채용 가이드 <3장. 채용전형>

서류전형, 인적성 검사, AI 면접, 대면 면접의 순서로 이루어진 채용 전형에 대해 설명하며, 특히 AI 면접의 경우 AI 솔루션 검토 시 체크리스트와 뷰인터HR의 활용 사례와 사용 현황에 대해 자세히 다룹니다.

1. 서류전형

서류전형은 모든 채용 과정에서 빠지지 않는 매우 중요한 단계입니다. 일반적으로 모든 채용 프로세스의 첫 단계로서, 지원자들을 비교 검토하며 가장 적격한 지원자를 선발하는 과정입니다. 특히 최근에는 이 서류전형 단계에서 AI 기술을 활용하는 방식이 많아지고 있습니다.

서류전형에서 확보한 자료를 AI를 활용해 이후 면접에 활용하는 방식입니다.

서류전형의 역할과 중요성

① 이력서와 자기소개서 평가

• 이력서와 자소서 평가 점수를 합산하여 지원자의 기본적인 적합성을 평가합니다.
• 회사별로 항목에 가중치를 조정하여 평가하는 경우도 있습니다.
• 채용규모의 몇 배수를 통과시켜 인적성 전형 등 다음 단계로 진행합니다.

② AI 기술의 도입

• 전통적으로는 채용 담당자가 서류를 검토했으나, 최근에는 AI 기술이 이를 보완합니다.
• AI는 많은 양의 서류를 신속하게 분석 및 요약하고, 면접 질문을 생성하는 데 큰 도움을 줍니다.

JD를 활용한 서류평가 및 면접 질문 추천

많은 인원을 모집하는 것보다는 제대로 된 평가를 통해 적합한 인재를 선발하는 것이 더 중요합니다.

이를 위해서는 질문을 제대로 구성하는 것이 필수적이며, 그 기초는 직무 기술서(JD)를 정확하게 작성하는 것에서부터 시작합니다. JD는 해당 직무에 필요한 기술, 경험, 자격 요건을 구체적으로 명시합니다. 이는 채용 과정에서 면접 질문을 설계할 때 중요한 기준이 됩니다.

• 예시 1: JD에 "프로젝트 관리 경험"이 필수 요건으로 명시되어 있다면, 면접에서 "최근에 관리한 프로젝트에서 겪은 가장 큰 도전은 무엇이었습니까?"와 같은 구체적인 질문을 통해 지원자의 역량을 평가할 수 있습니다.
• 예시 2: "데이터 분석 및 보고서 작성 능력"이 포함되어 있다면, 면접에서 "어떤 데이터 분석 도구를 사용해 보았으며, 이를 통해 어떤 성과를 거두었는지 설명해 주세요."와 같은 질문을 통해 지원자의 실제 업무 능력을 평가할 수 있습니다.

공정성과 투명성 유지

JD는 면접 과정에서 공정성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 모든 지원자에게 동일한 기준으로 평가 질문을 할 수 있기 때문입니다. JD에 명시된 자격 요건과 업무 내용을 기준으로 질문을 구성하면, 모든 지원자가 동일한 기준에서 평가받게 됩니다. 이는 채용 과정의 투명성을 높이고, 지원자에게도 공정한 기회를 제공합니다.

JD 기반의 면접 질문 설계

JD를 기반으로 한 면접 질문은 지원자의 직무 적합성을 보다 정확하게 평가할 수 있게 합니다.

이는 채용 후에도 긍정적인 결과를 가져옵니다. 적합한 인재를 선발함으로써, 입사 후 빠르게 업무에 적응하고, 높은 성과를 낼 가능성이 높아집니다. 반대로, 부적합한 인재를 채용하는 경우 발생할 수 있는 여러 문제를 사전에 방지할 수 있습니다.

구체적인 질문 예시

• 프로젝트 관리 경험: "최근에 관리한 프로젝트에서 겪은 가장 큰 도전은 무엇이었습니까? 이를 어떻게 극복하셨나요?"
• 데이터 분석 및 보고서 작성 능력: "어떤 데이터 분석 도구를 사용해 보았으며, 이를 통해 어떤 성과를 거두었는지 설명해 주세요."
• 팀워크와 협업 능력: "팀 내에서 발생한 갈등을 해결한 경험이 있다면 설명해 주세요. 어떻게 해결하셨습니까?"
• 문제 해결 능력: "어려운 문제를 해결한 사례를 설명해 주세요. 어떤 접근 방식을 사용하셨나요?“

많은 인원을 모집하는 것보다는 제대로 된 평가를 통해 적합한 인재를 선발하는 것이 더 중요하며, 이를 위해서는 JD가 명확하고 구체적으로 작성되어야 합니다.

이는 면접 질문의 질을 높이고, 공정하고 정확한 평가를 가능하게 하여, 최종적으로 회사와 지원자 모두에게 긍정적인 영향을 미칩니다. JD를 기반으로 한 면접 질문 설계는 성공적인 채용의 핵심 요소입니다.

AI를 활용한 개인화된 질문의 예

1. 프로젝트 관리 경험
   
   자기소개서에 "프로젝트 관리 경험"을 강조한 경우, AI는 "해당 프로젝트에서 가장 큰 도전은 무엇이었으며, 이를 어떻게 극복했는지 설명해 주세요."와 같은 구체적인 질문을 생성합니다.
   
2. 해외 마케팅 프로젝트
   
   자기소개서에 "해외 마케팅 프로젝트를 성공적으로 수행한 경험"을 기술했다면, AI는 "해외 마케팅 프로젝트에서 어떤 전략을 사용했는지, 그 결과는 어땠는지 자세히 설명해 주세요."와 같은 질문을 생성할 수 있습니다.

AI 활용의 장점

1. 효율성 증진

• 대량의 서류 분석 및 요약 효율 향상
• 채용 담당자 부담 완화 및 신속한 채용 프로세스

2. 객관성과 공정성 확보

• 사람의 주관적인 판단을 배제하고 질문 생성
• AI 기준 확보를 통한 평가의 공정성 향상

3. 정확성

• 서류 기반 개인화 질문 제공 시, 지원자 실제 경험과 역량 평가 정확도 향상
• 직무와 조직 문화에 적합한 인재 선발을 기업 인재상에 적합하게 판단

서류전형에서 AI를 활용한 개인화된 질문 방식은 채용 과정의 효율성, 공정성, 정확성을 높이는 데 크게 기여합니다.

이는 회사와 지원자 모두에게 긍정적인 영향을 미치며, 보다 적합한 인재를 선발하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기술을 통해 지원자의 강점을 충분히 발휘할 수 있는 기회를 제공하고, 기업은 보다 정확하고 공정하게 적합한 인재를 선발할 수 있습니다.

2. 인적성검사

채용 전형 중 인적성 검사는 지원자의 성격, 가치관, 논리적 사고 능력 등을 평가하는 중요한 단계입니다. 이 검사는 지원자가 회사의 문화와 직무에 적합한지 판단하는 데 도움을 줍니다.

한국의 많은 기업들이 인적성 검사를 통해 지원자의 다면적인 능력을 평가하고 있습니다.

인적성 검사의 구성 요소

인적성 검사는 크게 두 가지로 나뉩니다:

1.인성 검사•평가 항목:

• 지원자의 성격, 태도, 가치관 등을 평가합니다.
• 예시 항목: 팀워크, 리더십, 스트레스 대처 능력 등을 평가할 수 있습니다.
• 목적: 지원자가 회사의 문화와 잘 맞는지, 직무에 적합한 성향을 가지고 있는지를 판단하는 데 사용됩니다.

2. 적성 검사•평가 항목:

• 지원자의 논리적 사고, 문제 해결 능력, 수리 능력, 언어 이해력 등을 평가합니다.
• 예시 항목: 다양한 문제 유형을 통해 지원자가 얼마나 빠르고 정확하게 문제를 해결할 수 있는지를 측정합니다.
• 목적: 지원자가 직무를 수행하는 데 필요한 기본적인 능력을 갖추고 있는지를 평가하는 데 중요합니다.

인적성 검사의 과정

• 문제 유형
  • 수리 문제: 기본적인 산수부터 복잡한 계산까지 다양한 수리 문제를 포함합니다.
  • 언어 문제: 독해력, 문법, 어휘 등을 평가합니다.
  • 논리 문제: 논리적 사고 능력을 평가하는 문제들로 구성됩니다.
  • 도형 문제: 공간 지각 능력을 평가하는 문제들입니다.
• 시간 제한
  • 대부분의 인적성 검사는 시간제한이 있습니다. 이는 지원자가 압박 속에서도 문제를 해결할 수 있는 능력을 평가하기 위함입니다.
  • 변별력: 빠르고 정확하게 응답하는 것에 중점을 두기 때문에, 지원자의 실제 능력을 평가하기 어려울 수 있습니다.
• 온라인 및 오프라인
  • 온라인 검사: 지원자들은 집에서도 편리하게 시험을 볼 수 있습니다.
  • 오프라인 검사: 전통적인 시험 환경에서 진행되며, 감독 하에 치러집니다.

인적성 검사의 중요성

1. 성격 및 태도 평가

• 인성 검사는 지원자의 성격과 태도를 평가함으로써, 회사 문화와의 적합성을 판단할 수 있습니다.
• 예시: 팀워크를 중시하는 회사는 인성 검사에서 지원자의 협업 능력을 중점적으로 평가할 수 있습니다.

2. 기본 능력 평가

• 적성 검사는 지원자의 기본적인 능력을 평가합니다.
• 예시: 데이터 분석이 중요한 직무에서는 수리 능력과 논리적 사고 능력이 중시될 수 있습니다.

3. 객관적 평가

• 인적성 검사는 객관적인 기준으로 지원자를 평가할 수 있는 도구입니다.
• 효율성: 많은 지원자를 단기간에 평가할 수 있어, 채용 과정의 효율성을 높입니다.

3. AI 면접

최근 채용 시장에서는 AI 면접의 활용이 보편화되고 있습니다. 이는 기술의 발전과 함께 기업들이 보다 효율적이고 공정한 채용 과정을 구축하려는 노력의 결과입니다.

AI 면접은 지원자의 다양한 역량을 평가하는 데 강력한 도구로 자리 잡고 있으며, 여러 측면에서 기존의 면접 방식을 보완하고 있습니다.

AI 면접의 평가 방식

AI 면접은 사람 면접관처럼 답변의 내용과 비언어적인 요소(말투, 제스처 등)를 두루 평가하는 기술입니다. 뷰인터HR은 채용·면접 전문가들이 수십만 건의 면접 영상과 답변을 보고 라벨링(평가)한 내용을 AI가 학습하는 딥러닝 기술을 적용하고 있습니다. 이 기술은 문맥을 파악하는 능력을 갖추고 있으며, 특정 키워드 반복에 의한 평가 방식을 개선합니다.

간혹 답변 내용 중 특정 키워드가 자주 반복되면 해당 키워드로 역량을 평가하는 솔루션이 나오기도 하지만, 이러한 기술은 AI가 제대로 적용되었다고 보기는 어렵습니다. 예를 들어, 다음과 같은 답변 문장이 있을 수 있습니다:

• ex1 ) ‘저는 성실하지 않은 사람이지만, 머리가 좋습니다.’
• ex2 ) ‘주변 사람들은 저에게 책임감이 부족하다고 평가하지만, 팀의 기대를 저버리지 않기 위해 노력합니다.’
• ex3 ) ‘협력적인 사람과는 거리가 멀기 때문에, 주로 혼자 일해왔습니다.’

이처럼, 문장에 담긴 ‘성실’, ‘책임감’, ‘협력적’이라는 단어로 해당 지원자를 긍정적으로 평가할 수는 없습니다.

AI 면접이라고 하여 다 같은 솔루션이 아닙니다. AI로 면접을 평가하는 방식이니 모두 비슷하다고 생각할 수 있지만, 아래와 같은 요소를 반드시 고려해 볼 필요가 있습니다.

AI 면접 선택 시 고려 요소

1. AI의 용어의 사용

아직까지는 어디에서도 "AI" 용어 사용에 대한 규제가 정의되지 않고 있습니다. 이는 소비자의 혼동을 막기 위해 향후 반드시 필요한 조치 중 하나입니다.

AI 기술에 대한 명확한 정의가 없다면, AI 기술이 실제로 적용되지 않았더라도 제품의 이름에 AI를 붙일 수 있다는 것입니다. 어떤 알고리즘이 적용되어야 하고, 어떤 데이터를 얼마나 많이 학습하고, 전처리 과정을 어떻게 해야 하는지 등 다양한 요소들이 고려되지 않고 있습니다.

다만, 한국에 관련 법이 없다고 해서 국가기관에서 AI 기술을 정의한 내용이 없는 것은 아닙니다. 특허청에서는 인공지능 발명의 특허요건과 기재요건을 명시하고 있습니다.

또한 특허 분류 체계에 따라 CPC G06N에 해당하는 특허를 AI 특허로 분류하고 있습니다. AI 채용 솔루션 뷰인터HR의 경우엔 해당 분류체계에 만족하는 특허를 52개 보유하고 있으며, 이는 AI 면접 업계 AI 특허가 최소 0개부터 최대 4개까지인 것을 감안하면 매우 큰 차이임을 확인할 수 있습니다.

2. AI 기술력 차이

AI 기술은 다 같은 것일까요? 결론적으로는 머신러닝인지, 딥러닝인지의 차이가 매우 큽니다. 추가로, 생성형 AI가 적용되어 있는지도 함께 파악해야 합니다. 머신러닝은 비교적 단순한 예측 모델에서 유용하고, 딥러닝은 복잡한 데이터 패턴 인식에 강력합니다.

따라서, 딥러닝은 머신러닝보다 더 큰 데이터 세트와 더 많은 연산 능력을 필요로 하며, 자동으로 특징을 추출하는 데 더 능숙합니다. 기존의 AI 면접은 모두 머신러닝 방식이었습니다. 현재까지 딥러닝과 생성형 AI를 모두 활용하는 AI 면접은 뷰인터HR뿐으로, 기업 연혁과 관계없이 이 기술을 구현하기 위해서는 특정한 기술을 보유한 인재 확보 및 연구 개발 인력의 유무가 중요합니다.

주요 차이점

데이터 요구사항

• 머신러닝: 구조화된 데이터를 필요로 하며, 사람이 특징을 정의합니다.
• 딥러닝: 비정형 데이터를 처리할 수 있으며, 자동으로 특징을 추출합니다.
• 생성형 AI: 대규모의 비정형 데이터(예: 텍스트, 이미지, 소리 등)를 필요로 하며, 이 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성합니다.

모델 구조

• 머신러닝: 비교적 단순한 모델(예: 결정 트리, 회귀 모델).
• 딥러닝: 복잡한 다층 신경망을 사용.
• 생성형 AI: 주로 딥러닝 기반의 복잡한 모델을 사용하여 새로운 데이터나 콘텐츠를 생성합니다.

계산 자원

• 머신러닝: 상대적으로 적은 계산 자원을 필요로 합니다.
• 딥러닝: 높은 계산 능력과 많은 데이터가 필요합니다.
• 생성형 AI: 매우 높은 계산 능력과 대규모 데이터가 필요하며, 특히 훈련 과정에서 많은 연산 자원을 소모합니다.

학습 방식

• 머신러닝: 인간의 개입으로 특징을 정의하고 학습합니다.
• 딥러닝: 데이터에서 자동으로 학습하고 특징을 추출합니다.
• 생성형 AI: 데이터에서 자동으로 학습하며, 새로운 데이터를 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. 학습된 모델은 입력 데이터를 기반으로 새로운 텍스트, 이미지, 음성 등을 생성할 수 있습니다.

AI 솔루션 검토시 체크리스트

4. 대면 면접

대면면접은 채용 전형 중 가장 중요한 단계 중 하나로, 지원자의 실제 능력과 인성을 직접 확인할 수 있는 기회를 제공합니다. 대면면접은 지원자의 전문성, 의사소통 능력, 문제 해결 능력 등을 종합적으로 평가할 수 있는 중요한 과정입니다.

< 대면면접의 중요성 >

1. 지원자의 실질적인 역량 평가

대면면접에서는 지원자의 직무 관련 기술과 경험을 직접 물어보고 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 기술을 사용한 프로젝트 경험이나 문제 해결 사례를 물어보며, 지원자의 실제 역량을 파악할 수 있습니다.

2. 의사소통 능력 확인

지원자가 얼마나 효과적으로 자신의 생각을 전달하고, 질문에 논리적으로 답변하는지를 평가합니다. 이는 팀워크가 중요한 업무 환경에서 특히 중요한 능력입니다.

3. 인성 및 문화 적합성 평가

지원자의 성격, 태도, 가치관 등을 파악할 수 있는 기회입니다. 회사의 문화와 잘 맞는 지원자인지를 확인하는 데 중요한 역할을 합니다.

4. 즉각적인 피드백 및 질문

면접 과정에서 지원자에게 즉각적인 피드백을 주고, 추가 질문을 통해 더 깊이 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

< 대면면접의 과정 >

1. 사전 준비

면접관은 지원자의 이력서와 자기소개서를 미리 검토하여, 면접에서 질문할 내용을 준비합니다. 주요 평가 항목과 질문 리스트를 작성하여 면접의 일관성을 유지합니다.

2. 면접 진행

• 자기소개: 지원자가 간단히 자기소개를 하며, 자신의 경력과 강점을 어필하는 시간을 가집니다.
• 경험 및 기술 질문: 지원자의 직무 관련 경험과 기술에 대해 구체적인 질문을 합니다. 예를 들어, "지난 프로젝트에서 맡았던 역할과 성과는 무엇이었나요?"와 같은 질문이 있을 수 있습니다.
• 상황 면접 질문: 특정 상황을 제시하고, 지원자가 어떻게 대응했는지 또는 대응할지를 묻습니다. 이는 지원자의 문제 해결 능력과 의사결정 과정을 평가하는 데 유용합니다. 예를 들어, "팀 내 갈등이 발생했을 때 어떻게 해결하셨나요?"와 같은 질문입니다.
• 인성 및 문화 적합성 질문: 지원자의 성격과 회사 문화 적합성을 평가하는 질문을 합니다. 예를 들어, "팀워크를 발휘한 경험을 말씀해 주세요."와 같은 질문입니다.

3. 지원자의 질문 시간

면접이 끝난 후, 지원자가 궁금한 점을 질문할 수 있는 시간을 제공합니다. 이는 지원자가 회사에 대해 얼마나 관심이 있는지를 파악할 수 있는 기회이기도 합니다.

4. 평가 및 피드백

면접이 끝난 후, 면접관들은 지원자의 답변을 토대로 평가를 진행하고, 필요한 경우 추가 면접을 진행할지 여부를 결정합니다. 면접 후 지원자에게 피드백을 제공하는 것도 중요한 단계입니다.

< 사례 >

예를 들어, 한 IT 회사에서 개발자 채용을 위해 대면면접을 진행할 때, 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

• "최근에 참여한 프로젝트에서 가장 큰 도전 과제는 무엇이었으며, 이를 어떻게 해결했는지 설명해 주세요.“
• "팀 내에서 갈등이 발생했을 때, 어떤 방식으로 해결하셨나요?“
• "새로운 기술을 학습하고 적용한 경험에 대해 말씀해 주세요."

이러한 질문을 통해 면접관은 지원자의 기술적 역량, 문제 해결 능력, 팀워크와 같은 다양한 측면을 종합적으로 평가할 수 있습니다.

대면면접은 채용 전형의 중요한 단계로, 지원자의 다양한 역량을 직접 평가할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 회사는 적합한 인재를 선발하고, 지원자는 자신이 회사와 잘 맞는지를 판단할 수 있습니다. 성공적인 대면면접을 위해서는 면접관의 준비와 체계적인 질문이 필수적입니다.

AI를 활용한 면접 컨설팅 신청

면접의 어려움을 해결해드리고 있는 제네시스랩은 면접에서의 AI와 JD의 활용에 무료 컨설팅을 제공해 드리고 있습니다. 전문 HR 컨설턴트를 통해 면접 과정 및 JD 관련한 인사이트가 필요하신 분들께선 아래 정보를 제출해 주세요!

면접관 교육부터 적합한 면접 질문 추천까지 무엇이든 도움 드릴 수 있습니다.

Write & Review & Edit 최성원 (제네시스랩 마케팅)