HN 구인·구직 글 105건과 후보자 130명을 AI로 매칭한 HN Match Maker

품질을 어떻게 평가했는지 궁금함. 내부에서도 Hedgy에서 비슷한 매칭을 하는데, 랭커와 적합도 점수 설계가 어려운 문제더라.

'품질'은 너무 추상적임. 연차, 급여 범위, 명시된 기술, 도메인 지식을 보는데 구인 글은 매우 구체적인 반면 구직 글은 최대한 넓게 어필하려 해서 맞추기 어렵다. 현재 최고 점수도 50%를 넘지 않았고 태그 추출 방식은 더 손볼 생각임.

원글 작성자에게 글을 재게시하는 대가를 지급하고 있나?

왜 지급해야 하는지 모르겠음. HN 글의 저작권과 공정 이용 문제일 수는 있겠지만, 돈은 벌지 않고 계산 비용도 내가 내고 있음.

구직 희망자가 /user/:user_name 경로에서 매칭 결과를 공개로 볼 수 있게 한 건 소름 돋음. 인증하거나 비공개로 해야지, 공개 글을 다시 모아 사람을 노출하는 느낌임. Abacus.ai 홍보처럼도 보이고 본문에 미완성 목록까지 있어서 좋은 의도로 만든 글처럼 안 보임.

공개 포럼에서 자기가 고른 사용자명으로 쓴 글인데, 그걸 읽고 매칭해 보는 게 사생활 침해인가?

나도 6개월 넘게 전에 한 번 구직 글을 올린 뒤 여러 구인 목록 사이트에서 내 글을 찾은 사람이 이메일을 보냈음. 어떤 사람은 이력서까지 맞춰 보내는데 이미 자리가 없어서 미안하더라.

HN 구인 글 스크레이퍼는 수년째 흔한 Show HN 프로젝트임. 나도 10년 전에 하나 만들었고 지금은 오프라인이지만, 공개 포럼에 노출을 얻으려고 올린 글을 모으는 걸 악의적이라고 하는 건 과함.

나도 가짜나 숨긴 이메일로 한 번 올렸는데 DocuSign 메일을 수천 통 받았음.

태그를 글마다 추출하지 말고 정해진 태그 목록에 모든 글을 넣는 편이 나을 듯함. 채용 공고의 large-scale data systems 같은 긴 표현은 후보자 글과 거의 일치하지 않을 테니까.

그 방식도 고려 중임. 일반적인 벡터 임베딩으로 태그를 정리할 수 있을지 생각하고 있음.

작성자가 말한 대로 구직 글은 지나치게 일반적이고 구인 글은 지나치게 구체적이라, 이 시장에서 매칭 엔진을 만드는 일 자체가 잘 안 맞는 조합 같음.

원격 근무라고만 쓰지 말고 회사 실제 소재지도 같이 보여주면 좋겠음. 미국 회사와 일하고 싶지 않은 사람도 많음.