고객 소개
AI
본 기사는 실제 프로젝트를 설명한 것입니다. 그러나 개인 정보 보호를 위해 고객 이름은 공개할 수 없습니다.
본 사례는 Rikkeisoft 자사의 인사 부서 프로젝트입니다. Rikkei AI는 인사 부서가 이력서 분석을 보다 효율적이고 생산적으로 수행할 수 있도록 솔루션을 개발했습니다.
프로젝트 개요
산업
인사
기술
PyTorch, OpenAI, WebSocket, Langchain
국가
베트남
프로젝트 기간
2개월
과제
Rikkeisoft가 개발 사업을 확장하면서 고객의 수요와 요구사항에 맞추기 위해 다양한 기술 직무에 대한 지속적인 채용이 필요했습니다. 이로 인해 인사 부서가 관리해야 할 지원서가 대량으로 유입되었습니다.
이력서 관리 프로세스의 첫 단계는 지원자의 이력서에서 데이터를 HR 시스템에 입력하는 것입니다. 지원서가 많다 보니 이는 직원들에게 지루하고 단조로운 작업이며, 특히 이에 소요되는 시간과 리소스를 더 효과적으로 활용할 수 있을 때 더욱 그렇습니다.
데이터 입력 후에는 이력서를 검토하고 분석한 후 가능한 직무와 일치시키는 작업이 뒤따릅니다. 이전 단계와 마찬가지로 지원서가 많다 보니 각 지원서를 검토하고 핵심 정보를 찾는 것은 번거롭고 시간이 많이 걸립니다.
솔루션
생성형 AI 기반 자동 이력서 분석 및 매칭 모델
인사 부서의 과제를 해결하기 위해 Rikkei AI는 생성형 AI 기반 이력서 분석 및 매칭 모델 구현을 제안했습니다. 이를 통해 이력서 정렬 및 매칭에 소요되는 시간과 노력을 절감할 수 있습니다.
먼저 Rikkei AI의 모델은 이력서에서 데이터를 추출하는 것을 지원합니다. 지원자는 Rikkeisoft의 채용 웹사이트를 통해 이력서를 제출하며, 이는 이후 CV 풀에 추가됩니다. 여기서 AI 모델은 제공된 정보를 기반으로 이력서를 분류하고 정보를 추출하여 HR 데이터베이스에 추가합니다. 이 프로세스는 자동으로 실행되어 인적 리소스를 더 중요한 작업에 할당할 수 있게 합니다.
추출 후 이력서는 Rikkeisoft 부서에서 이전에 요청한 직무에 자동으로 매칭됩니다. 인사 관리자는 AI 모델이 수행한 매칭에 대한 알림을 받으며, 이를 승인하고 이력서를 사내 채용 요청 도구에 추가하여 부서에서 연락을 할 수 있도록 합니다.
결과
수치를 통해 Rikkeisoft의 인사 부서가 이 솔루션에 매우 만족하고 있음을 알 수 있습니다. 이 모델을 도입함으로써 인사 관리자는 이제 완전히 자동화된 두 가지 대규모 작업에서 시간과 노력을 절감했습니다. 이는 생성형 AI 모델이 규모를 막론하고 모든 조직의 인사 업무를 크게 지원할 수 있음을 보여 줍니다.
