채용에는 효율의 문제가 없다. 인식의 문제가 있을 뿐이다.
적합한 후보자는 이미 파이프라인 안에 있다 — 단지 인식되지 않을 뿐이다. 진짜 병목은 속도가 아니라 판단력이다.
채용 업계는 수년간 효율에 집착해 왔다.
더 빠른 파이프라인. 더 많은 자동화. 더 나은 Sourcing 도구.
그런데도 — 훌륭한 후보자들은 매일 놓치고 있다.
그들이 존재하지 않아서가 아니다. 인식되지 않기 때문이다.
채용의 가장 큰 착각
우리는 채용이 공급 문제라고 믿고 싶어 한다.
"우리는 그저 더 많은 후보자가 필요하다."
그래서 퍼널을 키운다. 프로필을 더 많이 긁어모은다. 응답률을 최적화한다.
하지만 적합한 후보자는 종종 이미 파이프라인 안에 있다. 지원했고, Sourcing 됐고, 검토까지 됐다.
그런데도 — 건너뛰어진다.
훌륭한 후보자가 놓이는 이유
마지막으로 실제로 성사된 VP급 채용을 떠올려보자. 그 사람은 검색 결과 상단에서 나왔을 가능성이 낮다. LinkedIn 프로필은 평범했을 것이다 — "Series B SaaS 회사의 Engineering Director." 그런데 무언가 멈추게 했다. 아마 당신만이 알아볼 수 있는 패턴이었을 것이다. 연달아 더 큰 스코프를 맡아온 세 개의 포지션, 진짜 판단력을 보여주는 회사 선택, 대부분 필터가 레드 플래그로 표시할 무명 스타트업에서의 짧은 경력 — 사실은 오너십의 증거였던.
키워드 검색으로는 그걸 잡지 못한다. 필터도 마찬가지다. 하지만 프로필을 90초 읽은 당신은 알아챘다. 그 형태를 전에 봤기 때문이다.
이것이 바로 간극이다. 우연이 아니다. "인간의 실수"도 아니다. 신호의 문제다.
채용 담당자는 후보자를 키워드나 이력서만으로 평가하지 않는다. 과거의 채용 경험에서 쌓인 패턴 인식과, 특정 팀에서 "좋은 사람"이 실제로 어떤 모습인지에 대한 맥락적 직관에 의존한다.
이러한 신호들은 대부분의 시스템에는 보이지 않는다.
그래서 결국 우리는 측정하기 쉬운 것을 최적화하는 도구를 만든다 — 실제로 중요한 것이 아니라.
효율은 판단의 오류를 고치지 못한다
오늘날 대부분의 채용 도구는 같은 약속을 한다:
"더 빨리 움직이게 해드립니다."
하지만 속도는 본질적인 문제를 해결하지 않는다. 판단이 빗나가 있다면, 더 빨리 움직이는 건 단지 적합한 후보자를 더 효율적으로 거절하는 것뿐이다. 채용 문제가 해결된 것이 아니라, 채용 문제가 확장된 것이다.
훌륭한 채용 담당자의 사고방식을 학습할 수 있다면?
Top Recruiter들은 단순히 후보자를 처리하지 않는다. 그들은 후보자를 해석한다.
행간을 읽고, 필터가 잡지 못하는 것을 잡아낸다 — 사실 계산된 베팅이었던 수평 이동, 잘 알려진 회사를 떠나 아무도 들어보지 못한 Series B로 간 사람. 그리고 시간이 지날수록 나아진다. 채용 한 건, 실패 한 건, 클라이언트와의 디브리프 한 번이 쌓여 진정으로 복제하기 어려운 판단력의 체계가 만들어진다.
그것이 Mira 에 담으려는 역량이다.
도구에서 Agent로
우리가 만드는 건 또 하나의 Sourcing 도구가 아니다.
채용 담당자의 판단 방식에서 배우는 Agent를 만들고 있다. 과거 검색에서 어떤 후보자가 "좋은" 후보로 판명됐는지, 어떤 신호가 적합성을 안정적으로 예측하는지, 어떤 경력 패턴이 부당하게 간과돼 왔는지를 누적 학습한다.
목표는 시간이 지남에 따라, 100번의 유사 검색을 마친 시니어 Recruiter 가 하는 것처럼 — 키워드 일치가 아니라 그 패턴을 전에 봤을 때 생기는 판단력으로 — 후보자를 드러내는 것이다.
지금은 초기 단계다. 하지만 방향은 분명하다.
적합한 사람이 놓치지 않도록
채용은 결코 완벽할 수 없다.
하지만 랜덤해서는 안 된다.
목표는 더 많은 후보자를 처리하는 것이 아니다. 적합한 사람이 나타났을 때 알아보는 것이다.
이 문제를 겪고 있다면 이야기를 나누고 싶다. Waitlist에 참여하기 — 초기 피드백을 위해 소수의 채용 담당자에게 접근을 오픈하고 있다.