AI Sourcing을 위한 효과적인 JD 작성법

Mira의 AI Agent에 역할을 설명하는 팁. "스타트업 DNA"나 "처음부터 구축한 경험" 같은 암묵적 기준을 포함하면 더 나은 후보자 매칭이 가능합니다.

Mira의 Agent는 자연어를 이해합니다, 공식적인 직무 기술서를 작성할 필요가 없습니다. 다만, 역할을 설명하는 방식이 Shortlist의 품질에 큰 영향을 미칩니다.

좋은 설명 vs. 약한 설명

약함	좋음	중요한 이유
"개발자를 찾아줘"	"시니어 백엔드 엔지니어, Python 5년+, 대규모 마이크로서비스 구축 경험, 핀테크 출신 선호"	더 많은 컨텍스트가 MRE에 더 많은 신호를 제공
"NYC 마케팅 담당"	"NYC B2B SaaS 마케팅 매니저, 제품 런칭 경험, 데이터 기반 캠페인에 익숙"	암묵적 기준("데이터에 익숙")이 추론 기반 매칭을 활성화
"뛰어난 사람이 필요해"	"제품을 0에서 1로 만든 경험이 있는 사람, Series A-B 스타트업이 이상적"	Mira는 "0에서 1"을 초기 단계 구축 경험으로 해석

Mira Reasoning Embedding은 키워드 검색을 넘어섭니다:

"최소 5년 백엔드 개발 경험"

MRE은 프로필 태그가 아닌 후보자의 경력 타임라인에서 경험 기간을 계산합니다.

"0에서 1 경험이 있는 사람" 또는 "팀을 처음부터 구축한 경험"

MRE은 내포된 의미를 해석합니다, 초기 단계 회사 구축, 처음부터의 팀 구성.

"상장 기업 배경" 또는 "고성장 스타트업 DNA"

MRE은 후보자의 경력(기업 규모, 투자 단계, 성장 궤적)에서 조직적 맥락을 추론합니다.

"상장 기업에서의 영업 경험이 있고 스타트업 경험도 있는 사람"

MRE은 후보자 경력의 여러 부분에 걸쳐 다단계 추론을 수행합니다.

직책이 아니라 기술을 구체적으로. "풀스택"은 사람마다 다른 의미입니다. "React + Node.js + PostgreSQL"이 필요하다면 그렇게 말하세요.
암묵적 기준을 포함하세요. 리크루터에게 구두로 전달하는 것들 : "근성 있는", "독립적으로 일할 수 있는", "원격 팀을 관리해 본" : Mira도 이런 것을 이해합니다.
기업 유형을 언급하세요. "YC 스타트업 출신"과 "대기업 출신"은 Agent가 보여주는 후보자를 크게 바꿉니다.
근무지 선호를 명확히. "베를린 선호, 원격 가능"은 "유연한 근무지"보다 명확합니다.
과도하게 필터링하지 마세요. 넓게 시작하고 점점 좁히세요. 첫 Shortlist를 본 후 Agent에게 "스타트업 경험이 더 많은 후보자로 좁혀줘"라고 말할 수 있습니다.

Shortlist를 확인한 후 같은 대화에서 조정할 수 있습니다:

Agent는 전체 대화 컨텍스트를 기억하고 다음 검색을 그에 맞게 조정합니다.