사람인LAB 신입 개발자는 어떤 일을 할까요?

Published in

saraminlab

4 min readDec 2, 2021

안녕하세요! 사람인HR의 사람인LAB AI파트 연구원 박소영🦉입니다.
저는 대학교 마지막 겨울방학에 “사람인LAB AI연구원 채용” 공고에 지원하여 서류 지원, 인적성 검사(Preview), 한 번의 비대면 면접과 한 번의 대면 면접 절차를 통해 합격하게 되었고 21년 2월 입사하게 되었습니다. 인턴 3개월 근무 후 정규직 전환 7개월 차가 된 지금! AI파트의 막내 연구원인 제가 맡고 있는 프로젝트에 대해 간단히 소개해 드리고자 합니다.

✔ Project 1. 직무 추천 서비스

제가 입사 이후에 처음으로 맡게 된 프로젝트는 “직무 추천 서비스” 였습니다. 사람인 이력서 등록 시에는 “직무·직업”을 필수적으로 입력해야 하는데, 이때 사용자가 입력한 정보를 기반으로 관련도가 높은 직무를 추천해 주는 서비스입니다. 현재 “직업(직무) 검색” 탭에도 적용되어 운영 중이고, 공고 등록, 인재풀 서비스 사용 시에 사용하실 수 있습니다.

해당 서비스를 위해서 이력서, 공고 내에서 등장한 단어들 중 직무를 포함한 주요 단어들을 벡터화하여 벡터 간의 유사도를 연산하였습니다. 단어들의 벡터화에는 FastText embedding model을 직접 학습하여 사용하였고, 벡터 간의 유사도 연산에는 cosine similarity 알고리즘을 사용하였습니다.

✔ Project 2. Jumpit 유사 공고 추천 서비스

저는 다음 프로젝트로 개발자들을 위한 채용 플랫폼인 “Jumpit”에 런칭 예정인 IT 직무 공고들 간의 공고 추천 서비스에 참여하였습니다. 공고 내용, 기술 스택, 지역 등 컨텐츠 기반으로 공고 간의 유사도를 연산하여 각 공고와 유사한 공고를 사용자에게 추천해 주는 알고리즘을 개발하였습니다.

추천 알고리즘에 대한 자세한 사항이 궁금하신 분들은 사람인LAB 블로그에 게시된 “사람인의 추천 알고리즘과 추천 엔진#1 (1세대 추천 시스템)” 글을 참고 바랍니다. 추천 시스템 관련 글은 지속적으로 연재 예정입니다.

✔ Project 3. 자기소개서 코칭 서비스

다음으로 자기소개서 코칭 서비스의 성향과 관련 직군을 분석하는 모델을 담당하였습니다. 형태소 분석을 통해 자기소개서 내의 키워드를 추출한 후 성격유형 및 실무행동 패턴에 대한 키워드풀을 기반으로 성격유형과 실무 행동 패턴 유형들에 대한 가중치를 합산하여 점수를 산정하였습니다.

자세한 사항이 궁금하신 분들은 사람인LAB 블로그에 게시된 “Polaris : 자기소개서 코칭을 위한 자연어 처리 프로젝트” 글을 참고 바랍니다.

✔ 글을 마치며

그 외에도 개체명, 품사 사전 등을 관리하는 언어 자원 관리와 서비스의 품질 향상을 위한 QA 업무, API 개발 및 운영 등에 참여하고 있습니다. 또한 2022년에는 사람인 사이트 내의 소통하는 공간인 “커뮤니티”에 일부 질문에 대해서 자동으로 응답해주는 챗봇 서비스를 런칭 예정입니다.