AI 학업 분석 컨설팅 플랫폼

이용자가 분석 항목별 데이터를 입력하고 성적표·에세이·활동 이력 등 문서를 첨부해 신청 건을 접수하며, 신청 리스트에서 선택한 항목의 진행 상태를 상세 패널로 확인할 수 있는 구조를 구현합니다.

• Bull Queue로 분석 신청 작업을 큐잉하고 재시도·실패 처리 정책을 설계
• Multer + AWS S3 기반 다중 문서 업로드 및 파일 검증 파이프라인 구현
• React Query로 신청 리스트-상세 뷰 상태를 동기화하고 폴링 간격을 단계별로 조정

리스트-상세 워크스페이스 구조로 신청건별 진행 상태·첨부 문서·결제 여부를 한 화면에서 추적할 수 있도록 설계합니다.

분석 신청 건에 대한 온라인 결제를 해외 결제 게이트웨이(Stripe 등)와 연동하여 처리하며, 결제 상태와 신청 건을 자동으로 연결하는 흐름을 구현합니다.

• 해외 결제 게이트웨이의 Payment Intent 흐름을 참고한 결제 상태 머신 설계
• 웹훅 이벤트 기반으로 결제 성공·실패를 신청 건 상태에 자동 반영
• 결제·환불 이력을 별도 테이블로 관리해 마이페이지 결제 내역 조회에 재사용

카드 정보를 직접 저장하지 않는 토큰화 결제 구조로 처리 범위를 최소화하고, 결제·개인정보 데이터는 전송 구간과 저장소 모두 암호화합니다.

파이썬 기반 분석 모델 실행이 완료되면 결과 리포트를 화면에서 확인하고 PDF로 내려받을 수 있는 화면을 구현합니다.

• 클라우드 샌드박스에서 실행된 분석 파이프라인 결과를 폴링/웹훅으로 수신해 반영
• jsPDF 기반 리포트 다운로드 기능 구현
• Recharts로 분석 항목별 결과를 도식화하는 결과 요약 카드 구현

분석 결과를 비개발자도 바로 이해할 수 있도록 쉬운 설명을 곁들인 요약 카드와 상세 리포트 2단 구조로 나눠 설계합니다.

신청 건별로 담당 상담사와 실시간 채팅을 주고받을 수 있는 화면을 구현하며, 대면 절차 없이 웹에서 상담이 완결되는 흐름을 설계합니다.

• Socket.io로 신청 건 단위 채팅 채널을 분리하고 재접속 시 이력을 복원
• 읽음 확인 및 상담사 온라인 상태 표시 구현
• 채팅 내 파일 공유 시 업로드 화면과 동일한 검증 로직 재사용

신청 건과 채팅 채널을 1:1로 매핑해 상담 맥락(신청 항목·업로드 문서·결제 상태)을 상담 화면에서 함께 확인할 수 있도록 설계합니다.