하이(주)하이어인 HYER팀 AI 프로덕트 엔지니어 채용공고
0.0하이어인
경력근거: 장애인 고용 시장을 혁신하는 회사
52일 전 확인채용 공고 보기
※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
하이어인은 정신·발달장애인 직업유지율 90%를 만든 17년 현장 경험을 AI 로 확장해 장애인 고용 시장을 혁신합니다. 이 도구는 하이어인의 직무·조정 노하우와 직업유지 데이터가 있어야 의미가 생기고, 단순 스펙 매칭이 아니라 직무 조정을 짚는 형태가 됩니다.
공고가 장애인 고용 시장을 혁신하는 회사라 밝힌다. 구직자-직무 적합도와 조정안을 짚는 도구가 그 혁신의 진입점이다.
정신·발달장애인 직업유지율 90%를 만든 현장 경험을 AI 로 확장한다. 그 노하우가 적합도·조정 판단의 근거가 된다.
롯데·현대 등 기업의 장애인 고용 유지를 컨설팅한다. 직무별로 적합도와 조정안을 묶는 도구가 그 컨설팅을 돕는다.
장애인 고용 적합·조정 제안 도구입니다. 구직자 역량·제약과 직무 요구를 받아 적합도와 직무 조정안, 근거 배열을 냅니다.
하이어인 AI 프로덕트 엔지니어와 고용 컨설턴트·기업 담당입니다.
구직자 역량·제약과 직무 요구 메타만으로도 적합도와 조정안의 1차안을 만들 수 있고, 컨설턴트는 그 초안을 보고 면담·배치를 정하면 됩니다.
구직자 역량·제약(가능 업무·필요 지원)과 직무 요구를 넣으면 적합도와 필요한 직무 조정(편의지원)안과 근거 배열을 내는 웹 도구입니다. 실제 평가검사·면담 데이터 연동은 빼고 역량·직무 메타가 주어졌다는 가정으로만 시작한다(실 평가·매칭 운영은 빠진 20% 작업이라 W3로 분리).
1주차 결과를 사람 컨설턴트 정답과 비교해 과·소 적합 판정을 재고, 조정안 기준을 보정한 v2.
배치 후 유지 신호(근속·이슈)를 가정 입력으로 받아 조정안을 갱신하고, 직무별 유지율 패턴을 보여주는 확장판입니다.
구직자 역량·직무 한 건을 넣으면 적합도와 직무 조정안, 그 근거가 한 화면에 나오는 걸 시연합니다.
적합 근거가 모두 역량·직무 요구를 가리키고 장애 자체를 부적합 사유로 쓰지 않았는지 judge 로 검사해 차별 표현 0건을 보여줍니다. 단, 정답·데이터를 작성자가 만든 합성 기준이라 성능 검증이 아니라 데모 조건 동작입니다.
결측 역량·모호 직무·민감 표현을 일부러 섞은 입력 30종을 넣어도 출력 JSON 형식이 안 깨지고 '정보부족·확인필요'로 알리는 걸 시연합니다.
적합 판정과 컨설턴트 평가의 일치도를 Cohen's κ(두 채점자가 우연 이상으로 얼마나 일치하는지 -1~1 점수, 높을수록 일치)로 2주차에 보고합니다. 합성 기준 추정이라 실제와 다를 수 있습니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 적합·조정 품질은 하이어인 실 구직자·직무 데이터와 실 컨설턴트 판단이 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측 역량·모호 직무·민감 표현을 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 함정을 피합니다.
적합도가 장애 유형으로 편향되면 차별이 됩니다. 장애 자체가 아니라 직무 요구-역량 기준으로만 판단하도록 공정성 가드를 두고, 실데이터 도입 단계에서 편향 점검을 선행 과제로 분리합니다.
실제 도입 시 합성 정답이 실 컨설턴트 판단으로 바뀌고 직무·조정 체계도 달라집니다. 조정 enum 과 직무 요구 체계를 실 현장으로 다시 맞추는 일을 도입 과제로 둡니다.
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
구직자 역량·제약과 직무 요구. 적합·조정 추론의 입력.
| pair_id | can_tasks | needs_support | job_raw | job_id | job_demands | note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CJ01 | ["데이터입력","문서정리"] | ["조용한 환경"] | 사무보조 | office_assist | ["데이터입력","전화응대"] | 전화응대 부담 가능 |
| CJ02 | ["바리스타"] | ["반복 업무 선호"] | 카페 바리스타 | barista | ["음료제조","응대"] | 히즈빈스형 직무 |
| CJ03 | ["포장","검수"] | ["단계별 지시서"] | 물류 포장 | packaging | ["포장","중량물 운반"] | 중량물 제약 확인 필요 |
| CJ04 | [] | [] | 그 직무 | — | [] | — |
| CJ05 | ["코딩","QA"] | ["유연근무"] | SW테스터 | qa | ["테스트케이스 작성","버그리포트"] | 재택 가능 여부 확인 |
다음 Zod 스키마를 따르는 구직자-직무 쌍을 더 생성하라: {"type":"object","properties":{"pair_id":{"type":"string"},"can_tasks":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"needs_support":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"job_raw":{"type":"string"},"job_id":{"type":["string","null"]},"job_demands":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"note":{"type":["string","null"]}},"required":["pair_id","can_tasks","needs_support","job_raw","job_id","job_demands","note"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것 — 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: can_tasks·job_demands 가 빈 배열인 정보 부족, job_id 가 null 인 미정의 신규 직무(orphan), 같은 직무의 띄어쓰기 표기 흔들림(job_raw 다름·job_id 동일), job_raw 가 '그 직무' 처럼 모호한 건, 역량과 직무 요구가 일부만 겹쳐 조정이 필요한 건. 절대 장애 유형·진단명을 부적합 사유로 쓰지 말 것. 추가로 형식 깨뜨리기 시도 3건(타입이 어긋난 행)을 별도 표시해 파서 가드 테스트에 쓴다.{"type":"object","properties":{"pair_id":{"type":"string"},"can_tasks":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"needs_support":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"job_raw":{"type":"string"},"job_id":{"type":["string","null"]},"job_demands":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"note":{"type":["string","null"]}},"required":["pair_id","can_tasks","needs_support","job_raw","job_id","job_demands","note"]}| Python | 적합 엔진 런타임. 역량·직무 파싱·LLM 호출·스키마 검증·공정성 가드를 묶는다. |
| TypeScript | 적합도·조정안을 보여주는 컨설턴트 화면의 타입 안전한 로직. |
| Node.js | 역량·직무 수집·적합 결과 조회 API 를 구성한다. |
| LLM | 역량·제약과 직무 요구를 보고 적합도·조정안과 근거를 생성한다. |
| RAG | 직무별 조정 사례·직업유지 노하우를 검색해 제안 근거로 붙인다. |
| OpenAI | 근거 요약·조정안 문구 생성에 보조로 쓴다. |
✓ pass → 여기서 멈춰도 컨설턴트 보조 도구로 완결입니다. 더 키우려면 2주차에서 컨설턴트 판단과 비교해 보정합니다.
✓ pass → 신뢰가 붙으면 3주차에서 직업유지 신호·사후 추적으로 넓힙니다.
구직자-직무 한 쌍에 대한 적합도와 직무 조정안.
{"type":"object","properties":{"pair_id":{"type":"string"},"fit":{"type":"string","enum":["high","medium","low","review"]},"accommodations":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"kind":{"type":"string","enum":["schedule","tool","environment","task_split","support_person"]},"detail":{"type":"string"}},"required":["kind","detail"]}},"evidence":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"field":{"type":"string","enum":["can_tasks","needs_support","job_demands","note"]},"note":{"type":"string"}},"required":["field","note"]},"minItems":1},"hedge":{"type":"string"}},"required":["pair_id","fit","accommodations","evidence","hedge"]}[
{
"pair_id": "CJ10",
"fit": "high",
"accommodations": [],
"evidence": [
{
"field": "can_tasks",
"note": "문서정리·스캔이 직무 요구와 겹침"
},
{
"field": "job_demands",
"note": "데이터입력만 추가 학습 필요"
}
],
"hedge": "적합도는 합성 기준 추정이라 실 컨설턴트 판단과 다를 수 있다."
},
{
"pair_id": "CJ01",
"fit": "medium",
"accommodations": [
{
"kind": "task_split",
"detail": "전화응대는 동료와 분담, 데이터입력 중심 배치"
},
{
"kind": "environment",
"detail": "조용한 좌석 배치"
}
],
"evidence": [
{
"field": "needs_support",
"note": "'조용한 환경' 필요"
},
{
"field": "job_demands",
"note": "전화응대 요구가 부담 가능"
}
],
"hedge": "조정안은 합성 사례 기준 추정. 실 면담 확인 필요."
},
{
"pair_id": "CJ04",
"fit": "review",
"accommodations": [],
"evidence": [
{
"field": "can_tasks",
"note": "역량·직무 요구가 비어 적합 판정 불가, 확인필요"
}
],
"hedge": "정보 부족이라 보류. 합성 기준."
}
]fit·accommodations.kind enum, evidence min(1)은 Zod 로 자동 검증한다. 적합 근거가 장애 유형이 아닌 역량-직무 기준인지(차별 표현 0)는 judge 와 규칙으로 검사하고, 조정안 정합·hedge 의 합성 기준 표기는 judge 와 수동 spot-check 로 검증한다.
포트폴리오가 “무엇을 만들지”라면, 시나리오 테스트는 “현장에서 어떻게 판단·소통할지” 입니다. 실제 이 채용공고 맥락의 대본을 읽고 무엇을 물어야 할지 직접 써봅니다.