채용과 AI에 대한 인사이트, 고객 활용 사례, 제품 뒷이야기를 담은 글을 소개합니다.
기능 목록을 비교하면 다 비슷해 보입니다. 실제로 갈리는 지점은 데이터를 꺼낼 수 있는지, 평가자에게 보이는 범위를 좁힐 수 있는지, 통보가 실제로 도달했는지 확인되는지입니다. 데모 미팅에서 그대로 읽어도 되는 질문 12개로 정리했습니다.
지원자마다 다른 질문을 하면 아무리 잘 물어도 비교가 안 됩니다. 공고 요건에서 역량을 뽑고, 역량마다 행동 질문 두 개와 점수 기준 문장을 붙이는 4단계 설계법, 직군별 예시, 그리고 물어서는 안 되는 질문을 정리했습니다.
공고는 홍보물이 아니라 필터입니다. 지원자는 3초 안에 자기 얘기인지 판단하고 나갑니다. 8개 블록 구조, 필수 조건 인플레이션을 걷어내는 방법, 나쁜 문구와 고친 문구 대조, 그리고 공고가 평가 기준이 되는 이유를 정리했습니다.
반려되는 품의서는 정보가 부족한 게 아니라 결정에 필요한 정보가 없습니다. 승인권자가 실제로 확인하는 네 가지, 반려되는 문장과 고친 문장, 연봉이 아닌 총액으로 비용을 잡는 방법, 그대로 채워 쓰는 양식을 정리했습니다.
월 구독료만 보고 결정하면 세 달 뒤에 숫자가 달라집니다. 계정 수 산정 기준, 발송 종량, AI 분석량, 이관 공수, 그리고 안 바꿨을 때 계속 나가는 비용까지 — 실제로 계산해야 하는 여섯 항목과 지원자 100명 회사의 계산 예시를 공개 단가로 정리했습니다.
이력서를 열고 경력을 계산하고 링크를 확인하는 반복 작업은 지원자 수만큼 곱해집니다. 무엇을 자동으로 정리할 수 있고 무엇은 끝까지 사람이 봐야 하는지 정리했습니다.
지원서에 붙은 저장소 링크를 아무도 열지 않는 이유와, 공개 활동에서 무엇을 보면 되는지. 그리고 이 지표를 점수에 넣으면 안 되는 이유를 정리했습니다.
표준 양식이 없는 이력서에서 무엇이 자동으로 구조화되고, 어디서 추출이 깨지며, 끝까지 사람이 읽어야 하는 부분은 무엇인지 정리했습니다.
재직 기간을 손으로 더하면 왜 틀리는지, 공백을 어떤 기준으로 볼지, 업종·회사 규모 추정값을 어디까지 믿을지. 경력직 서류 검토의 기준을 정리했습니다.
