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실제 채용공고 발췌
“30만개 기업, 5만개 대학 연구실 DB 검색 솔루션 (SaaS)”
“시장에 파편화 되어있는 기업, 연구실의 프로필 및 R&D 역량/성과 등 방대한 데이터와 AI 기술을 기반으로 R&D 파트너 매칭 시장의 문제를 해결”
TypeScriptElasticSearch검색 랭킹PostgreSQL매칭 로직 설계
과제에 맞는 연구실 다섯 곳
장면 1 · 화요일 오전, 합류 두 달째, 연구실 추천 목록이 떠 있는 내 화면
프로젝트 매니저가 고객사 이름 세 개가 적힌 노트를 들고 옆자리 의자를 당겨 앉는다.
프로젝트 매니저
이번 주에 소재 기업 세 곳에 추천 목록을 보냅니다. 과제에 맞는 연구실 다섯 곳이 정확하게 나와야 해요. 첫 유료 전환이 걸려 있어요.
상위 다섯 곳이 어떤 기준으로 뽑히는지 확인해 보겠습니다.
순위는 과제 공고와 연구실 논문 키워드가 얼마나 겹치는지로만 정해진다. 지금 상위 다섯 곳 중 두 곳은 최근 삼 년간 등록된 논문이 없다.
장면 2 · 같은 날 오후, 연구개발 컨설턴트와의 통화
컨설턴트님은 연구실을 고르실 때 무엇을 먼저 보시나요?
연구개발 컨설턴트
최근에 과제를 수행한 이력하고 연락이 되는지를 봅니다. 논문 주제가 맞아도 지금 사람이 없으면 못 붙여요. 그런 데를 넣으면 제가 다시 전화를 돌려야 하고요.
통화를 끊자 운영 매니저가 지난달 고객 문의를 공유해 준다. 추천받은 연구실에 연락했더니 담당 교수가 이미 학교를 떠난 뒤였다는 내용이다.
프로젝트 매니저
목요일 오전에 제가 목록을 먼저 볼게요. 그전까지 맞는 다섯 곳으로 깔끔하게 정리해 주세요.