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[IT뉴스]아르케(주), 데이터바우처로 ‘AI기반 취업 자동 매칭 시스템’ 구축 본격화
온카뱅크관리자
조회:
9
2025-12-01 16:17:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">데이터바우처 공급기업 ㈜두나미스AI(Dunamis AI)와 협업… HR Tech 분야 AI 채용 매칭 플랫폼으로 고도화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BubqHyCEvV"> <p contents-hash="0a6394df8c8031c718088d7cf21b044a178cf97824f6a73098472dab1c73e533" dmcf-pid="bHt5IrAih2" dmcf-ptype="general">데이터바우처 지원사업 수요기업인 아르케㈜(대표 이문숙)가 데이터바우처 공급기업 ㈜두나미스AI(Dunamis AI)(대표 이용택)와 함께 데이터바우처 사업을 성공적으로 수행하고, 이를 토대로 ‘AI기반 취업 자동 매칭 시스템’을 구축을 본격화한다고 1일 밝혔다.</p> <p contents-hash="60ea034b91af7fff64fbf83ac8d6aa91127adbddc13f57444fdb25052b738ec1" dmcf-pid="KXF1CmcnT9" dmcf-ptype="general">이번 데이터바우처 지원사업에서 아르케와 두나미스에이아이는 △채용 공고 데이터 △구직자 이력·경력 데이터 △직무·스킬 태그 데이터 등 HR Tech 분야 핵심 정보를 체계적으로 수집·정제하고, AI 데이터 가공·정제·라벨링을 통해 머신러닝·딥러닝 모델 학습에 최적화된 형태로 가공했다. 이를 기반으로 구직자의 강점과 기업의 채용 니즈를 자동 분석해 적합도를 산출하는 AI 취업 매칭 플랫폼을 준비 중이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0c4c7ad0c8dbc5255d333506993298a9238f8551ac26cfd7b94112eae4ec9703" dmcf-pid="9Z3thskLlK" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="㈜아르케 이문숙 대표가 ‘데이터바우처 지원사업’을 통해 가공·구축한 AI기반이력서-채용공고 매칭 데모 모델을 시연중에 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/01/dt/20251201160947954ppvx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qyt5IrAiCf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/01/dt/20251201160947954ppvx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ㈜아르케 이문숙 대표가 ‘데이터바우처 지원사업’을 통해 가공·구축한 AI기반이력서-채용공고 매칭 데모 모델을 시연중에 있다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="1df1ce17633d792a334ee34c950e447f9ed2dd92b19a3646aa02f6123b835a1e" dmcf-pid="250FlOEoTb" dmcf-ptype="general"><br> 아르케는 그동안 다양한 교육·취업 지원 프로그램을 운영하며 현장 기반 취업 컨설팅을 제공해 왔으나, 개별 컨설턴트의 역량에 따라 매칭 품질이 달라지는 한계가 있었다. 이번 데이터바우처 사업을 통해 매칭 기준을 데이터 기반으로 정교하게 구조화하고, 이를 AI 채용 매칭 솔루션에 일관되게 반영할 수 있는 기반을 마련했다는 평가다.</p> <p contents-hash="16331c85181d271e8c2e06881ef898966c49733a89bbb11214f5e8d83d26fc8e" dmcf-pid="V1p3SIDgSB" dmcf-ptype="general">이문숙 아르케 대표는 “그동안 취업 상담과 매칭이 컨설턴트의 경험과 감각에 많이 의존하다 보니, 일관된 기준으로 데이터를 축적하고 분석하는 데 한계가 있었다”며 “데이터바우처를 통해 채용 공고·구직자 이력·직무 스킬 정보를 체계적으로 정리하고, AI기반 취업 자동 매칭 시스템을 구현할 수 있는 기반 데이터를 확보했다”고 말했다.</p> <p contents-hash="e0223f071bcecf95fb477e022759b16244d7553e77faa1555d2cefa4320dd306" dmcf-pid="ftU0vCwaSq" dmcf-ptype="general">이어 그는 “앞으로는 구직자에게는 ‘나에게 맞는 일자리 추천’을, 기업에는 ‘필요한 인재를 빠르게 찾는 도구’를 제공해 취업·채용 과정의 비효율을 줄이고자 한다”며 “시범 서비스 운영을 거쳐 교육기관·지자체 일자리센터·민간 고용서비스와의 연계도 적극 추진할 계획”이라고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="f3a542ad4f1a1248a64adbd387cb4e70fcdfca6b5a5f6767448f50935da1aa14" dmcf-pid="4FupThrNvz" dmcf-ptype="general">데이터바우처 공급기업인 ㈜두나미스에이아이는 이번 사업에서 데이터 구조 설계, 가공, 벡터DB(벡터 데이터베이스) 기반 검색 구조 설계, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 서비스 아키텍처, AI 매칭 알고리즘 초안 설계 등을 담당했다. 특히 구직자의 학력·경력·보유 스킬과 기업의 직무 요구사항을 정량화해 머신러닝·딥러닝 기반 추천 시스템으로 적합도 점수를 산출하는 데이터 가공 로직을 구축, 향후 AI 모델 고도화의 기초를 다졌다.</p> <p contents-hash="01190fc0db8bcee8ed51e03c0aa0c1027f76c09f3343123274cd80d12381d826" dmcf-pid="837Uylmjh7" dmcf-ptype="general">이용택 두나미스AI 대표는 “이번 프로젝트는 단순한 데이터 정리가 아니라, ‘어떤 데이터를 어떻게 쌓아야 좋은 취업 매칭 AI가 나오는가’를 처음부터 함께 설계한 데이터바우처 사업 사례”라며 “구직자와 채용 공고를 유사도 검색과 RAG 기반 AI 서비스 구조를 데이터 단계에서부터 준비했다는 점이 특징”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="8f90633af79c5dbde4262f624b25c5ac95183537fc31bff86803d23901e65543" dmcf-pid="60zuWSsATu" dmcf-ptype="general">또한 그는 “아르케가 그동안 쌓아온 취업 컨설팅 노하우와 ㈜두나미스AI의 AI 데이터 가공·분석 기술력이 결합하면, 청년 구직자와 중소기업을 대상으로 하는 실질적인 AI 채용 매칭 플랫폼으로 성장할 수 있을 것”이라며 “향후 AI 매칭 모델 고도화, 상담사 지원용 대시보드, 데이터 분석 리포트 등 후속 서비스에서도 협력을 이어가겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="a22e07eabe2b9cfb815ab23a1a598f9ac53fe12bdf7519182482cb03a4d54770" dmcf-pid="Ppq7YvOcvU" dmcf-ptype="general">아르케는 데이터바우처 사업을 통해 구축한 데이터셋과 시스템 설계를 바탕으로, 2026년까지 단계적으로 AI기반 취업 자동 매칭 시스템을 고도화하고 상용화할 계획이다. 1단계로 시범 운영을 통해 매칭 정확도와 사용자 경험을 검증하고, 2단계에서는 다양한 직무·산업군으로 확장해 전국 단위 취업 지원 서비스로의 성장을 추진한다.</p> <p contents-hash="1b60ac8bf3c4575e89a47afc3f93b49438b36658de314724475c1800d77f48e1" dmcf-pid="QUBzGTIkSp" dmcf-ptype="general">박용성 기자 dragon@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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