컴퓨팅 장치에 의하여, 특정 조건을 충족시키는 지원 공고를 검색하기 위한 방법으로서, (a) 지원 공고들의 데이터를 획득하는 단계; (b) 상기 지원 공고들에 대응한 지원자 요건을 임베딩(embedding)하는 단계; (c) 상기 (b) 단계의 임베딩에 의하여 변환된 제1 변환 데이터를 변환 데이터베이스에 저장하는 단계; (d) 지원자의 요청에 응하여, 상기 지원자의 이력 데이터를 임베딩(embedding)하는 단계; (e) 상기 (d) 단계의 임베딩에 의하여 변환된 제2 변환 데이터와 상기 제1 변환 데이터 간의 유사도를 산출하는 단계; 및 (f) 상기 유사도에 기초하여 상기 이력 데이터에 적합한 지원 공고를 검색(retrieve)하는 단계를 포함하고, 상기 (b) 단계에서 상기 지원자 요건이 임베딩 알고리즘(embedding algorithm)에 의하여 벡터로 된 상기 제1 변환 데이터로 변환되고, 상기 (d) 단계에서 상기 지원자의 상기 이력 데이터가 상기 임베딩 알고리즘에 의하여 벡터로 된 상기 제2 변환 데이터로 변환되며, 상기 (e) 단계에서 상기 유사도는 상기 제1 변환 데이터와 상기 제2 변환 데이터 간의 벡터 간 거리에 기초한 유사도로서 산출되고, 상기 (a) 단계에서, 상기 지원 공고들의 데이터는 지원 공고 데이터베이스로부터 획득되며, CDC(Change Data Capture) 또는 배치(batch) 방식을 이용하여 상기 지원 공고 데이터베이스의 변경 사항이 자동으로 반영되고, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계는, 상기 변환 데이터베이스의 업데이트를 위하여 정기적 또는 비정기적으로 수행되며, 상기 (f) 단계에서, 사용자 인터페이스(UI)를 통하여 실시간으로 상기 검색의 결과를 시각화하는 것을 특징으로 하고, 상기 (f) 단계에서 상기 유사도가 가장 높은 n 개(n은 자연수)의 지원 공고가 검색 결과로서 반환되고, 상기 (f) 단계 후에, 상기 지원자에 의하여 제공된 피드백에 기초하여 상기 유사도를 산출하는 알고리즘을 조정하는 기계 학습 기반 피드백 루프를 수행하는 단계를 더 포함하는, 지원 공고 검색 방법.