Dev를 만나보세요 — CurriculoATS의 설립자

설립자 · CurriculoATS

전 아마존 ML 엔지니어. 거의 10년을 대규모로 랭킹 및 추천 시스템을 구축하는 데 보냈다가, 결국 모든 인류의 경력에 영향을 미치는 일, 즉 채용을 위해 같은 도구를 사용하게 되었습니다.

채용 테이블 양쪽에 앉아 있었던 설립자.

CurriculoATS 이전에, Dev는 사람들이 무엇을 보는지를 결정하는 시스템 내부에서 수년을 보냈습니다. 추천 엔진. 랭킹 파이프라인. 수십억 개의 입력을 다섯 개 또는 열 개의 중요한 요소로 분류하는 기계. 이러한 작업은 조용한 진리를 가르쳐줍니다: 랭킹은 당신이 제공하는 신호만큼 정직합니다. 신호가 잘못되면 전체 시스템이 대규모로 편향을 세탁합니다.

그 교훈은 채용에도 따라왔습니다. 팀이 이력서를 키워드 필터를 통해 돌려보며 이력서 조정이 실제 업무보다 더 보상받는 것이 문제라고 불평하는 모습을 지켜보았습니다. 채용 도구가 측정하는 것과 채용이 실제로 필요로 하는 것 사이의 간격은 무시할 수 없었습니다. Curriculo는 이 문제에 대한 해답으로 시작되었습니다: 후보자를 그들이 알고 타이핑할 수 있는 것이 아니라, 그들이 실제로 만든 것에 대해 점수를 매기는 시스템입니다.

“키워드 매칭은 이미 게임이 조작된 방식을 아는 사람들을 보상합니다. 결과는 노력을 한 사람들을 보상합니다.”

여기까지의 여정, 간단히.

Dev의 배경은 기계 학습과 실제 운영 소프트웨어의 교차점에 위치합니다. Synopsys에서는 대규모로 정확해야 하는 시스템을 중심으로 작업했습니다: 오차가 하나만 발생하더라도 결과는 실리콘에서 측정됩니다. 아마존에서는 랭킹과 추천이었습니다: 하루 수십억의 결정, 각각은 사람이 다음에 원하는 것이 무엇인지에 대한 작은 판단이었습니다.

그 조합인 엄격함과 관련성은 Curriculo가 채용에 대해 생각하는 방식의 뼈대입니다. 임팩트 점수는 마법이 아닙니다. 채용 관리자가 불가피하게 자신의 결정에 대해 설명해야 한다면 인용할 신호를 기반으로 한 랭킹 함수입니다.

경력 노트

대략 12년, 하나의 일관된 질문.

여기까지 오는 모든 역할은 Curriculo의 랭킹 방식, 즉 증거로 간주되는 것, 소음으로 간주되는 것, 그리고 그 차이를 알 수 없을 때 누가 비용을 지불하는지에 대해 형성되었습니다.

Dev가 구축하는 목표

신뢰할 가치가 있는 ATS를 위한 세 가지 불가침 원칙.

형용사보다 결과.

생성된 수익, 확장된 팀, 배송된 시스템을 점수화합니다. 절대 형용사 더미는 아닙니다.

평면 가격, 인원 수에 따른 게임 없음.

모든 계획에서 무제한 팀원. 채용은 이미 스트레스가 많으며, 청구는 또 다른 스트레스요소가 되어서는 안 됩니다.

디폴트로 감사 가능성.

모든 점수에는 그 아래에 불가사의한 근거 단락이 함께 제공됩니다. 사람이 방 안에서 방어할 수 있는 결정입니다.

숫자로 보는

작업이 지금까지 도착한 곳.