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KOREA위시켓앱 개발

학습 리워드 앱 맞춤형 콘텐츠 추천 로직 설계 및 개발 (React Native·NestJS) 전문가

iOS·Android로 이미 출시된 React Native 학습 리워드 앱에 맞춤형 콘텐츠 추천 흐름을 설계·개발하는 고도화 프로젝트입니다. 사용자의 학습 이력과 수준에 기반한 추천 로직을 설계하고, NestJS 백엔드에 구현하여 홈 화면과 학습 완료 화면에 추천 결과를 적용합니다. React Native와 NestJS에 모두 익숙하고 추천 로직 설계 경험이 있는 풀스택 개발자에게 적합합니다.

2026.10.08VIEW 34위시켓에서 수집
Budget9,500,000원
Difficulty고급
Duration2개월
Work style외주
Required stack

필요 기술

React NativeNestJSMySQLMongoDBAWS ECSTypeScript
Project brief

프로젝트 내용

[프로젝트 개요]
- iOS·Android로 출시된 학습 리워드 앱(React Native)에 맞춤형 콘텐츠 추천 흐름을 설계하고 개발합니다. 신규 개발이 아니라 출시된 앱의 고도화입니다.
- 같은 앱의 고도화 과업 4건을 과업별로 나누어 진행하며, 이 공고는 그중 '맞춤형 콘텐츠 추천 흐름 설계 및 개발' 과업입니다. 다른 과업은 별도 공고로 진행하므로 이 공고 범위에 포함하지 않습니다.
- 한 업체는 4개 과업 중 1개만 계약할 수 있습니다.

[클라이언트 소개]
- 일반 사용자가 퀴즈를 풀며 학습하는 학습 리워드 앱으로, iOS·Android에 출시되어 있습니다. 고객용 서비스입니다.
- 개발 지식: 개발자가 있습니다. 다만 이번 과업 개발에는 직접 참여하지 않으며, 앱 전체가 아니라 일부 기능을 떼어 외주로 진행합니다.

[프로젝트 배경 및 목표]
- 지금 상황: 출시된 앱의 기능을 고도화하는 단계이며, 정부지원사업 사업비로 진행합니다.
- 끝나면 이렇게 되기를 바랍니다: 사용자의 학습 이력과 수준에 맞는 다음 학습 콘텐츠가 앱 홈과 학습 완료 화면에서 추천됩니다.

[필수 과업 범위와 결과물]
1. 수행 범위
- 상세 기획: 콘텐츠 추천 로직 설계
- SW 개발: 추천 로직 개발, 추천 결과를 기존 React Native 앱 화면에 적용

2. 상세 기능 요구 사항
2-1. 사용자 앱 (iOS·Android, React Native) 및 추천 로직
- 콘텐츠 추천 로직: 사용자의 학습 이력과 수준에 따른 다음 학습 콘텐츠 추천 로직 설계 및 개발
- 홈 화면: 추천 결과 적용
- 학습 완료 화면: 추천 결과 적용

3. 결과물
- 추천 로직 설계서
- 전체 소스코드 (발주사 소유 저장소)
- 결과보고서 (작업 내역, 화면 캡처 등)

[기술 스택]
- App: React Native (iOS·Android)
- Backend: NestJS
- DB: MySQL, MongoDB
- 배포: AWS (ECR → ECS)

[클라이언트 준비 사항]
- 준비된 것: iOS·Android로 출시된 앱과 서버 (위 기술 스택)

[오픈 시점과 예산]
- 목표 시점: 11월 말까지 완료
- 예산: 1,700만~1,900만원 (부가세 별도)

[지원 자격]
- 세금계산서 발행이 가능한 사업자 (법인 또는 개인사업자)
- 업력 1년 이상
- 보증보험 발급 가능
- 정부지원사업 사업비로 집행하는 과업입니다.

[제안 포함 필수 사항]
- 지원 내용은 아래 기준으로 검토합니다.
1. 기존 기술 스택을 기준으로 이번 과업을 어떻게 구현하실지 제안에 포함해 주세요.
2. 파트너님께서 판단하시기에 어떤 부분이 완료되어야 이 프로젝트가 성공적으로 마무리되었다고 보시는지 제안에 포함해 주세요. 전문가로서 이 프로젝트의 결과물에 대한 의견 부탁드립니다.
3. 견적 금액(부가세 별도)과 산출 내역을 제안에 포함해 주세요.
4. 투입 인력과 세부 일정을 제안에 포함해 주세요.
5. 유사 과업 수행 실적을 제안에 포함해 주세요.
지원 기회 분석

지원 전에 볼 것

핵심 요구사항

  • 학습 이력·수준 기반 콘텐츠 추천 로직 설계 및 개발
  • NestJS 백엔드에 추천 로직 구현
  • 기존 React Native 앱 홈·학습완료 화면에 추천 결과 적용
  • 추천 로직 설계서 작성
  • AWS(ECR→ECS) 환경 연동 및 배포

예상 산출물

  • 추천 로직 설계서
  • 전체 소스코드 (발주사 소유 저장소)
  • 결과보고서 (작업 내역, 화면 캡처 등)

매력 포인트

  • 출시된 앱 고도화로 명확한 과업 범위
  • 기술 스택과 결과물이 구체적으로 명시됨

확인할 점

  • 제목/예산란의 950만원과 설명 본문의 1,700만~1,900만원이 불일치하여 실제 예산 확인 필요
  • 사업자 등록·업력 1년 이상·보증보험 필수로 개인 프리랜서는 지원 불가
  • 추천 로직의 정교함 수준(알고리즘 vs 규칙 기반) 범위가 모호해 과업 범위 협의 필요
Client signal

클라이언트 정보

회사 · 위시켓 / 지역 · 서울특별시 강남구 / 고용형태 · CONTRACTOR
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