채용 중매를 위한 데이터 드리븐

채용 데이터 드리븐에 도움되는 아티클 543 구직을 하는 입장에서도 채용을 하는 입장에서도 모두에게 데이터는 합리적인 선택을 할 수 있는 근거가 될 수 있습니다. 구직자가 수집할 수 있는 데이터는 본인이 입사 지원하려는 직무에서 다양한 기업들이 노출하고 있는 채용 공고 내용입니다. 최근 기업은 어떤 역량과 경험을 가진 인재를 원하는지 채용 공고에서 이야기하는 자격 요건과 우대 사항 내용을 정리해 보면 객관적으로 내가 어떤 강점을 어필하고, 어떤 약점을 숨겨야 하는지 알 수 있습니다. 인재 채용이 필요한 회사가 수집할 수 있는 데이터는 먼저 현재 구성원 프로필입니다. 현재 구성원 모두가 인재라는 가정하에 구성원이 가지고 있는 경험과 역량을 정리해 보는 것입니다. 새로운 역할을 찾는 것이 아니라면 기존 직무에 필요한 인재를 정의하는데 현재 구성원 정보가 유익할 것입니다. 그리고 현재 구성원에게 발견할 수 없지만 우리 조직에 필요한 경험과 역량이 무엇인지 정확히 파악하여 채용으로 보완할 수 있습니다. 이미 충분히 축적된 데이터가 있는데 구직자와 기업이 잘 활용하지 않는 것 같습니다. 데이터를 가공하여 분석하는 일이 어렵고 많은 노력을 기울여야 하기 때문입니다. 그래서 대충 감으로 판단하고 의사결정합니다. 하루의 반 이상 시간을 보내는 직업 선택이 중요하고, 인사가 만사라면서요.. 그럼 구직자와 기업 중간에서 채용 플랫폼이 데이터 분석가 역할을 해보는 건 어떤가요? 지금도 다양한 플랫폼에서 구직자의 이력서 정보를 분석하여 기업과 채용 포지션을 매칭해 주곤 있습니다. 대한민국에서 취업과 이직을 준비하면서 한 번쯤 매칭 당해 보셨을 것 같은데요. 매칭 정확도를 얼마나 신뢰하고 만족하시나요? 채용 플랫폼 매칭 서비스는 정말 좋다고 생각해요. 정확도를 책임지는 알고리듬이 얼마나 고급 기술이냐는 둘째 문제이고, 구직자와 기업에 도움을 주기 위한 수단으로 발명된 서비스라는 의도가 매우 훌륭하다고 봅니다. 한 가지 안타까운 점이 있다면, 이렇게 의도가 훌륭한 매칭 알고리듬을 조금 더 공개적으로 진행하고 발전시키면 좋겠다고 생각합니다. 구직자와 기업이 어떤 정보를 더 제공하면 매칭 정확도가 상승하는지 보여 준다면, 양쪽 입장에서 정보를 업데이트하지 않을 이유가 있을까요? 지금은 약간 눈을 가리고 코끼리 다리를 더듬어서 냉장고랑 비슷한 거 같다고 추측하는 느낌이 듭니다. 기왕 하는 거 구직자, 기업, 플랫폼이 서로 협업해서 매칭 서비스를 고도화한다는 생각을 가지면 좋겠습니다. 일방적으로 플랫폼이 서비스한다는 개념보다 윈윈하는 전략적 사고가 필요하다고 봅니다. 원하는 인재를 채용하지 못하는 리스크와 인재가 나에게 맞는 회사를 만나지 못하는 불행, 그리고 중간에서 중매를 잘못 서서 파국으로 치달을 경우 맞을 수 있는 불신의 귀싸대기를 피할 수 있는 방법은 시작부터 공개할 거 시원하게 공유하고 서로 잘 맞는지 판단하는 것 아닐까요? 앞으로 채용 업무에서도 데이터 수집과 활용은 더 중요하게 취급될 것으로 예산합니다. AI 기술을 응용하는데 필요한 것이 데이터이기 때문이죠. 지금은 감을 믿고 판단할 수 있는 시대라고 하지만, 조금 더 AI가 보급되고 나면 걷잡을 수 없는 소용돌이 속을 통과하여 또 다른 시대가 도래할 것 같습니다. 그전에 정신 바짝 차리고 시간과 노력을 들여서 데이터를 가공하고 분석하는 연습을 치열하게 해볼 필요가 있습니다.