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내부 채용 AI AI 및 벡터 검색으로 직원 관리 혁신하기

내부 채용 AI AI 및 벡터 검색으로 직원 관리 혁신하기
Cozy CodingPosted On Aug 26, 20249 min read

현재의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 조직은 종종 가장 중요한 자산, 즉 기존 인재 풀을 간과하기 쉽습니다. 내부 채용의 과제들 - 적절한 후보자를 식별하고 기술을 직무 요구 사항과 일치시키는 것 - 은 효율적인 인력 관리에서 장애요인으로 작용해 왔습니다. 그런데 여기에 내부 채용 AI가 등장합니다. 이 혁신적인 솔루션은 첨단 AI 기술과 벡터 검색 기술을 활용하여 기업이 내부 인재를 발견하고 육성하며 활용하는 방식을 변화시킵니다.

내부 채용 AI의 탄생

내부 채용 AI 아이디어는 간단한 관찰에서 시작되었습니다. 자사의 인재많다고 해도, 많은 기업이 내부 후보자를 새로운 역할이나 프로젝트와 효율적으로 매칭하는 데 어려움을 겪습니다. 이 비효율성은 채용 시간이 더 오래 걸리고, 비용이 증가하며, 기업과 직원 모두에게 놓치는 기회가 생기게 됩니다.

우리 팀은 내부 채용 프로세스를 효율적으로 정리할 뿐만 아니라 조직의 인재 현황에 대한 심층적인 통찰을 제공하기 위한 솔루션을 개발하게 되었습니다. 그 결과물이바로 내부 채용 AI인데, 이는 고급 AI 알고리즘과 효율적인 벡터 검색 기능을 결합한 강력한 플랫폼입니다.

내부 채용 AI의 주요 기능

1. AI 기반 이력서 분석

내부 채용 AI는 자연어 처리를 이용하여 직원의 이력서에서 기술, 경험 및 자격을 자동으로 추출하고 분류합니다. 이 기능은 수작업 이력서 검토가 필요 없어지므로, 인사 전문가들이 수많은 시간을 절약할 수 있습니다.

2. 벡터 검색을 활용한 스마트 매칭

내부 채용 AI의 핵심은 벡터 검색 기능입니다. 구인 설명과 직원 프로필을 고차원 벡터로 변환하여 시스템이 빠르고 정확하게 유사성 검색을 수행할 수 있습니다. 이 접근법은 단순한 키워드 매칭을 넘어, 서로 다른 기술과 경험 사이의 맥락과 관계를 이해합니다.

3. 실시간 기술 격차 분석

이 플랫폼은 후보자를 직업에 매칭시키는 것뿐 아니라 가능한 기술 격차도 식별합니다. 이 기능은 고용 관리자와 직원 모두에게 귀중한데, 전문 개발 및 교육 분야를 강조합니다.

4. 대화형 대시보드

Internal Hire AI는 직관적이고 Streamlit 기반의 대시보드를 제공하여 조직의 인재 풀에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 인사 전문가 및 매니저들은 기술 분포를 시각화하고 내부 이동 추이를 추적하며 신흥 인재 필요를 식별할 수 있습니다.

5. AI 기반 채팅 인터페이스

Gemini AI의 파워를 활용한 플랫폼은 대화형 채팅 기능을 포함하고 있습니다. 사용자들은 자연어 대화를 통해 후보자 프로필을 탐색하거나 지원자를 비교하거나 인재 풀에 대한 보다 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

기술 스택

내부 채용 AI는 견고하고 확장 가능한 기술 스택 위에 구축되어 있습니다:

  • TiDB 벡터 데이터베이스: 고차원 직원 프로필 벡터의 효율적인 저장 및 유사성 검색에 사용됩니다.
  • Gemini AI: 이력서 구문 분석 및 대화형 채팅 기능을 위한 자연 언어 처리를 담당합니다.
  • Streamlit: 사용자 친화적이고 반응 형 프론트 엔드 인터페이스를 작성하는 데 사용됩니다.
  • Python: 백엔드 논리 및 데이터 처리를 위한 주요 프로그래밍 언어입니다.
  • Docker: 애플리케이션의 쉬운 배포 및 확장성을 보장합니다.

속을 들여다보기: 코드 안내

Internal Hire AI가 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 몇 가지 주요 코드 조각을 살펴봅시다.

벡터 검색 구현

Internal Hire AI의 핵심은 벡터 검색 기능입니다. TiDB를 사용하여 유사성 검색을 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다:

def similarity_search(query):
    query_embedding = generate_embeddings(text=query)
    query_embedding = json.dumps(query_embedding)
    
    connection = database_connection()
    cursor = connection.cursor()
    sql = "SELECT id, name, department, text, available, 1 - Vec_Cosine_Distance(embedding, %s) AS similarity_score FROM resumes ORDER BY similarity_score DESC LIMIT 10"
    values = query_embedding
    result = cursor.execute(sql, values)
    nearest = cursor.fetchall()
    connection.close()
    return list(nearest)

이 함수는 쿼리(예: 직무 설명)를 가져와 해당 쿼리에 대한 임베딩을 생성한 뒤 TiDB 데이터베이스에서 유사성 검색을 수행합니다. Vec_Cosine_Distance 함수는 쿼리 임베딩과 저장된 이력서 임베딩 간의 코사인 유사도를 계산합니다. 결과는 유사도 점수에 따라 정렬되어 가장 관련성 있는 일치 항목을 제공합니다.

AI-기반 이력서 분석

이력서 분석 기능은 Gemini AI를 사용하여 핵심 정보를 추출합니다. 다음은 이력서를 처리하는 간소화된 버전입니다:

def analyze_resume(resume_text):
    google_api_key = os.environ.get('GOOGLE_API_KEY')
    llm = ChatGoogleGenerativeAI(
        model="gemini-1.5-flash",
        temperature=0.2,
        max_retries=2,
        api_key=google_api_key
    )
    
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", "당신은 이력서 분석에 특화된 AI 보조입니다. 핵심 기술, 경험 및 자격을 추출합니다."),
        ("user", "이력서: {resume}\n\n구조화된 형식으로 주요 정보를 추출해주세요.")
    ])
    
    chain = prompt | llm | StrOutputParser()
    return chain.invoke({"resume": resume_text})

이 기능은 이력서 텍스트를 분석하는 데 Gemini AI를 사용합니다. AI에게 주요 정보를 추출하도록 지시하는 채팅 프롬프트를 설정합니다. 그 결과로 이력서의 주요 요소가 구조화된 출력으로 제공됩니다.

Streamlit을 이용한 대화형 대시보드

저희 사용자 친화적인 대시보드는 Streamlit을 사용하여 구축되었습니다. 다음은 주요 레이아웃을 만드는 방법을 보여주는 스니펫입니다:

import streamlit as st

def main():
    st.set_page_config(page_title="Internal Hire AI", layout="wide")
    st.title("Internal Hire AI 대시보드")
    col1, col2 = st.columns([3, 2])
    with col1:
        st.header("지원자 검색")
        search_query = st.text_area("직무 설명 또는 필수 기술 입력")
        if st.button("검색"):
            results = similarity_search(search_query)
            display_results(results)
    with col2:
        st.header("분석")
        display_analytics()
if __name__ == "__main__":
    main()

이 코드는 대시보드의 주요 구조를 설정합니다. 지원자 검색을 위한 하나와 분석을 위한 다른 하나의 두 열을 만듭니다. 사용자가 검색을 시작하면 similarity_search 함수가 호출되고 결과가 왼쪽 열에 표시됩니다.

데이터 처리 파이프라인

데이터 처리 파이프라인은 최신 및 정확한 정보를 유지하는 데 중요합니다. 업데이트 프로세스의 간소화된 버전을 확인해보세요.

def update_employee_data():
    connection = database_connection()
    cursor = connection.cursor()

    # 모든 직원 정보 가져오기
    cursor.execute("SELECT id, name, department, resume_text FROM employees")
    employees = cursor.fetchall()
    for employee in employees:
        # 새로운 임베딩 생성
        embedding = generate_embeddings(employee[3])
        
        # 데이터베이스 업데이트
        sql = "UPDATE employees SET embedding = %s WHERE id = %s"
        cursor.execute(sql, (json.dumps(embedding), employee[0]))
    connection.commit()
    connection.close()

이 함수는 정기적으로 모든 직원의 벡터 임베딩을 업데이트합니다. 각 직원의 데이터를 가져와서, 업데이트된 이력서 텍스트를 기반으로 새로운 임베딩을 생성하고 이를 데이터베이스에 다시 저장합니다. 이를 통해 유사성 검색이 항상 가장 최신 정보를 사용하게 됩니다.

도전을 극복하며

내부 채용 AI 개발은 어려움이 없었던 것은 아니었습니다. 극복해야 했던 주요 장애물 중 일부는 다음과 같습니다:

  • 데이터 프라이버시 보장: 민감한 직원 정보를 보호하기 위해 안전한 보안 조치를 시행했습니다. 데이터 휴식 및 전송 중 암호화, 엄격한 접근 제어 등이 포함되었습니다.
  • AI 편향 완화: 채용 과정에서 편견을 최소화하는 알고리즘을 설계하는 데 상당한 노력이 기울였습니다. AI 모델을 정기적으로 검토하고 다양성 및 포용성 지표를 일치 알고리즘에 통합했습니다.
  • 성능 최적화: 대규모 벡터 검색에서 실시간 결과를 달성하기 위해서 혁신적인 최적화 기술이 필요했습니다. 대규모 데이터셋에서도 빠른 응답 시간을 보장하기 위해 효율적인 색인 전략과 캐싱 메커니즘을 구현했습니다.
  • 원활한 통합: 여러 고급 기술을 통합하는 작업은 신중한 아키텍처 설계를 필요로 하는 복잡한 과제였습니다. 독립적인 스케일링과 업데이트를 가능하게 하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 도입했습니다.
  • 사용자 경험 디자인: 다양한 기술적 전문성을 가진 사용자를 위해 강력하면서도 접근성 있는 인터페이스를 만드는 것은 상당한 도전이었습니다. Streamlit 기반의 인터페이스가 직관적이고 효율적이도록 확장된 사용자 테스트 및 반복적 디자인을 실시했습니다.

내부 채용 AI의 영향과 미래

내부 채용 AI의 잠재적인 영향은 업무 관리에 상당합니다. 내부 채용 프로세스의 간소화를 통해 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

  • 50%까지 채용 포지션의 채우기 소요 시간 단축
  • 더 나은 직무 매칭을 통해 직원 이탈률 30% 향상
  • 내부 인재를 보다 효과적으로 활용하여 채용 비용 감소
  • 새로운 프로젝트를 위해 적절한 인재를 신속히 식별하고 배치하여 전체적인 조직적 재기성 강화

앞으로 우리는 내부 채용 AI의 미래를 위한 흥미로운 계획이 있습니다. 이 계획은 다음과 같습니다:

  • 예측 분석: 미래 기술 요구를 예측하고 적극적인 직원 개발 계획을 제안하기 위해 머신 러닝 모델을 도입합니다.
  • HRIS 통합: 인기 있는 인적 자원 정보 시스템과 실시간 데이터 동기화를 가능하게 하는 API를 개발하여 연결합니다.
  • 모바일 애플리케이션: 키 기능에 대한 온라인 액세스를 통해 관리자가 어디서든 빠른 결정을 내릴 수 있도록 내부 채용 AI의 모바일 버전을 만듭니다.
  • 다국어 지원: 글로벌 기관 및 다양한 직장 환경을 지원하기 위해 언어 기능을 확장합니다.
  • 경력 권고 사항: 조직 내 장기적 경력 발전을 위한 AI 기반 제안을 도입하여 직원이 성장을 시각화하고 계획할 수 있도록 돕습니다.
  • 피드백 루프 통합: 채용 후 성과 데이터를 통합하여 계속해서 매칭 알고리즘을 개선하고 시간이 지남에 따라 보다 정확한 추천을 제공합니다.

동작 방식 확인

내부 채용 AI 및 그 능력을 더 자세히 살펴보려면 YouTube의 데모 비디오를 확인해보세요. 이 비디오는 플랫폼의 주요 기능을 안내하며 내부 채용 프로세스를 변화시킬 수 있는 방법을 보여줍니다.

내부 채용 AI 체험: 라이브 데모

우리는 내부 채용 AI를 통한 실제 체험을 제공하는 데 흥분합니다. 이 대화형 쇼케이스를 통해 플랫폼의 핵심 기능을 탐색하고 내부 채용 프로세스를 혁신할 수 있는 방법을 직접 보실 수 있습니다.

데모에 액세스하기

저희의 데모 사이트를 방문해보세요: 여기를 클릭하세요

무엇을 살펴볼 수 있을까요?

  • 대시보드 개요: 직관적인 인터페이스를 경험하고 주요 지표가 한눈에 어떻게 표시되는지 확인해보세요.
  • 이력서 업로드: 샘플 이력서를 업로드해보고 저희 AI가 정보를 추출하고 분석하는 과정을 실시간으로 확인해보세요.
  • 기술 매칭: 채용 공고나 필요 기술 목록을 입력하여 저희 벡터 검색 기술이 샘플 데이터베이스에서 가장 적합한 매칭을 찾아주는 방법을 확인해보세요.
  • AI 채팅 인터페이스: AI 파워드 채팅을 통해 후보자나 포지션에 관한 질문을 하고 제공되는 통찰력의 깊이를 체험해보세요.
  • 분석 시각화: 직업 시장 동향이나 기술 분포를 보여주는 대화식 차트와 그래프를 살펴보세요.

데모 사용 방법

  • 대시보드의 각 섹션을 탐색하여 레이아웃을 익히는 데 도움을 받아보세요.
  • 테스트용으로 가상 이력서를 업로드하여 우리의 AI가 정보를 처리하고 분석하는 방식을 확인해보세요.
  • 특정 기술 또는 직무 요구 사항을 기반으로 후보자를 찾기 위해 검색 기능을 사용해보세요.
  • 샘플 데이터 또는 가상 시나리오에 대한 질문을 해보면서 AI 채팅을 실험해보세요.

피드백 및 질문

데모를 탐험하면서 메모를 작성하고 피드백을 공유하는 것을 장려합니다. 귀하의 통찰력은 Internal Hire AI를 개선하고 완화하는 데 가치 있는 도움이 됩니다. 데모를 사용하는 동안 질문이나 문제가 발생하면 언제든지 당사팀에 문의해 주세요.

이 실시간 데모는 Internal Hire AI가 내부 인재 관리 방식을 변화시킬 수 있는 미리보기를 제공하기 위해 설계되었습니다. 데모 목적을 위해 제한된 데이터셋을 사용하나, 모든 규모의 기업에 제공되는 우리의 전체 시스템이 제공하는 강력한 기능을 명확히 보여줍니다.

저희는 Internal Hire AI를 경험하면 내부 채용 프로세스에서 상당한 개선 가능성을 확인하실 것이라고 확신합니다. 이로 인해 인재 활용이 더욱 향상되고 직원 만족도가 증가하며 전반적인 조직적 민첩성이 개선될 것으로 기대됩니다.

혁명에 참여하세요

저희는 Internal Hire AI가 미래의 직원 관리 방식을 대변한다고 생각합니다. AI와 벡터 검색 기술의 힘을 활용하여, 우리는 단순히 직책을 채우는 것이 아니라 조직적 인재의 전체 잠재력을 발휘하고 있습니다.

프로젝트의 기술적 세부 정보를 탐구하고 싶은 분들을 위해, 저희의 GitHub 저장소가 기여와 피드백을 받아들이고 있습니다. 개발자, 인사 전문가 및 직원 관리를 개선하고자 하는 모든 열정적인 분들과의 협력을 환영합니다.

내부 채용 AI는 단순히 도구 이상입니다. 그것은 내부에서 더 강하고 민첩한 조직을 구축하기 위한 파트너입니다. 함께 일하며, 한 명의 지능적인 채용으로 미래의 일자리를 재정립해 보세요.

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