취업뉴스
글자크기[보도자료] 인크루트, “모바일 취비추천” 런칭! 신개념 빅데이터 ‘범주化’ 매칭 서비스
기사입력 2018.02.13 09:21- ‘취업포털의 빅데이터 매칭은 달라야 하기에’… 구직자에게 관여도 높은 공고만 추천
- 범주 별 3천여 개의 구직 변수 고려한 새로워진 추천 알고리즘으로 ‘진화한 빅데이터 매칭’ 선보여
<그림. 인크루트는 빅데이터 범주화 매칭 서비스인 ‘모바일 취비추천’을 12일 런칭했다.>
범주 별 3천여개의 구직 변수 고려한 新개념 빅데이터 범주化 매칭
취업포털 인크루트(대표 서미영 www.incruit.com)가 빅데이터 범주화 매칭 기술의 ‘모바일 취업비서 추천’ (이하 모바일 취비추천)을 12일 런칭했다. 이는 구직자가 클릭한 채용공고를 프로파일링하여 구직자에게 최적화 된 채용공고를 놓치지 않게 추천해주는 서비스이다.
클릭한 채용공고 및 공고간 유사성 등 일정한 구직패턴이 감지되면 이후 새로워진 추천 알고리즘, 즉 취비추천을 통해 이유 있는 공고를 매칭해주는 것으로, 서비스의 가장 큰 특징은 빅데이터 매칭에 범주화 기술을 반영했다는 사실. 이는 직종, 경력, 기업규모, 지역 등의 범주별 각각의 변수를 고려해 총 3천여 개의 구직패턴에 대한 범주화가 설정 되는 것인데, 구직자 별 최적화 된 범주의 특징에 맞게 양질의 일자리 정보를 제공하는 것이 궁극적인 서비스 목표이다.
30만 구직자의 갈증만 늘어난… 기존 빅데이터 매칭에서 드러난 한계
한때 빅데이터의 등장은 채용시장에서도 기대를 모았다. 작금의 구인과 구직 사이의 미스매칭난을 해결해 줄 것으로 예상했기 때문. 하지만, 결과는 빗나갔다. 일자리의 '조건' 만을 앞세운 매칭, 나아가 ‘매칭을 위한 매칭’이 늘며 결국 사용자로 하여금 맞춤채용정보에 대한 만족도는 떨어뜨리고 피로도만 높이는 현상을 빚었기 때문. 인크루트는 구직자의 구직형태 및 희망취업분야와의 연계성을 무시한 매칭은 취업난의 근원적인 해결방안이 될 수 없음을 깨달았고, 특히 취업포털의 빅데이터 매칭은 일반적인 그것과는 달라야 함을 체감하며 개발에 매진했다.
관심공고 늘어날수록 매칭 정확도 높아져… 새로워진 추천 알고리즘, 진화하는 빅데이터 매칭
인크루트 모바일 취비 추천은 추천이유를 구체적으로 설명해 준다. ‘예) 지역/기업규모로 패턴이 감지된 경우 ? 000님, 서울 중심 대기업 위주 공고를 발견했어요!’ 또한, 클릭하는 관심공고가 늘어날수록 매칭의 정확도는 높아진다. 본 서비스는 현재 모바일 전용으로, 웹 적용도 앞두고 있다.
서미영 인크루트 대표는 “양질의 일자리 정보제공 측면에서 본다면 빅데이터 매칭은 여전히 필수이며, 이는 인크루트의 사명이자 업의 본질인 ‘일과 사람을 연결하여 모두가 행복한 세상을 만든다’와도 일맥상통한다”며 런칭 소감을 전했다.
* 인크루트 스마트폰 앱을 다운로드하세요.
* 인크루트 페이스북, 트위터를 만나보세요.
인크루트 브랜드커뮤니케이션팀
<저작권자(c)인크루트. 무단전재-재배포금지.>
- 범주 별 3천여 개의 구직 변수 고려한 새로워진 추천 알고리즘으로 ‘진화한 빅데이터 매칭’ 선보여
<그림. 인크루트는 빅데이터 범주화 매칭 서비스인 ‘모바일 취비추천’을 12일 런칭했다.>
범주 별 3천여개의 구직 변수 고려한 新개념 빅데이터 범주化 매칭
취업포털 인크루트(대표 서미영 www.incruit.com)가 빅데이터 범주화 매칭 기술의 ‘모바일 취업비서 추천’ (이하 모바일 취비추천)을 12일 런칭했다. 이는 구직자가 클릭한 채용공고를 프로파일링하여 구직자에게 최적화 된 채용공고를 놓치지 않게 추천해주는 서비스이다.
클릭한 채용공고 및 공고간 유사성 등 일정한 구직패턴이 감지되면 이후 새로워진 추천 알고리즘, 즉 취비추천을 통해 이유 있는 공고를 매칭해주는 것으로, 서비스의 가장 큰 특징은 빅데이터 매칭에 범주화 기술을 반영했다는 사실. 이는 직종, 경력, 기업규모, 지역 등의 범주별 각각의 변수를 고려해 총 3천여 개의 구직패턴에 대한 범주화가 설정 되는 것인데, 구직자 별 최적화 된 범주의 특징에 맞게 양질의 일자리 정보를 제공하는 것이 궁극적인 서비스 목표이다.
30만 구직자의 갈증만 늘어난… 기존 빅데이터 매칭에서 드러난 한계
한때 빅데이터의 등장은 채용시장에서도 기대를 모았다. 작금의 구인과 구직 사이의 미스매칭난을 해결해 줄 것으로 예상했기 때문. 하지만, 결과는 빗나갔다. 일자리의 '조건' 만을 앞세운 매칭, 나아가 ‘매칭을 위한 매칭’이 늘며 결국 사용자로 하여금 맞춤채용정보에 대한 만족도는 떨어뜨리고 피로도만 높이는 현상을 빚었기 때문. 인크루트는 구직자의 구직형태 및 희망취업분야와의 연계성을 무시한 매칭은 취업난의 근원적인 해결방안이 될 수 없음을 깨달았고, 특히 취업포털의 빅데이터 매칭은 일반적인 그것과는 달라야 함을 체감하며 개발에 매진했다.
관심공고 늘어날수록 매칭 정확도 높아져… 새로워진 추천 알고리즘, 진화하는 빅데이터 매칭
인크루트 모바일 취비 추천은 추천이유를 구체적으로 설명해 준다. ‘예) 지역/기업규모로 패턴이 감지된 경우 ? 000님, 서울 중심 대기업 위주 공고를 발견했어요!’ 또한, 클릭하는 관심공고가 늘어날수록 매칭의 정확도는 높아진다. 본 서비스는 현재 모바일 전용으로, 웹 적용도 앞두고 있다.
서미영 인크루트 대표는 “양질의 일자리 정보제공 측면에서 본다면 빅데이터 매칭은 여전히 필수이며, 이는 인크루트의 사명이자 업의 본질인 ‘일과 사람을 연결하여 모두가 행복한 세상을 만든다’와도 일맥상통한다”며 런칭 소감을 전했다.
* 인크루트 스마트폰 앱을 다운로드하세요.
* 인크루트 페이스북, 트위터를 만나보세요.
인크루트 브랜드커뮤니케이션팀
<저작권자(c)인크루트. 무단전재-재배포금지.>
/ => False
댓글
작성자명 변경
댓글 등록 시 노출되는 작성자명을 아래 세 가지 중 선택할 수 있습니다.
별명을 선택한 경우, 사진 노출 및 개인홈으로 연결되지 않습니다.