왜 많은 자기소개서 가 사람 들 에게 결코 알려지지 않는가

ATS 필터링

많은 자기소개서들은 채용자가 검토하기 전에 지원자 추적 시스템에서 필터링됩니다. 이것은 현대 인사 방식의 실제 구조적 특징을 반영합니다. 자동화된 필터는 많은 지원자 풀을 관리 가능한 단위 목록으로 줄입니다. ATS 내부에서 실제로 일어나는 일은 다음과 같습니다. 왜 필터링이 존재하는지,

숫자

얼마나 많은 이 필터링되는지

기계 내부

실제로 내부에서 발생하는 일

신청서에서 단위 목록

지원자가 취업에 자기소개서를 제출하면 지원자 추적 시스템 은 단순히 파일을 저장하지 않습니다. 문서에 구조화된 데이터를 분석하여 직책, 회사 이름, 교육, 기술, 날짜 및 자격증을 추출합니다. 이 분석된 데이터는 검색과 필터링이 가능합니다.

채용 담당자들은 필터를 적용합니다. 산업 데이터에 따르면, 99.7%의 채용 담당자는 지원자들을 검토할 때 적어도 하나의 필터를 사용합니다. 가장 일반적인 필터는 기술 일치(76.4%의 채용 담당자가 사용)와 교육 수준(59.7%)입니다. 추가 필터에는 경력 연수, 위치, 특정 자격증 등이 있습니다.

필터 기준에 맞지 않는 후보자는 목록의 하단에 이동하거나 활성 보기에서 완전히 제외됩니다. 그들은 삭제되지 않습니다. 그들은 여전히 시스템에 있습니다. 하지만 그들은 가결된 명단을 검토하는 채용자에게는 사실상 보이지 않습니다.

이렇게 많은 자기소개서들이 인간의 눈에는 닿지 않습니다. 악의적인 필터링이 아닙니다. 50명 이상의 직원을 가진 거의 모든 회사에서 기본 작업 흐름이 된 볼륨 관리 도구입니다.

이유

왜 필터링이 존재하는가

부피 문제

일반적으로 100명에서 250명의 지원자가 취업 신청서를 접수합니다. 유명한 회사에서 인기 있는 역할의 경우, 그 숫자는 500을 초과할 수 있습니다. 자기소개서마다 3~5분씩, 200명의 지원자를 수동으로 검토하는 데는 10~17시간이 걸립니다. 어떤 채용사도 하나의 역할에 그렇게 많은 시간을 할애하지 않습니다.

AI 도구가 사용자 정의 응용 프로그램을 생성하고 제출하는 것을 사소한 것으로 만드는 부분에서 주도 된 2024 년 이후 응용 프로그램 양은 급격히 증가했습니다. 일부 보고서에 따르면 지난 2년 동안 각 직무에 대한 신청량은 30~50% 증가했습니다. 더 많은 애플리케이션은 더 많은 필터링을 의미합니다.

자동화된 필터링이 없다면 기업들은 전담 검진 직원을 고용하거나 고용 과정을 크게 늦추어야 합니다. 두 가지 옵션 모두 대부분의 팀에서 작동하지 않습니다. 특히 창업자나 고용 관리자가 주요 업무와 함께 채용을 처리하는 스타트업 에서요.

필터 사용

의 채용자들이 실제로 필터링하는 것

88%의 거절률은 사진이 있는 자기소개서를 주목할 가치가 있습니다. 이는 지역별로 차이가 있지만 (일부 유럽과 아시아 시장에서는 사진이 표준입니다.) 이것은 ATS 필터링이 고용 과정에 노이즈를 도입하는 여러 방법 중 하나입니다.

실제적 인 비용

거짓 부정적 문제

잘못 된 사람 을 필터링 하는 것

자기소개서 필터링은 보통 후보자의 문제로, "당신의 자기소개서는 결코 볼 수 없을 수도 있습니다".라고 규정됩니다. 하지만 그것은 마찬가지로 고용주의 문제입니다. 만약 여러분의 필터가 많은 지원자를 거절한다면, 거절된 후보들 중 어느 누구도 좋은 고용자가 되지 않았을 것이라고 확신하는 것이 좋습니다.

실제로는 아무도 그런 자신감을 갖고 있지 않습니다. 키워드 기반 필터링은 무모합니다. "제품 개발을 주도했다"라고 쓴 후보자는 직무 설명에 "제품 관리자"라고 적혀있는 경우 필터링됩니다. CS 학위가없는 자학공학자는 기본적으로 게시물에 추가 된 교육 요구 사항에 의해 필터링됩니다. 직장을 바꾼 사람이 이전 직무와 일치하지 않기 때문에 매우 관련 있는 이전 가능한 기술을 가지고 있는 사람이 필터링됩니다.

이것은 거짓 부정적 결과입니다. 필터링 시스템에서 거부된 자격을 갖춘 후보입니다. 거짓 부정적 응답의 정확한 비율은 측정하기 어렵기 때문에 (알기 위해서는 거절된 모든 자기소개서를 수동으로 검토해야 합니다.) 하지만 이 문제는 잘 기록되어 있습니다. 일부 추산에 따르면 전통적인 키워드 기반 ATS 필터링 는 특정 역할에 대한 자격을 갖춘 후보 의 88%까지 놓친다.

고용주들에게는 거짓 부정적 반응은 더 적은 실력 있는 인재를 의미합니다. 당신은 그 일을 발표했습니다. 사람들이 지원했습니다. 그 중 일부는 좋았습니다. 하지만 당신의 필터링 시스템은 당신으로부터 그들을 숨겼습니다.

대안

신호 기반 점수 가 거짓 부정적 결과를 감소시키는 방법

모든 것을 점수, 필터 덜

키워드 필터링의 근본적인 문제는 바이너리라는 것입니다. 후보자가 필터와 일치하거나 일치하지 않습니다. 중간 지점도, 뉘앙스도, "보기에 충분히 가까운 것"도 없습니다.

신호 기반의 점수는 에 다른 접근 방식을 취합니다. 후보자를 필터링하는 대신, 는 여러 차원: 측정 가능한 결과, 책임의 범위, 경력 경로, 기술 조화 및 맥락적 관련성 (contextual relevance) 을 통해 연속적인 차원 (0100) 에서 모든 지원자를 점수합니다.

정확한 직책이 아니라 관련 경험이 있는 지원자는 0으로 필터링되는 대신 72점을 받습니다. 직장을 바꾼 사람이 인접한 분야에서 좋은 결과를 얻으면 보이지 않는 대신 65점을 얻습니다. 채용자는 여전히 상위 후보를 먼저 보지만, 시스템은 잠재적으로 강한 후보를 이진 필터 벽 뒤에 숨기지 않습니다.

Curriculo ATS의 임팩트 스코어 엔진은 이 접근법을 모든 지원자에게 적용합니다. 모든 자기소개서는 점수를 받습니다. 모든 후보자는 눈에 띄고, 관련성에 따라 순위를 매깁니다. 채용자들은 원하는 경우 최소한의 기준을 설정할 수 있습니다. 하지만 기본적으로는 모든 것을 점수로 표시하고, 키워드 일치 없이 모든 것을 숨기지 않습니다.

실질적인 결과: 거짓 부정적이 적고, 더 많은 효과적인 인재가 있고, 더 나은 고용이 있습니다. 키워드 필터에서 살아남는 후보들 대신 100%의 지원자를 평가하면 경쟁사의 ATS 시스템이 숨기는 후보들을 찾습니다.

고용주들에 대한 의미

만약 여러분이 키워드 기반 필터링을 가진 전통적인 ATS를 사용한다면, 여러분의 많은 지원자들이 여러분의 소프트웨어에 의해 여러분으로부터 숨겨지고 있습니다. 그 숨겨진 지원자들 중 일부는 진정으로 자격을 갖추지 못합니다. 하지만 그들 중 일부는 다른 단어를 사용하거나, 비전통적인 배경을 가지고 있거나, 분석자가 처리할 수 없는 방식으로 자기소개서를 포맷한 강력한 후보들이었습니다.

문제는 필터링을 해야 하는 것이 아니라 어떻게든 볼륨을 관리해야 합니다. 문제는 바이너리 키워드 필터나 연속 점수를 사용하는지 입니다. 한 가지 접근법은 많은 지원자를 숨기고 있습니다. 다른 하나는 100%의 순위를 정하고, 그 경계가 어디인지 결정하게 합니다.

확장 팀 과 원격 채용에서 지원자 풀이 크고 다양하면 필터링과 점수 사이의 차이점은 당신이 인터뷰하는 사람과 당신이 전혀 몰랐던 사람에게 직접 영향을 미칩니다.