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데이터 기반 채용 시스템 구축하기 4편 _ 처음부터 끝까지 자동화하라

데이터 기반 채용 시스템 구축하기-4편

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데이터 기반 채용 시스템 구축하기 4편
데이터 기반 채용 시스템 구축하기 4편


 본 아티클은 Better Programming에 실린 영문 기사를 번역한 내용입니다. 

 

🔹 처음부터 끝까지 자동화하라

 

인재와 컨택하고 소싱하는 데 소요되는 1분, 1분이 모여 일상적인 업무를 수행하는 데 소요되는 시간의 합이 됩니다. 많은 조직에서 기본적인 툴이나 심지어 Google 시트(네, 저도 놀랐습니다)를 사용하여 채용 파이프라인을 관리합니다.

여러분이 지원자의 코딩 과제를 관리하기 위한 툴, 지원자 소싱 툴, ATS(지원자 관리 시스템), 리포팅툴*을 취향에 맞게 각각 활용하고 있다고 생각해 봅시다. 채용 담당자가 한 시스템(코딩 과제나 소싱)의 결과를 ATS에 매핑**하는 데만 1분 정도 소요될 것입니다. 이제 파이프라인 당 매주 100명의 후보자가 유입되는 상황을 상상해 보시기 바랍니다.

 


*리포팅 툴(reporting tool)이란 시스템에서 추출한 결과 값을 표나 그래프 등을 사용한 보고서 양식으로 출력해주는 개발툴을 말합니다. (역주, 위키백과)

**매핑(mapping)이란, 소스 위치에서 대상 위치로 데이터를 복사하고, 동시에 한 데이터 형식 유형에서 다른 유형으로 데이터를 변환하는 프로세스를 말합니다. (역주, IBM)

 

대규모 채용을 진행하는 대부분의 회사는 소싱, 코딩 과제 관리, ATS 등의 툴을 필요로 할 것입니다. 대부분의 툴은 뛰어난 통합 기능을 갖추고 있지만 충분하지 않은 경우가 많습니다. 다양한 툴을 활용해 본 저의 경험상 많은 시스템이 지표와 리포팅을 중요시하지 않습니다.

저는 지표와 리포팅 툴을 중시하며 모든 기능을 통합한 하나의 시스템을 본 적이 없다는 사실에 근거하여 아래와 같은 추천을 하고자 합니다.

 

(리포팅을 위한) 데이터를 추출하며 후보자와 채용 파이프라인 데이터를 관리할 수 있는 광범위한 API*를 제공하고, 웹 후크**나 기타 메커니즘을 통합하여 코딩 과제 진행률이나 후보자의 채용단계 변화를 보여줄 수 있는 툴을 선택하시기 바랍니다.

 


*API(Application Programming Interface)는 정의 및 프로토콜 집합을 사용하여 두 소프트웨어 구성 요소가 서로 통신할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 예를 들어, 기상청의 소프트웨어 시스템에는 일일 기상 데이터가 들어 있습니다. 휴대폰의 날씨 앱은 API를 통해 이 시스템과 ‘대화’하여 휴대폰에 매일 최신 날씨 정보를 표시합니다. (역주, AWS)

**웹 후크는 한 컴퓨터 시스템이 다른 컴퓨터 시스템에 이벤트가 발생했음을 알리는 데 일반적으로 사용되는 방법입니다. (역주, Tableau)

 

툴의 자동화 수준을 평가하시기 바랍니다.

•  ATS 파이프라인 자동화를 통해 지원자 알림, 인터뷰 일정 조율, 후보자 태깅, 후보자 안내 이메일 발송, 안내 지연 등을 자동화할 수 있습니다.

 

 소싱 툴은 다양한 문체와 템플릿으로 후보자에게 메시지를 전송할 수 있도록 뛰어난 옵션을 갖추어야 합니다.

 

이 모든 툴이 통합된다면 병목이 발생하는 지점을 파악하고, 수동적 업무 처리로 인해 시간이 걸리는 단계를 확인하여 언제든지 자동화를 구현할 수 있습니다. 채용 프로세스를 구축할 지표를 정의하고, 리포팅을 최대한 빨리 구성하는 것이 가장 중요합니다.  지표와 리포팅이 결정되면 채용 파이프라인은 더 빨리 구축될 것이고 채용팀은 더 빨리 프로세스에 적응할 것입니다.

editor 최정현 

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