AI 기반의 지원자 사전 검증 시스템 개발

본 과제는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 기업의 채용 과정 중 지원자 사전 검증을 자동화하는 시스템을 개발하는 연구임. 연구 목표는 구직자 10만 개, 평가 15만 개, 공고 1만 개 이상의 데이터를 수집하고, 공고 기반 추천 알고리즘의 정확도를 80% 이상, 코멘트 기반 알고리즘은 70% 이상 확보하는 것임. 공고 기반은 Attention 기반, 코멘트 기반은 점수 및 텍스트 혼합 학습 방식을 활용함. 핵심 연구 내용은 공고 기반 알고리즘 개발에 self-attentive embedding 기법과 추론 속도 튜닝을 위한 pruning 및 Hyper Parameter 조정을 적용하는 것임. 코멘트 기반 알고리즘은 weight-based-attentive-model을 설계하여 단어가 점수에 미치는 영향을 해석하고 예측 정확도를 높이는 데 중점을 둠. 기대 효과는 개발 시스템을 자사 그리팅 시스템에 도입하고, 면접 평가, 코딩 테스트 등 다양한 채용 과정에 AI 자동화를 확대 적용하는 것임. 이는 수시 채용으로 인한 기업의 비용 및 시간 소모 문제를 해결하고, AI 기반의 객관적 평가로 채용 과정의 효율성과 공정성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 전망됨.