Mira는 후보자를 어떻게 매칭하나요
Mira가 키워드를 매칭하는 대신 요구사항을 추론하는 이유, 각 후보자를 근거와 함께 기준에 비추어 어떻게 평가하는지, 그리고 이 기술이 어디에서 왔는지.
대부분의 플랫폼에서 후보자를 검색한다는 것은 키워드 매칭을 의미합니다. "Python developer Berlin"을 입력하면 프로필에 그 단어들이 있는 모든 사람이 나옵니다. 빠르지만 많은 것을 놓칩니다. 최고의 후보자가 자신을 여러분이 쓴 표현 그대로 설명하는 경우는 드물기 때문입니다.
Mira는 다르게 작동합니다. 추론 기반 검색 모델인 MRE(Mira Reasoning Embedding)은 여러분의 요구사항을 읽고, 실제로 필요한 것을 추론하며, 실제 경력 이력이 부합하는 후보자를 찾아냅니다. 그런 다음 Mira가 각 후보자를 당신의 기준에 비추어 점수를 매깁니다. 아래 예시는 이것이 실제로 어떤 모습인지 보여줍니다.
추론이 잡아내지만 키워드는 놓치는 것
- "백엔드 경험 5년." 키워드 검색은 텍스트에서 "5년"을 찾습니다. Mira는 후보자의 경력 이력에서 실제 기간을 합산하므로, 프로필에 "5년"이라고 적혀 있지 않아도 한 회사의 3년과 다른 회사의 2.5년을 백엔드 경험으로 계산합니다.
- "제품을 0에서 1로 만들어본 사람." 키워드 검색은 문구를 문자 그대로 찾습니다. Mira는 패턴을 인식합니다. 회사 초기에 합류하여 성장 단계를 함께한 경우를 알아봅니다.
- "고성장 기업 배경." 키워드 검색은 이것을 전혀 할 수 없습니다. Mira는 후보자의 경력 이력을 읽고 회사의 단계와 성장 궤적을 추론합니다.
- "상장 기업과 스타트업 경험." 키워드 검색은 이 둘을 서로 무관한 두 개의 필터로 취급합니다. Mira는 전체 경력의 흐름을 읽어, 서로 다른 시점에 두 가지를 모두 경험한 사람을 찾아냅니다. 이는 특정한 종류의 다재다능함을 나타냅니다.
동료에게 말하듯 역할을 설명하세요
Mira는 추론하기 때문에, 평범한 언어로 역할을 설명할 수 있습니다.
"시니어이면서 기술적이지만 고객 대면도 가능한 사람이 필요해요. 그냥 투자를 많이 받기만 한 스타트업이 아니라 실제로 제품 시장 적합성(PMF)을 갖춘 스타트업에서 엔터프라이즈 세일즈를 해본 사람이요."
Mira는 이것을 개별 기준으로 분해하여 각각을 적용합니다. 키워드 조합도, 필터도, 검색 구문도 필요 없습니다.
Mira는 각 후보자를 어떻게 평가하나요
Mira는 블랙박스 점수를 돌려주지 않습니다. 각 후보자에 대해 여러분의 기준을 하나씩 살펴보며, 해당 후보자 자신의 이력에서 뽑아낸 한 줄의 근거와 함께 각 기준을 충족, 불확실, 미충족으로 표시합니다. 프로필에 아예 언급이 없을 때는, Mira는 추측하는 대신 불확실로 표시합니다.
이 기준별 결과로부터 각 후보자는 높은 일치, 부분 일치, 낮은 일치 중 하나의 전체 라벨을 받습니다. 따라서 후보자 풀을 빠르게 훑어보면서도 모든 판단 뒤에 있는 근거를 확인할 수 있습니다. 해독해야 할 숫자 점수는 없습니다.
이 기술은 어디에서 왔나요
MRE는 추론 기반 검색에 대한 Mira 자체 연구에서 탄생했습니다. 2026년 7월 기준, 추론 검색을 위한 공개 벤치마크인 BRIGHT에서 전체 1위를 기록하고 있으며, Embedding 기반 검색 모델 중에서도 1위입니다. Mira는 또한 실제 채용 데이터를 기반으로 구축한 채용 특화 평가 세트인 PJBenchmark도 만들었습니다. 네 편의 논문이 이 접근법을 설명합니다.
Mira가 하지 않는 것
Mira는 존재하지 않는 후보자를 만들어내지 않으며, 채용 결정을 대신하지도 않습니다. 근거와 함께 이용 가능한 최선의 매칭을 제시할 뿐, 최종 결정은 항상 여러분의 몫입니다. Mira에 무엇을 맡기고 무엇을 여러분이 판단해야 하는지에 대한 전체 그림은 Mira가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 참고하세요.
더 나은 결과 얻기
매칭 품질은 입력의 품질에 달려 있습니다.
- 구체적으로 작성하면 더 정확한 매칭을 얻습니다.
- 회사 단계나 경력 패턴 같은 암묵적 기준을 포함해 Mira가 추론할 거리를 더 주세요.
- 결과를 본 뒤 다듬으세요. 라운드를 거듭할수록 더 정교해집니다.
실용적인 팁은 Mira는 어떻게 검색하나요를 참고하세요.