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블로그

탤런트시커  블로그에 오신 것을 환영합니다!

이곳에서는 최신 HR 트렌드, 효과적인 인사 관리 팁, 솔루션 활용법 등을 통해 더 나은 HR 전략을 세우는 데 도움을 드리고자 합니다.
고객님의 비즈니스 성장을 지원하는 유익한 정보들로 가득 채워가겠습니다!
우수 인재는 지원하지 않는다: 수동적 후보자 5단계 채용 전략
Talent Sourcing
왜 채용은 시작부터 실패하는가
Talent Sourcing
타겟 후보자 정의 5단계 프레임워크
Talent Sourcing
우수 인재를 설득하는 HR 실무자의 셀링포인트 설계법
Talent Sourcing
첫 메시지가 만드는 채용의 시작
Talent Sourcing
채용팀이 꼭 알아야 할 다이렉트 소싱 전략 가이드
Talent Sourcing
동남아 진출 채용 전략 가이드: 기회, 비용, 리스크까지 한눈에
HR Strategy
왜 Spotify는 성과 평가 점수를 없앴을까?
HR Strategy

“10가지 고용 유형과 기업 실무자가 반드시 알아야 할 포인트들”

글로벌 인재를 채용한다고 했을 때, 많은 기업이 “어떤 사람을 뽑을 것인가”에 집중합니다. 하지만 채용 실무에서 진짜 중요한 건 “그 인재를 어떤 방식으로 고용할 것인가”입니다.
고용 형태에 따라 계약 구조와 법적 책임이 달라지고, 인재가 느끼는 안정감과 몰입도 또한 달라집니다. 자칫 잘못된 고용 형태를 선택하면 불필요한 세금, 소송, 혹은 인재 이탈이라는 큰 대가를 치르게 될 수 있습니다.
이 글에서는 글로벌 채용 환경에서 자주 사용되는 10가지 고용 유형을 정의, 주요 특징, 활용 사례, 장단점, 실무 상의 주의점 등으로 나눠 정리했습니다.
특히, 풀스택 개발자 포지션 중심의 사례를 함께 제시하여 실무 관점에서 이해하기 쉽게 구성했습니다.
또한, 탤런트시커가 각 고용 형태별로 어떤 실질적 도움을 줄 수 있는지도 함께 설명합니다.

1. 정규직 (Full-time)

정규직 고용은 주 35~40시간 이상을 근무하는 상시 고용 형태로, 가장 일반적이고 안정적인 고용 방식입니다. 근로자는 회사의 핵심 구성원으로서 장기적으로 조직에 기여하게 되며, 대부분의 법적 보호를 받습니다.
글로벌 인재 채용, 어떤 고용 형태로 시작해야 할까?
Recruiting Management
채용팀 내에서 “소서(sourcer)”와 “리크루터(recruiter)”는 모두 훌륭한 인재를 찾는 데 집중합니다. 하지만 두 역할은 접근 방식, 필요 역량, 도구, 후보자와의 소통 방식에서 분명한 차이를 보입니다.
이 차이를 이해하는 것은 오늘날 채용 성과의 핵심 열쇠가 되기도 합니다.
따라서 소서와 리크루터를 구분하는 것은 매우 중요합니다.
특히 테크 인재 확보 경쟁이 치열한 지금, 소서와 리크루터의 역할을 명확히 구분하고 전문화하는 것은 다음과 같은 이유로 실질적인 가치가 있습니다
1.
후보자 유형이 변하고 있기 때문
2.
업무 역량과 도구가 다르기 때문
3.
채용 속도와 품질을 동시에 잡을 수 있기 때문
결론적으로, 소서와 리크루터의 역할을 명확히 나누고 전문화하는 것이
기술 인재 확보 경쟁에서 이기는 방법입니다.
소서 vs 리크루터, 역할 구분이 채용 성과를 바꾼다
HR Strategy

들어가며

인공지능(AI)이 우리의 업무 방식, 제품 개발, 의사결정에 변화를 일으키고 있는 지금, 많은 조직들이 범용 언어 모델을 도메인 특화된 용도로 맞춤화하는 방법을 모색하고 있습니다. 앞선 글에서는 대규모 재학습 없이도 자연어 명령을 따르게 할 수 있는 유연한 방식인 Instruction Tuning을 소개한 바 있습니다.
이번 글에서는 AI 시스템을 맞춤화하는 두 가지 강력하면서도 근본적으로 다른 접근 방식, **Fine-Tuning(파인튜닝)**과 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**을 살펴봅니다. 이 두 방식은 모두 대규모 언어 모델(LLM)을 특화된 용도로 조정하는 데 사용되지만, 작동 원리는 완전히 다릅니다. 특히 HR Tech, 법률, 의료와 같은 도메인에 효과적인 AI 솔루션을 구축하려면, 이 두 방식의 **트레이드오프(장단점)**를 정확히 이해하는 것이 중요합니다.

Fine-Tuning(파인튜닝)이란?

Fine-Tuning은 사전학습된 언어 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 라벨링된 데이터셋으로 추가 학습시키는 방법입니다. 이 과정에서 모델의 내부 파라미터(가중치)가 업데이트되어 새로운 작업에서 더 나은 성능을 내도록 조정됩니다.
예를 들어, HR 분야에서는 수천 개의 익명 이력서를 모델에 학습시켜 후보자-직무 매칭 정확도를 높일 수 있습니다.
아래 그림은 이 과정을 시각적으로 설명합니다. 도메인 특화 데이터를 준비한 뒤 이를 구조화하여 모델의 추가 학습에 활용하고, 이로 인해 모델의 가중치가 조정되며 새로운 도메인에 특화된 결과를 낼 수 있도록 만드는 과정입니다. 이 사이클은 새로운 데이터가 확보될 때마다 반복 가능하며, 모델은 점진적으로 개선되고 변화하는 요구에 적응할 수 있습니다.
Open AI, Fine-Tuning (Image Reference-https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning)

Fine-Tuning은 어떻게 작동할까?

Fine-Tuning vs Retrieval-Augmented Generation: 당신의 AI에는 어떤 방식이 더 적합할까?
HR Tech
기술 인재 채용은 그 어느 때보다 어려운 과제가 되고 있습니다. 수요는 폭발적으로 늘어나고 있지만, 그만큼 우수한 개발 인재를 찾는 건 갈수록 힘들어지고 있죠.
이런 상황에서 채용 담당자가 전통적인 채용 플랫폼 외에 새로운 소싱 채널을 고민하게 되는 건 자연스러운 일입니다. 그리고 그 대안 중 하나가 바로 GitHub입니다.
이 글에서는 GitHub가 왜 기술 인재 소싱의 핵심 채널이 될 수 있는지, 그리고 리크루터가 어떻게 GitHub에서 효율적으로 인재를 발굴할 수 있는지 실전 중심으로 설명합니다.

기술 인재 채용이 어려운 진짜 이유

기술 인재를 채용하기 어렵다는 건 모두가 느끼는 현실입니다. 그런데 왜 이토록 어려운 걸까요? 단순히 ‘공급이 부족하다’는 이유만으로는 설명이 부족합니다. 실제로는 복합적인 구조적 요인이 얽혀 있습니다.

1. 기술 인재의 수요-공급 불균형

전체 개발자 수는 점차 증가하고 있습니다. 그러나 실제 채용이 필요한 기술 분야는 매우 편중되어 있습니다.
•
프론트엔드 개발자 중에서도 “React + Typescript + Tailwind 경험자”
•
AI 분야에서도 “LLM Fine-Tuning 경험자” 혹은 “ML Ops 구축 경험자”
즉, 전체 개발자 수와 ‘필요한 역량을 갖춘 인재 수’는 별개입니다. 그래서 ‘개발자 풀은 커졌지만, 진짜 필요한 인재는 여전히 희귀한 상황’이 벌어집니다.
GitHub 기반 개발자 소싱 실전 가이드
Talent Sourcing
안녕하세요, 탤런트시커 대표 나우식입니다.
탤런트시커는 고객의 피드백을 바탕으로 매달 정기 업데이트를 진행하며, 채용 과정에서의 혁신을 지속적으로 이루고 있습니다.
이번 업데이트에서는 "어떻게 하면 인재 소싱을 더 쉽게 할 수 있을까?”라는 본질적인 질문에 초점을 맞췄습니다.

검색을 더 쉽게, 더 유연하게 만들 수는 없을까?

그동안 탤런트시커는 다양한 검색 필터와 직무 기술서(JD) 기반 분석 기능을 통해, 정교하고 빠른 인재 추천을 제공해왔습니다.
하지만 우리는 질문했습니다.
“채용 담당자가 조건을 하나하나 고르기 전에, 단 한 줄만 적고도 시작할 수 있다면?”
[이달의 업데이트] 한 줄로 끝내는 인재소싱
이달의 업데이트
The greatest danger in times of turbulence is not the turbulence itself, but to act with yesterday's logic. - Peter Drucker
HR 리더들은 경제적 불확실성과 급변하는 시장 환경, 그리고 인공지능(AI)과 같은 기술의 발전 속에서 진정한 '위험 관리자'의 역할을 수행해야 합니다. 한 HR 트렌드 보고서에 따르면, 64%의 경영진은 조직이 예측하지 못한 충격에도 버틸 수 있다고 자신하지만, 이는 '위험 관리'와 '사람 관리'를 통합할 때만 가능한 일입니다.

심리적 안정감이 조직의 지속 가능성을 좌우한다

'심리적 안전감(Psychological Safety)'이란 직원들이 실수를 두려워하지 않고 자신의 의견을 자유롭게 표현할 수 있는 환경을 의미합니다. 이는 마치 운전자가 미끄러운 도로에서도 안전벨트를 메고 있다는 사실만으로 더 안정감을 느끼는 것과 같습니다.
한 HR 보고서에 따르면, 직원들의 57%가 이전보다 더 긴 시간을 일하고 있으며, 많은 이들이 높은 스트레스에 노출되어 있습니다. HR 리더들은 이러한 상황에서 직원들이 심리적으로 안전하다고 느낄 수 있도록 조직 문화를 개선해야 합니다.
단순히 복지 혜택을 제공하는 것만으로는 부족합니다. 직원들이 자신의 목소리를 내고, 실수를 두려워하지 않으며, 자율적으로 일할 수 있는 환경을 만들어야 합니다. 예를 들어, Google의 프로젝트 아리스토텔레스(Project Aristotle)에서는 심리적 안전감이 높은 팀이 그렇지 않은 팀보다 성과와 혁신 면에서 훨씬 뛰어나다는 결과를 보여주었습니다.

건강한 기업 문화 구축을 통한 리스크 관리

건강한 기업 문화 구축을 통한 리스크 관리
Recruiting Management

변화하는 비즈니스 환경 속 HR의 새로운 역할

2025년의 비즈니스 환경은 그 어느 때보다 빠르게 변화하고 있습니다. 인공지능(AI)과 자동화 기술의 급격한 도입은 많은 기업들이 생산성 향상을 목표로 삼게 만들었지만, 단순히 기술에만 의존해서는 진정한 성과를 기대하기 어렵습니다. 이젠 '사람 중심의 접근법'이야말로 진정한 성공의 열쇠가 되고 있습니다.
AI를 통해 10~30%의 생산성 향상을 기대하는 기업이 53%에 이르지만, 이러한 기술적 도약을 현실화하려면 직원들이 새로운 방식으로 일할 수 있도록 지원하는 것이 필수적입니다.
기술은 도구일 뿐이다. 중요한 것은 그 도구를 사용하는 사람이다. - Steve Jobs

사람 중심의 업무 재설계의 필요성

기업들이 AI와 자동화를 통한 효율성을 기대하고 있지만, 이러한 기술이 직원들의 실제 업무 경험에 녹아들지 않는다면 기대하는 성과를 내기 어렵습니다. 한 HR 보고서에 따르면, 67%의 기업이 새로운 기술을 도입할 때 업무 방식을 변화시키지 않는다고 합니다. 이는 기술 도입의 ROI(투자 대비 수익률)를 저해할 수 있습니다.
특히, HR 리더들의 46%는 생산성 증대를 위해 '업무 재설계(work redesign)'를 계획하고 있으며, 이는 직원들이 더욱 효율적으로 일할 수 있는 환경을 조성하기 위한 중요한 전략으로 평가받고 있습니다. 이는 직원들이 새로운 업무 방식에 적응할 수 있도록 돕는 교육 프로그램과 맞물려 긍정적인 시너지를 만들어낼 수 있습니다.
또한, 유연 근무제의 도입 역시 사람 중심의 업무 재설계에 중요한 역할을 합니다. Mercer 에 따르면, 64%의 직원이 원격 근무 시 더 생산적이라고 응답했으며, 이는 AI와 자동화 도입뿐만 아니라 근무 환경의 유연성이 생산성에 긍정적인 영향을 준다는 점을 보여줍니다.
HR 리더들은 직원들이 AI와 새로운 기술을 자연스럽게 받아들이고 일상 업무에 활용할 수 있도록 돕는 것이 중요합니다. 특히, AI를 활용한 작업 설계와 교육 프로그램을 통해 직원들이 자신감 있게 새로운 기술을 사용할 수 있도록 지원해야 합니다.
기술과 사람의 균형 맞추기
communication strategy

글로벌 비즈니스의 새로운 과제와 기회

오늘날 기업들이 글로벌 시장으로 확장하는 것은 경쟁 우위를 확보하기 위한 필수 전략입니다. 특히 중소기업(SME)의 경우 제한된 자원과 경험으로 글로벌 팀을 구축하고 운영하는 데 있어 많은 도전 과제를 마주하게 됩니다.
글로벌 확장을 준비하는 기업들은 무엇보다 미래 비즈니스 니즈를 예측하고, 유연한 솔루션을 통해 효율적으로 회복 탄력성을 갖춘 팀을 구축할 필요가 있습니다. 이 글에서는 인재 확보부터 위기 대응 계획까지 글로벌 팀을 성공적으로 운영할 수 있는 스케일러블한 비즈니스 전략을 제시합니다.

1. 스케일러블한 인재 확보 전략 마련

스케일러블 인재 확보(Scalable Workforce Planning)는 변화하는 비즈니스 환경에 맞춰 인재 채용 및 관리 시스템을 유연하게 확장할 수 있는 역량을 의미합니다. 이는 단순히 새로운 인력을 채용하는 것을 넘어, 문화적 적합성(Cultural Fit)과 언어 능력(Language Proficiency), 프로젝트 요구사항에 따른 유연한 계약 형태 활용까지 포함합니다.

인재 확보의 주요 전략

•
글로벌 채용 채널 활용: LinkedIn뿐만 아니라 현지화된 구인 플랫폼을 적극적으로 활용합니다.
•
평가 및 적합성 검증: 구조화된 인터뷰(Structured Interviews), 기술 평가(Skills Assessment), AI 도구를 활용한 평가 자동화를 도입합니다.
글로벌 팀을 성공적으로 구축하는 법
Recruiting Management

시작하며

최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서, 특정 작업에 최적화된 모델을 구축하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이전 글에서는 전이 학습(Transfer Learning)을 활용하여 사전 학습된 모델을 특정 도메인에 적용하는 방법을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 Instruction Tuning이라는 기법을 통해 AI 모델이 주어진 지침(instruction)에 따라 보다 정교하게 동작하도록 만드는 방법을 다룹니다. 이는 기존의 미세 조정(Fine-Tuning)과는 다른 접근 방식으로, 모델의 적응력을 높이고 보다 효율적인 맞춤형 AI를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.

Instruction Tuning란?

Instruction Tuning은 AI 모델이 자연어로 된 지침을 이해하고 수행할 수 있도록 학습하는 기법입니다. 기존의 미세 조정(Fine-Tuning)이 특정 태스크의 대량 데이터를 활용하여 모델을 조정하는 방식이라면, Instruction Tuning은 자연어 명령어(instructions)와 대응하는 예제 데이터를 제공하여 모델이 보다 유연하고 직관적으로 작업을 수행하도록 학습합니다.
이 기법은 FLAN (Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners) 논문에서 제안된 방법 중 하나로, 다양한 태스크에 대해 명시적인 지침을 제공함으로써 모델의 일반화 성능을 향상시키는 것이 핵심 목표입니다. 예를 들어, 단순한 문장 완성이 아니라 "이 문장을 한 줄 요약해줘." 와 같은 명령을 이해하고 수행할 수 있도록 학습합니다.

Instruction Tuning의 학습 방법

Instruction Tuning은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)에 대해 다음과 같은 방식으로 적용됩니다:
1.
데이터 수집 및 정제: 다양한 태스크에 대한 명령어와 대응하는 입력-출력 쌍을 포함하는 데이터셋을 구축합니다.
Instruction Tuning: 더 적은 데이터로 더 유연하게
HR Tech

신규 입사자의 44일, 기업 문화가 모든 것을 결정합니

기업이 뛰어난 인재를 채용하는 것은 중요하지만, 더 중요한 것은 이들이 조직에 오래 머무르도록 만드는 것입니다. 신입 직원들은 평균 44일 이내에 조직이 자신과 맞는지 판단하며, 이 기간 동안 만족스럽지 못한 경험을 하면 쉽게 이직을 고려하게 됩니다.
그렇다면, 직원이 조직에 머무를지 떠날지를 결정하는 요소는 무엇일까요? 바로 강한 기업 문화입니다.

기업 문화가 중요한 이유

오늘날 직원들은 단순히 급여와 복지 혜택만을 보고 회사를 선택하지 않습니다. 대부분의 직원들은 회사의 가치와 비전이 자신의 목표 및 가치와 일치하는지를 고려합니다.
•
94%의 직원이 ‘직장에서 소속감을 느끼는 것이 중요하다’고 응답 (출처: American Psychological Association)
•
조직 문화가 긍정적인 회사는 직원 유지율이 30% 이상 높음 (출처: Gallup)
•
건강한 기업 문화가 있는 회사는 직원 몰입도(Engagement)가 3.8배 높음 (출처: Forbes)
즉, 기업 문화가 강할수록 직원들은 조직에 대한 소속감을 느끼고 장기적으로 근속할 가능성이 커집니다. 이러한 강한 기업 문화를 만들기 위해 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 직원 보상(Employee Recognition)입니다.직원 보상이 강한 기업 문화를 만든다
직원 유지율을 높이는 강력한 방법
communication strategy
안녕하세요, 탤런트시커 대표 나우식입니다.
탤런트시커는 채용 담당자들의 피드백을 반영하여 채용 과정의 비효율성을 개선하는 기능을 지속적으로 업데이트하고 있습니다.
지난 업데이트에서는 대규모 언어 AI로 더 빠르고 정확하게”라는 주제로 AI를 활용한 인재 검색과 소통 최적화 기능을 소개했습니다.
이번 업데이트에서는 채용 담당자들이 여러 플랫폼을 오가며 소통하는 번거로움을 해소하기 위한 ‘커뮤니케이션 채널 통합’ 기능을 선보입니다.
이메일과 링크드인을 연동하여 한 곳에서 모든 커뮤니케이션을 처리하고, 후보자와 실시간으로 소통할 수 있도록 지원합니다.

기존 채용 커뮤니케이션의 비효율성

채용 담당자들은 채용을 진행할 때 다양한 커뮤니케이션 채널을 활용해야 합니다. 그러나 각 플랫폼이 서로 단절되어 있어 소통 과정이 번거롭고, 관리가 어렵다는 문제가 있었습니다.
이러한 문제는 스타트업부터 대기업까지 모든 채용 담당자가 겪고 있는 공통적인 고민입니다.
커뮤니케이션 채널 통합: 이메일/링크드인 연동
이달의 업데이트

HR, 단순한 관리에서 전략적 비즈니스 파트너로

HR 담당자로서, 여러분은 얼마나 전략적으로 일하고 계신가요?
과거의 HR은 단순한 채용 및 인사 관리 역할에 집중하는 지원 부서로 여겨졌습니다. 하지만 이제 HR은 조직의 핵심 성장 동력으로 자리 잡고 있습니다. 경제적 불확실성이 커지고, 채용보다는 내부 인재 활용과 성과 개선이 더욱 중요해지는 시대가 되면서, HR의 역할도 단순한 운영 관리에서 **전략적 비즈니스 파트너(Strategic Business Partner)**로 변화하고 있습니다.
채용이 줄어든다면? 기존 인력을 어떻게 성장시킬 것인가?
성과가 정체된다면? 직원들의 퍼포먼스를 향상시키기 위한 실질적인 방법은 무엇인가?
데이터가 유출된다면? 기밀 유지와 보안 문제를 어떻게 관리할 것인가?
이제 HR은 성과 관리와 데이터 보호를 모두 책임지며, 조직의 지속적인 성장과 혁신을 이끄는 핵심 부서가 되고 있습니다. 그렇다면, 어떻게 하면 HR이 전략적 역할을 수행할 수 있을까요?
이번 글에서는 성과 관리(Performance Management)와 데이터 보호(Data Confidentiality)를 중심으로 HR이 조직에 기여하는 전략적 역할을 강화하는 방법을 다루고자 합니다.

성과 관리: HR이 조직 성장을 견인하는 방법

HR팀 역할 변화: 성과 관리와 데이터 보호 까지
HR Strategy

직원 유지 전략에서 급여 협상과 온보딩이 중요한 이유

직원의 유지(Employee Retention)는 단순히 좋은 연봉을 제공하거나 복지를 늘리는 것이 아닙니다. 채용 초기부터 공정한 급여 협상을 진행하고, 입사 후 체계적인 온보딩을 제공하는 것이 장기적인 직원 만족도와 근속률을 결정짓는 핵심 요소입니다.
최근 조사(BambooHR)에 따르면, 직원의 50%가 생계를 유지하는 데 어려움을 겪고 있으며, 73%는 현재 직무에 대한 급여 인상을 원하고 있습니다. 또한, 신규 입사자의 70%는 입사 후 첫 한 달 내에 조직이 본인에게 적합한지 판단하며, 44%는 1주일 이내에 입사를 후회한다고 합니다.
이러한 통계를 보면 급여 협상과 온보딩이 직원 유지에 얼마나 중요한 역할을 하는지 명확해집니다. 직원들이 적절한 급여를 받고 공정한 대우를 받는다고 느낄 때, 그리고 입사 초기 조직 문화에 성공적으로 적응할 때, 장기적인 근속 가능성이 높아집니다.
이번 글에서는 HR 담당자가 활용할 수 있는 5가지 급여 협상 팁과 5가지 온보딩 목표를 소개하며, 직원 유지율을 높이는 실질적인 방법을 제안합니다.

급여 협상: 직원 유지의 첫 번째 단계

급여 협상은 단순히 연봉을 책정하는 과정이 아닙니다. 이는 직원이 조직에서 얼마나 가치 있게 여겨지는지를 전달하는 중요한 순간입니다. 적절한 급여 협상이 이루어지지 않으면, 직원들은 조직에 대한 신뢰를 잃고 더 나은 기회를 찾아 떠날 가능성이 커집니다.

1. 총 보상 패키지

급여 협상은 단순히 기본 연봉(Base Salary)만이 아닙니다. 직원들은 총 보상 패키지(Total Compensation Package) 를 고려하며, HR 담당자는 이를 효과적으로 전달해야 합니다. HR 담당자는 급여 협상이 시작되기 전, 조직이 제공할 수 있는 총 보상 패키지를 명확히 이해하고 이를 설명할 준비가 되어 있어야 합니다.
활용 가능한 보상 요소
채용 후 첫 단추를 잘 꿰는 법: 급여 협상과 온보딩 가이드
HR Strategy
안녕하세요. 탤런트시커 대표 나우식입니다.
탤런트시커는 고객의 의견을 반영하여 매달 정기 업데이트를 진행하고 있습니다. 지난 업데이트에서는 “대규모 언어 AI로 더 빠르고 정확하게”라는 주제로 AI 기술을 활용하여 채용 담당자들이 더 신속하게 인재를 발견하고, 보다 효율적으로 소통할 수 있도록 지원하는 기능을 선보였습니다.
이번 글에서는 지난 업데이트의 주요 기능 중 하나인 후보자 개인화 이메일 시퀀스을 소개하고, 이 기술이 기존의 채용 방식과 어떻게 다른지, 그리고 실제 채용 현장에서 어떤 변화를 가져올 수 있는지 살펴보겠습니다.

기존 채용 이메일의 한계

저희는 수많은 채용 담당자들과 대화를 나누며, 채용 이메일 작성과 관리 과정에서 겪는 어려움을 직접 듣고 분석했습니다.
"각 후보자마다 이메일 내용을 다르게 작성해야 하는데, 하루 종일 걸려요."
"후보자가 답장을 안 주면, 계속 보내야 할지 포기해야 할지 고민돼요."
"이전에도 같은 후보자에게 이메일을 보냈는데, 또 보내도 될까요?"
이러한 고민은 규모와 업종을 불문하고 공통적으로 나타났습니다.
후보자 개인화 이메일 시퀀스
이달의 업데이트
안녕하세요. 탤런트시커 대표 나우식입니다.
탤런트시커는 고객의 의견을 반영하여 매달 정기 업데이트를 진행하고 있습니다. 지난 업데이트에서는 “대규모 언어 AI로 더 빠르고 정확하게”라는 주제로 AI 기술을 활용하여 채용 담당자들이 더 신속하게 인재를 발견하고, 보다 효율적으로 소통할 수 있도록 지원하는 기능을 선보였습니다.
이번 글에서는 지난 업데이트의 주요 기능 중 하나인 대화형 인재 검색(TalentGPT)을 소개하고, 이 기술이 기존의 채용 방식과 어떻게 다른지, 그리고 실제 채용 현장에서 어떤 변화를 가져올 수 있는지 살펴보겠습니다.

기존 인재 검색 방식의 한계

채용 시장은 빠르게 변화하고 있지만, 기존의 인재 검색 방식은 여전히 많은 한계를 가지고 있습니다. 저희는 다양한 채용담당자분들과의 인터뷰를 통하여 기존 인재 검색 방식의 주요 한계점들을 파악했습니다.
비효율적인 검색 과정, 표면적인 매칭 방식, 세밀한 검색의 어려움, 그리고 최신 기술 트렌드 반영 부족과 같은 문제로 인해, 채용 담당자들은 최적의 인재를 찾는 데 많은 시간과 노력을 들여야 했습니다.

복잡한 필터: 비효율적인 검색 과정

대화로 시작하는 인재검색 (TalentGPT)
이달의 업데이트

시작하며

대형 언어 모델(LLM, Large Language Models)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. GPT-4, BERT, T5와 같은 모델은 수십억 개의 매개변수를 학습하며, 방대한 데이터로부터 언어 구조와 의미를 학습해 사람처럼 문맥을 이해하고, 복잡한 질의에 응답하는 능력을 보이고 있습니다.
이러한 모델의 성공은 대규모 사전 학습(pre-training)과 전이 학습(transfer learning)이라는 두 축에 기반을 둡니다. 하지만 모든 상황에서 LLM을 처음부터 학습시키는 것은 현실적으로 막대한 데이터, 계산 자원, 그리고 시간이 요구됩니다. 여기서 Transfer Learning은 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 도메인이나 작업에 활용함으로써 효율성을 극대화하는 중요한 접근법으로 자리 잡았습니다.
이 글에서는 Transfer Learning의 핵심 원리와 이론적 배경을 살펴보고, 이를 LLM에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

Transfer Learning의 개념과 접근 방식

Transfer Learning은 한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업으로 전이하는 학습 기법으로, 대형 언어 모델에서 특히 유용하게 활용됩니다. 일반적으로 Transfer Learning은 사전 학습(pre-training)과 미세 조정(fine-tuning) 두 단계로 나눠집니다.
•
사전 학습: 대형 언어 모델은 초기 학습에서 대규모의 범용적인 데이터를 사용해 언어 모델링을 수행합니다. 이 단계에서는 다양한 언어의 일반적인 패턴과 문법, 상식적 지식, 의미론적 관계를 학습합니다. 예를 들어, BERT와 GPT와 같은 모델은 막대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 문장 내의 각 단어 간 관계를 이해하는 능력을 갖추게 됩니다.
Transfer Learning: LLM을 더 효율적으로 활용하는 법
HR Tech
안녕하세요! 탤런트시커 운영팀입니다
위클리 케이스 스터디는 일주일 동안 탤런트시커 유저들의 활동 로그를 분석하여 채용 과정에서 겪고 있는 어려움을 함께 해결해 나가는 시간입니다. 공개된 채용 공고 기반 저희가 직접 분석한 사례를 바탕으로, 여러분의 채용 여정에 실질적인 도움을 드리고자 합니다.
혹시 해결하고 싶은 채용 케이스가 있으신가요? 저희와 함께 고민을 나누고 싶다면, 언제든지 카카오톡 채널을 통해 편하게 문의해 주세요. 여러분의 소중한 의견이 더 나은 서비스를 만드는 데 큰 도움이 됩니다.

LLM Agent Engineer 채용하기

금주의 케이스 스터디 주제는 “Socar의 사례로 본 탤런트시커로 Data Engineer Lead 채용하기” 입니다.
데이터 엔지니어 (리드) 직군의 채용이 어려운 이유는 전문성과 경험, 복합적인 기술 요구, 리더십 역량, 그리고 심화된 시장 경쟁 때문입니다. 이 직군은 데이터 파이프라인 구축, 대규모 데이터 처리, 클라우드 기술 등 최신 기술 스택과 더불어 데이터 분석 및 비즈니스 도메인 지식까지 요구되며, 리드 역할로서 팀 리딩과 의사결정 능력, 프로젝트 관리 역량까지 갖춰야 합니다. 또한, AI와 빅데이터 프로젝트로 인해 관련 산업 전반에서 인재 경쟁이 심화되면서 적합한 후보자를 찾기가 더욱 어려운 상황입니다.
탤런트시커의 TalentGPT를 활용하여 채용 공고에 딱 맞는 인재를 효과적으로 찾는 방법에 대해 소개해 드리겠습니다. 직무, 수행 업무, 사용 기술 등 세부적인 조건들을 설정하여 적합한 후보자를 좁혀나가는 과정을 생략하고 JD를 복사 붙여넣기 하면 AI가 필요한 인재를 즉시 찾아줍니다.
Socar의 사례로 본 탤런트시커로 Data Engineer (Lead) 채용하기
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