강춘길 잡코리아 실장 "30년 채용 데이터로 'AI 에이전트' 고도화" | ||
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강춘길 잡코리아 룹 AI실 실장이 독보적인 채용시장 데이터 및 에이전트 강화에 대해 설명하고 있다. (사진=잡코리아)
HR테크 전문 잡코리아(대표 윤현준)이 올해 안으로 AI 인재 매칭 서비스에 에이전트를 도입하겠다고 밝혔다. 사용자의 검색을 쉽게 만들어 주고 취업 가능성을 높여주는 특화 에이전트다. 강춘길 잡코리아 룹서비스실 실장은 "사용자가 입력하는 검색어에 따라, 원하는 공고가 노출되지 않는 경우도 있었다"라며 "검색어의 맥락을 파악해서 관련된 공고를 모두 보여주는 AI 에이전트를 고도화하고 있다"라고 말했다. 예를 들면, "집에 있는 강아지를 데리고 근무하고 싶다"라는 문장형 검색어를 입력하면, 반려견 동반 근무를 지원하는 기업 공고를 제시해 주는 방식이다. 이는 현재 가장 합격 가능성이 높은 기회를 구직자들에게 제안하는 서비스로 발전하는 과정이다. 잡코리아의 데이터와 개인 특성 등을 분석한 결과로, 같은 직무의 공고를 찾는 사람이라도 개인차에 따라 다른 추천 결과를 받을 수 있다. '구인 솔루션의 개인화'를 이루는 셈이다. 또 현재 서비스 중인 AI 인재 매칭 '원픽'을 업그레이드하는 것이다. 원픽은 잡코리아의 성장세를 이끄는 핵심 기술로 꼽히고 있다. 지난 4월에는 출시 2주년을 맞이해 누적 성과 데이터를 공개했다. 올해 1분기 원픽을 통한 입사 지원 수는 전년 대비 71% 증가했으며, 총 누적 지원 수는 250만회를 넘어섰다. 원픽 이용 구직자가 늘어나며, 이용 기업과 실제 합격자도 전년 1분기 대비 각각 44%씩 성장했다. 이는 잡코리아가 HR 업계 최초로 자체 대형언어모델(LLM)을 구축하고 이를 서비스에 적용한 결과다. 여기에 '룹(LOOP)'이라는 브랜드를 붙였다. 강춘길 실장은 이런 성장세가 1996년 설립 이후 30여년간 축적한 잡코리아의 국내 채용 시장 데이터 덕분이라고 설명했다. "룹을 개발할 수 있었던 것은 수십억건의 구인-구직 데이터와 채용 프로세스 전 과정을 포괄하는 데이터셋을 보유, 이를 학습 데이터로 활용할 수 있는 독보적 강점이 있었기 때문"이라고 말했다. 이 외에도 고성능 GPU 인프라 구축 환경과 HR 도메인에 특화된 LLM 미세조정 역량 등을 강점으로 꼽았다. 특히, 타사의 범용 모델만으로는 개인정보 보호 규정 준수와 비용 효율성 측면에서 한계가 있었기 때문에, 모델 설계와 개발 역량이 중요했다고 강조했다.
(사진=잡코리아)
여기에 룹 AI를 수시로 플랫폼에 적용하고 테스트를 진행하며 최적화를 거쳤다. 모델이 아무리 좋아도, 실제 서비스에 적용한 뒤 최적의 인터페이스(UI) 등을 계산하고 설계해야만 최고의 성과를 낼 수 있다는 것이다. "룹 AI가 적용된 서비스에서 공고 조회수, 지원수, 매칭 정확도 상승이 수치로 입증되고 있다"라며 "기업 고객으로부터는 추천 지원자의 적합도가 높아졌다는 피드백을 받고, 구직자로부터는 불필요한 검색 없이 맞는 공고를 찾을 수 있었다는 의견을 듣고 있다”라고 말했다. 또 "그 결과, 구직자들의 이력서와 프로필 정보를 바탕으로, 실제 근무와 지원 내역을 추가로 반영해 양질의 맞춤 공고를 제공할 수 있게 됐다"라고 말했다. 이 외에도 기업이 직접 이미지를 만들 수 있는 도구나 공고 자동 작성, 이력서 포맷 변환과 같은 기능을 접목하고 있다. 검색-지원 과정을 반자동화하는 것이 목표다. 또 AI가 개인별 관심 직무, 경력, 활동 이력 등을 분석해 가장 적합한 채용 공고와 관련 정보를 이메일로 발송하는 ‘1분 레터’라는 서비스를 진행 중이다. 강춘길 실장은 AI가 기술을 넘어, 잡코리아의 핵심 가치 실현에 중요한 역할을 한다고 강조했다. 잡코리아를 "취업 준비생이 알바몬으로 아르바이트를 접하고 이후 잡코리아로 정규 입사한 뒤 나중에 창업까지 진행하는 '취업과 고용의 '전 주기'를 아우르는 플랫폼"이라고 소개했다. "AI는 여기에서 구인과 구직을 이어주는 중요한 역할을 한다"라고 강조했다. 또 "잡코리아는 그만큼 AI에 진심으로, 올해 많은 결과물을 선보일 예정"이라며 "우리의 목표는 AI의 서비스 내재화"라고 말했다.
출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com) | ||
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