Josh Brenner, Hired의 CEO – 인터뷰 시리즈

Josh Brenner는 인공지능 기반 채용 시장인 Hired의 CEO입니다. Hired는 Instacart, Wayfair, Zendesk, Capital One, Pelotonなどの 최고의 회사와 인재를 매칭하는 것을 목표로 합니다.

Hired.com은 Monster와 다른 고용 플랫폼과 다르게 작동합니다. 회사들이 후보자에게 인터뷰를 신청하는 과정에 대해 설명해 주시겠습니까?

Hired는 세 가지를 결합하여 채용 경험을変革하는 고용 솔루션을 제공합니다. 기술 및 판매 인재를 전문으로 하는 데이터 기반의 고용 솔루션, 고부가가치 고객 서비스, The Adecco Group 글로벌 네트워크의 지원이 그것입니다. 회사들은 우리의 플랫폼을 통해 여러 단계의 프로세스를 통해 가입할 수 있습니다. 이는 관련 역할과 위치(원격 포함)를 지정하는 것을 포함하며, 연차 또는 기본 급여와 같은 선호도를 지정할 수도 있습니다. 우리는 затем 고용주를 지정된 인재 성공 관리자와 연결하고, 고용 데이터 및 분석에 액세스하여 역할 요구 사항에 적합한 사전 검증된 고급 후보자를 찾는 데 도움이 됩니다. 개인화된 경험을 만들기 위해 우리는 후보자의 기술, 근무 경험, 선호 급여와 같은 관련 후보자 정보를 고용주에게 전달하여 적합한 매치를 찾도록鼓励합니다. 우리가 소개하는 후보자는 새로운 기회를 찾고 있으며, 가입 후 첫 몇 일 내에 여러 인터뷰 요청을 받는 경우가 많습니다. 따라서 우리는 고용주에게 신속하게 그리고 투명하게 행동하도록鼓励합니다.

고용주와 후보자의 특정需求을 고려한 데이터 기반의 고용 솔루션을 제공함으로써, 우리는 매칭의 품질을 향상시키고, 채용 시간을 단축하며, 궁극적으로 회사가 놀라운 다각적인 팀을 구축하는 것을 쉽게 합니다.

고용주와 후보자를 매칭하는 데 사용되는 기계 학습 방법론에 대해 논의해 주시겠습니까?

我们的 기계 학습 모델은 실시간 채용 데이터를 추적하고, 추세를 모니터링하며, 채용 행동을 예측하여 고용주와 후보자를 더 빠르고 정확하게 매칭합니다. 우리의 플랫폼에서 17,000개 이상의 고용주와 300만 명 이상의 후보자가 있는 방대한 양의 관련 실시간 데이터를 통해 우리는 고용주와 후보자에게高度にカスタマイズされた 매칭을 제공할 수 있습니다. 이는 매칭의 품질을 향상시키고, 승낙률을 높입니다.

또한, 채용에서 기계 학습 알고리즘의 예측을 이해하고 설명하는 데 투명성, 편향 완화, 사용자에 대한 구제를 제공하는 필요성이 점점 커지고 있습니다.

Hired에서는 기계 학습을 활용하여 후보자가 우리의 시장에 승인되지 않은 이유와 프로필을 개선하는 방법에 대한 구체적인 피드백을 제공합니다. 우리는 후보자가 승인될 가능성을 높이기 위해 행동 가능한 피드백을 제공할 수 있습니다. 이는 잊어버린 기술을 추가하는 것부터 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것과 같은 장기적인 변경을 구현하는 것까지 다양할 수 있습니다.

기존의 기계 학습에 대한 구제 방법은 속도, 행동 가능성 또는 시스템의 결정에 영향을 미치는 변경을 신뢰성 있게 찾는 데 실패하거나 부족하기 때문에, 우리는 기계 학습 시스템에 대한 자신의 구제 방법을 개발했습니다. 우리는 또한 후보자의 인종, 성별 또는 연령이 알고리즘의 결정에 영향을 미치지 않도록 Oversampling 기술을 통해 기계 학습 시스템에서 편향을 적극적으로 완화합니다.

이 시스템은 고용주에게도ประโยชน을 제공합니다. 왜냐하면 우리의 평가 시스템이 후보자에게 행동 가능한 피드백을 제공하지 않았다면, 훌륭한 후보자가 놓치게 될 수 있었기 때문입니다.

AI는 어떻게 회사의 채용 시간을 단축하는 데 도움이 될까요?

우리는 플랫폼의 실시간 데이터와 AI를 활용하여 고용주에게 회사에 적합한 후보자를 빠르고 효율적으로 매칭합니다. 회사에 특화된 후보자를 찾음으로써, 우리는 평균 45시간의 소싱 시간을 절약할 수 있습니다. 이는 예비 인터뷰, 자격이 없는 후보자의 이력서 검토, 비반응적인 수동적인 후보자와의 연락 등에 할애되는 시간입니다. 우리는 활발한 후보자만을 집중적으로 다루기 때문에, 평균 채용 시간을 4배 이상 단축하고, 회사들이 높은 자격을 갖춘 인재와 함께 팀을 구축하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 우리는 Capital One과 협력하여 Hired 시장에서 300명 이상의 후보자를 채용하는 데 도움을 주었습니다. 이는 수천 시간의 이력서 정리 시간을 절약했습니다.

Hired.com의 최근 보고서 “The Hired 2021 Impact Report – Wage Inequality in the Workplace“는 직장에서의 인종 및 성별 불평등에 초점을 맞추고 있습니다. 주요发现은 무엇이었으며, 어떤 것이 놀라웠습니까?

우리의 데이터는 진전이 이루어지고 있으며 임금 격차가 좁혀지고 있지만, 여전히 많은 일을 해야 합니다. 2020년에는 남성이 여성보다 같은 직함과 회사에서 더 높은 급여를 받은 경우가 59%였습니다. 이는 2019년에는 65%였습니다. 특히, 회사들은 2020년에 여성에게 평균 3% 낮은 급여를 제공했습니다. 이는 2019년에는 4%였습니다. 흑인 후보자는 2020년에 기준보다 4% 낮은 급여를 받았습니다. 이는 2019년에는 5%였습니다.

우리는 대표되지 않는 그룹이 낮은 급여를 받고, 또한 낮은 급여를 기대하는 경향이 계속되는 것을 보았습니다. 이는 동일한 경험을 갖고 있지만, 흰색 남성과 비교하여 낮은 급여를 기대하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 흑인 여성은 흰색 남성과 비교하여 10% 낮은 급여를 기대합니다.

대표되지 않는 그룹은 낮은 급여를 받는 반복적인 주기에 빠질 수 있습니다. 이는 그들이 자신의 역할에 대한 적절한 급여를 알지 못하기 때문입니다. 우리는 임금 투명성을 높임으로써 임금 격차를 좁히는 것이 가장 좋은 방법이라고 믿습니다. 이를 통해 모든 후보자가 그들이 받을 만한 급여를 알 수 있고, 공정한 급여를 요구할 수 있습니다. 이것이 우리가 매년 보고서를 통해 추진하고자 하는 것입니다.

임금 투명성은 모든 직원에게 오랜 문제였지만, 우리는 젊은 직원이 이전 세대보다 더 평등한 임금을 요구하고 받을 가능성이 높은 것을 발견했습니다. 이는 긍정적인 발전입니다. 왜냐하면 직원이 임금 협상을 배우면, 그들이 공정한 임금을 받을 가능성이 높아지기 때문입니다. 임금 투명성을 높이고, 입사자에게 임금 격차를 줄이면, 임금 불평등에 대한 장기적인 영향을 미칠 수 있습니다.

Hired.com은 무의식적인 편향을 어떻게 제거합니까?

무의식적인 편향이 채용 결정에 영향을 미치지 않도록 하기 위해, 우리는 특정 도구와 기능을 갖춘 플랫폼을 갖추고 있습니다. 이는 투명성, 효율성, 공정성을 촉진합니다.

피드백 – 후보자에게 프로필을 개선하여 플랫폼에 승인될 수 있도록 하는 구체적인 피드백을 제공할 때, 우리는 시스템이 후보자의 인종, 성별 또는 연령을 변경하도록 제안하지 않습니다.

임금 경고 – 임금 불평등의 가능성을 줄이기 위해, 우리는 고용주와 후보자에게 평균 임금과 큰 차이가 있는 경우 임금 경고를 제공합니다. 임금 편향 경고는 회사에서 제공한 임금을 4.3%의 경우에 변경했으며, 평균 임금 조정은 20,000달러의 차이였습니다.

임금 투명성 – 보상은 후보자와 고용주 모두에게 투명하게 제공됩니다. 후보자는 플랫폼에 가입할 때 기대하는 임금을 표시하며, 고용주는 후보자에게 연락할 때 임금을 제공합니다.

편향 감소 필터 – 우리의 플랫폼은 후보자의 인구통계 정보를 숨길 수 있는 기능을 제공하여 무의식적인 편향을 줄이고, 회사가 후보자의 기술에 따라 채용할 수 있도록 합니다.

맞춤형 평가 – 우리는 기술 기반의 매칭에 중점을 두어 전통적인 이력서와 채용 과정을 대체하는 기술 평가를 사용합니다. 이러한 평가를 통해 회사는 전 세계 어디에 위치한 후보자라도 기술이 있는 후보자를 찾을 수 있습니다.

현재 Hired.com 플랫폼을 사용하여 채용하고 있는 회사 유형은 무엇입니까?

Hired에는 Instacart, Wayfair, Zendesk, Postmates, Twitch, Capital One, Compass, Pelotonなどの 잘 알려진 브랜드를 포함하여 17,000개 이상의 고용주가 있습니다. 우리의 플랫폼은 회사에서 채용 담당자, 인사부, 최고 경영진이 우리의 후보자 풀에 액세스하여 팀을 구축하는 데 도움이 됩니다.

候補者가 Hired.com 플랫폼을 사용하기 위해 필요한 교육 또는 고용 이력이 무엇입니까?

Hired의 후보자는 소프트웨어 엔지니어링, 분석, 제품 관리, 디자인, QA, 판매 등의 분야에서 일해야 합니다. 모든 수준의 직원이 가입을 권장하며, 우리는 기술 기반의 채용을 중시합니다. 교육 배경과는 상관없이, 후보자는 프로필을 생성할 때 근무 이력, 기술, 임금 요구를 기재해야 합니다. 후보자는 프로젝트를 통해 경험을 입증한 경우, 이를 근무 이력에 포함시킬 수 있습니다. 우리는 후보자가 기술을 향상시키기 위해 코딩 부트 캠프나 교육 과정을 활용하도록鼓励합니다.

AI/기계 학습 전문가가 Hired.com을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

Hired는 AI 및 기계 학습 전문가에게 미국, 캐나다, 영국, 아일랜드의 18개 주요 기술 허브에 있는 가장 혁신적인 회사에 액세스할 수 있는 기회를 제공합니다. 우리는 경쟁적인 분야에서 일자리를 찾는 것이 어려울 수 있기 때문에, 후보자에게 고용주와의 연결을 제공하여 후보자의 고유한 기술, 경험, 목표, 가치에 맞는 회사와 연결합니다.

우리는 또한 AI 및 기계 학습 전문가를 위한 다양한 리소스를 제공합니다. 예를 들어, 우리의 연례 보고서인 State of Software Engineers 보고서는 우리의 플랫폼 데이터를 기반으로 가장 요구되는 기술과 코딩 언어를 제공합니다. 이는 AI 및 기계 학습 엔지니어가 업무를 구분 짓고, 코딩 부트 캠프나 자기 교육 프로그램을 통해 새로운 기술을 습득하여 경쟁력을 높일 수 있도록 도와줍니다. 최근 보고서에 따르면, 미국의 주요 기술 허브에서는 기계 학습 엔지니어의 평균 연봉이 115,000달러에서 171,000달러 사이입니다.

Hired.com에 대해 더 공유하고 싶은 내용이 있습니까?

Hired의 비전은 모든 채용이 공정하고, 효율적이며, 투명하도록 만드는 것입니다. 우리는 기술과 인간의 감성을 결합하여 사람과 팀을 연결하여 채용을 재창조함으로써 이 비전을 달성하고자 합니다.

과거에는 채용이 고용주와 후보자 사이에서 거래적인 관계였습니다. 그러나 사람들이 개인의 가치와 전문적인 개발 목표에 부합하는 회사에서 일하고 싶어하는 추세가 증가하고, 인재가 비즈니스 성장의 핵심이 되는 것을 인식함에 따라, 디지털 및 데이터 기반의 채용 과정이 필요해졌습니다. 특히 원격 근무의 증가로, 우리는 디지털 채용 솔루션이 더 효율적이고 효과적인 채용을 가능하게 할 것이라고 믿습니다. 우리는 이러한 변화를 주도하는 데 앞장서고 있으며, 채용을 변革하는 우리의 비전을 앞으로도 추진해 나갈 것입니다.