 생성해 학습하는 자가 학습 루프 구조를 자소서 도메인에 적용했습니다. 한국 통계청 정합 데이터(NVIDIA Nemotron-Personas-Korea)로 학습하고, 분기마다 시스템 방향성을 점검합니다.

UNIQUE COMBINATION

"일반행정 당사자 + 자가 학습 시스템" — 시장에 없는 조합입니다.
자소설닷컴이 못하고 사람인이 못하는 것 — 당사자성과 매일 학습하는 AI를 모두 가진 자소서 도구.

PRICING

필요한 만큼만
투명하게

구독 강요 없습니다. 한 자소서가 필요하면 한 번만, 시즌 내내 쓸 거면 월 구독을.

Single

한 회사 지원할 때 딱 한 번

₩9,900/건
자소서 1건 + PDF 무제한
  • 5-에이전트 self-play 학습 모델
  • PDF 컨텍스트 자동 반영
  • 최대 3회 재작성
  • 30일 보관

Enterprise

채용기업·HR 컨설팅

문의
팀·기관 단위 도입
  • 지원자 자소서 신뢰도 스크리닝
  • 커스텀 직무 임계값 설정
  • API 액세스
  • 전용 데이터 격리

당신을 비추는
가장 깊은 거울.

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