초록
온라인구직서비스는 가장 인기 있는 인터넷서비스 중의 하나이다. 구직자들에게 신규채용기업에 대한 정보와 함께 필요한 자료를 찾을 수 있는 검색엔진도 제공하기 때문이다. 그러나 대부분의 온라인구직사이트는 전통적인 수요자 풀 유형의 접근방식을 채택하고 있어 많은 경우 엉뚱한 검색결과를 도출하기도 한다. 한국산업진흥공단이 운영하는 월드잡플러스는 이러 문제를 해소하기 위해 머신 데이터 분석플렛폼인 스플렁크를 활용하여 보다 능동적이고 개인화된 서비스를 제공하고자 시도하고 있다. 월드잡플러스는 개인화된 매칭 기법을 이용하여 각각의 구직공고에 최적인 구직자 프로필이나 스펙정보를 제공하며, 구직자 선호도를 반영한 최적 맞춤형 구인공고 제공서비스 등을 제공하고 있다. 이런 분석기법은 기존의 구직에 성공한 유사 구직자 정보와 구인기업 자료 간의 유사성 등을 토대로 하는 추천방식이다. 결론으로 본 연구의 시사점과 제공서비스의 정책적 효과에 대해 논의하였다.
Online recruitment services have emerged as one of the most popular Internet services, providing job seekers with a comprehensive list of jobs and a search engine. But many recruitment services suffer from shortcomings due to their reliance on traditional client-pull information access model, in manay cases resulting in unfocused search results. Worldjob+, being operated by The Human Resources Development Service of Korea, addresses these problems and uses Splunk, a platform for analyzing machine data, to provide a more proactive and personalised services. It focuses on enhancing the existing system in two different ways: (a) using personalised automated matching techniques to proactively recommend most preferrable profile or specification information for each job opening announcement or recruiting company, (b) and to recommend most preferrable or desirable job opening announcement for each job-seeker. This approach is a feature-free recommendation technique that recommends information items to a given user based on what similar users have previously liked. A brief discussion about the potential benefit is also provided as a conclusion.