✨ [Feat] 직무 추천 점수 표시 척도 보정

src/main/java/com/hansung/tracktory/domain/recommendation/dto/RecommendationResponse.java

@@ -15,8 +15,8 @@ public record RecommendationResponse(
     RoadmapView roadmap) {
 
   /**
-   * 추천 직무 한 건. {@code score} 는 0~100 적합도, {@code techStacks} 는 카탈로그가 보유한 직무 요구 기술 스택 이름 목록(없으면 빈
-   * 리스트).
+   * 추천 직무 한 건. {@code score} 는 사용자 체감 척도로 보정한 표시 점수(0~100, 하한 위로 끌어올린 값이며 내부 저장 점수와는 다름), {@code
+   * techStacks} 는 카탈로그가 보유한 직무 요구 기술 스택 이름 목록(없으면 빈 리스트).
    */
   public record JobView(
       String code, String name, Integer score, String reasoning, List<String> techStacks) {}

src/main/java/com/hansung/tracktory/domain/recommendation/service/JobScoreCalibrator.java

@@ -0,0 +1,40 @@
+package com.hansung.tracktory.domain.recommendation.service;
+
+/**
+ * 직무 추천 점수를 응답에 노출하기 직전 사용자 체감 척도로 보정한다.
+ *
+ * <p>내부에 저장된 적합도 점수는 유사도 기반이라 절대값이 낮게 형성되어, 0~100 그대로 노출하면 실제 적합도에 비해 "추천이 부실하다"는 인상을 준다. 이 보정은 점수
+ * 산출이나 저장값을 바꾸지 않고 <b>표시값만</b> 일정 하한 위로 끌어올려 신뢰도 인상을 개선한다.
+ *
+ * <p>규칙은 {@code 표시값 = 하한 + 내부값 × (100 − 하한) / 100} 의 선형 사상이다. 하한({@code DISPLAY_FLOOR})을 바닥으로 두어 가장
+ * 낮은 점수도 일정 수준 이상으로 보이게 하되, 단조 증가라 직무 간 순위는 보존한다(더 높은 내부 점수는 항상 더 높은 표시값). 내부값 0→하한, 100→100 으로
+ * 사상되어 출력은 항상 {@code [하한, 100]} 구간에 든다.
+ */
+final class JobScoreCalibrator {
+
+  /** 표시 점수 하한 — 보정 강도를 조절하는 유일한 파라미터. 높일수록 낮은 점수가 더 끌어올려진다. */
+  private static final int DISPLAY_FLOOR = 60;
+
+  /** 내부·표시 점수의 공통 상한. */
+  private static final int SCORE_MAX = 100;
+
+  private JobScoreCalibrator() {
+    // 유틸리티 클래스 — 인스턴스화 방지
+  }
+
+  /**
+   * 내부 적합도 점수를 표시용 점수로 변환한다.
+   *
+   * @param internalScore 저장된 0~100 적합도(범위를 벗어나면 안전하게 clamp). {@code null} 이면 {@code null} 반환.
+   * @return {@code [DISPLAY_FLOOR, 100]} 구간의 표시 점수(반올림). 입력이 {@code null} 이면 {@code null}.
+   */
+  static Integer toDisplayScore(Integer internalScore) {
+    if (internalScore == null) {
+      return null;
+    }
+    int clamped = Math.min(Math.max(internalScore, 0), SCORE_MAX);
+    int span = SCORE_MAX - DISPLAY_FLOOR;
+    // 정수 산술로 반올림(+ SCORE_MAX/2)하여 부동소수 drift 없이 결정적으로 계산한다.
+    return DISPLAY_FLOOR + (clamped * span + SCORE_MAX / 2) / SCORE_MAX;
+  }
+}

src/main/java/com/hansung/tracktory/domain/recommendation/service/RecommendationAssembler.java

@@ -75,7 +75,8 @@ private List<JobView> jobs(Recommendation recommendation) {
                 new JobView(
                     j.getJob().getCode(),
                     j.getJob().getName(),
-                    j.getScore(),
+                    // 저장된 내부 점수는 그대로 두고 응답 노출값만 체감 척도로 보정한다.
+                    JobScoreCalibrator.toDisplayScore(j.getScore()),
                     j.getReasoning(),
                     techStacks.getOrDefault(j.getJob().getId(), List.of())))
         .toList();

src/test/java/com/hansung/tracktory/domain/recommendation/service/JobScoreCalibratorTest.java

@@ -0,0 +1,49 @@
+package com.hansung.tracktory.domain.recommendation.service;
+
+import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;
+
+import org.junit.jupiter.api.Test;
+
+class JobScoreCalibratorTest {
+
+  @Test
+  void toDisplayScore_appliesLinearFloorLiftAtRepresentativePoints() {
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(0)).isEqualTo(60); // 하한 = 가장 낮은 점수도 60
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(25)).isEqualTo(70);
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(40)).isEqualTo(76);
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(50)).isEqualTo(80);
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(55)).isEqualTo(82); // 2250/100 = 22 → 82
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(70)).isEqualTo(88);
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(85)).isEqualTo(94);
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(90)).isEqualTo(96);
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(100)).isEqualTo(100); // 상한은 그대로
+  }
+
+  @Test
+  void toDisplayScore_returnsNullForNullInput() {
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(null)).isNull();
+  }
+
+  @Test
+  void toDisplayScore_clampsOutOfRangeInput() {
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(-5)).isEqualTo(60);
+    assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(150)).isEqualTo(100);
+  }
+
+  @Test
+  void toDisplayScore_isMonotonicSoRankingIsPreserved() {
+    int previous = JobScoreCalibrator.toDisplayScore(0);
+    for (int internal = 1; internal <= 100; internal++) {
+      int current = JobScoreCalibrator.toDisplayScore(internal);
+      assertThat(current).isGreaterThanOrEqualTo(previous);
+      previous = current;
+    }
+  }
+
+  @Test
+  void toDisplayScore_alwaysWithinFloorAndCeiling() {
+    for (int internal = 0; internal <= 100; internal++) {
+      assertThat(JobScoreCalibrator.toDisplayScore(internal)).isBetween(60, 100);
+    }
+  }
+}

src/test/java/com/hansung/tracktory/domain/recommendation/service/RecommendationAssemblerTest.java

@@ -155,7 +155,8 @@ void assemble_populatesJobTechStacksFromCatalogSortedByName() {
     JobView view = response.jobs().get(0);
     assertThat(view.code()).isEqualTo("DE");
     assertThat(view.name()).isEqualTo("데이터 엔지니어");
-    assertThat(view.score()).isEqualTo(90);
+    // 내부 저장 점수 90 은 응답 노출 시 체감 척도로 보정된다: round(60 + 90×0.40) = 96.
+    assertThat(view.score()).isEqualTo(96);
     assertThat(view.reasoning()).isEqualTo("이유");
     assertThat(view.techStacks()).containsExactly("Airflow", "Spark");
   }
@@ -201,6 +202,8 @@ void assemble_populatesMainSubjectsForRecommendedTracksCappedAtThree() {
     assertThat(view.code()).isEqualTo("BIGDATA");
     assertThat(view.primary()).isTrue();
     assertThat(view.reasoning()).isEqualTo("이유");
+    // 직무 점수 보정(이슈 #45)은 트랙 점수에 적용되지 않는다: 트랙 점수는 원본 그대로 노출된다(보정 시 95→98).
+    assertThat(view.score()).isEqualTo(95);
 
     List<MainSubjectView> mainSubjects = view.mainSubjects();
     assertThat(mainSubjects).hasSize(3);