[일자리 추천시스템 개발하기] ch.2 MVP 정의와 아이디어

 

Minimum Value Product

우리의 제품을 가장 작은 단위로 쪼개어
최소한의 기능을 정의하면 유사한 문서를
유용한 형태로 제공하는 것이다.
추천의 유용성은 유사성에 일부 종속된다.

유사성의 임계치는 어디일까?
직종이 유사하거나, 지역이 유사할 때도
우리는 두 공고가 유사하다고 말할 수 있다.

기존 서비스를 분석했을 때
채용공고가 가지고있는 고유한 키워드를 기준으로
유사한 채용공고를 필터링하고 있다는 것을 알았다.
이를테면 서울 강남구, 요양보호사, 보건, 의료같은
키워드들을 포함하는 채용공고가 노출되는 셈이다.

아쉽게도 키워드 기반의 접근법은 여러가지 문제가
존재한다는 것을 알 수 있었다.
직종과 요구하는 역량은 유사하다고 판단했지만
부산 거주자에게 대전의 일자리를 추천해주거나
신입 지원자에게 경력직을 추천해주거나
고졸 지원자에게 대졸자를 위한 공고를 추천해주는 등
불필요하다고 인식되는 정보가 많았다.

 

MVP는 최소한의 양만큼 덜어내는 모래성 게임과 같다

우리는 콘텐츠 기반 추천이 가지는
최소 기능에 결함이 있다는 것을 인지했다.
유사하면서 이를 유용한 형태로 제공하기 위해선
첫째, 더 유사한 채용공고를 뽑을 수 있어야한다.
둘째, 유저들에게 보여질 때 더 유용한 공고여야한다.

우리 제품이 지향해야할 프로덕트의 컨셉은
유사성과 유용성이라고 정의할 수 있다.
두 개념이 다소 추상적이라 구체화를 시켜보자.

유사하다는 것은 동일하다는 컨셉이 아니다.
만약 유저가 완전히 똑같은 공고를 접촉할 때,
이 공고는 유용하지 않다는 느낌을 주게된다.

유사하다는 것은 미세한 오차를 남겨놓는 것이다.
유저가 원하는 핵심적인 직무는 비슷하되,
공고가 제시하는 조건은 더 유용해야한다.

임금을 더 주거나, 지역이 가깝거나,
경력 조건이 부합하거나, 합격 가능성이 더 높아야 된다.

누가 우리 서비스를 쓰는가?

MVP가 정해졌다면 누가 우리 서비스를 쓰는지
명확하게 규정하여 그들을 기준으로 서비스를 발전시켜야한다.

워크넷의 주요 이용층은 취준생도 아닌
중장년층에 위치한 40~60대이다.
물론 워크넷이 민간 업체 공고를 한 곳으로 통합하는
플랫폼 특성도 가지고 있지만,
워크넷의 이름으로 올라오는 대부분의 공고는
중장년들을 타겟으로 한 콘텐츠들이었다.

우리 엄마가 생각났다.
우리 엄마를 만족시키는 서비스를 만들면
중장년들을 공략할 수 있을거란 생각이 들었다.

서비스를 이용해보라고 하였다.
나의 생각과는 정반대였다.
검색을 어려워하며, 스마트폰은 곧잘 쓰지만
웹 환경에선 특히 사용이 곤란해보였다.

 

어려운 인터넷 쉽게 쓸 수 없을까?

검색 조건이 많은 UI부터 문제였으며
조건에 부합하지 않는
몇건의 채용공고만 노출될 뿐이었다.

복잡한 조건을 다는 검색을 없애고
좋아할법한 콘텐츠를 추천해줄 수 있다면
몇번의 클릭만으로 그들은 만족할만한
결과를 얻을 수 있을 것이다.

디지털 환경이 미숙한 중장년들도
쓰기 쉬운 서비스를 만들면
누구나 쓰기 쉬운 서비스가 될 것이다.

더 유사하게, 더 유용하게

더 유사한 채용공고를 만들기 위해서 두 가지를 바꿨다.

데이터와 모델이다.

직무 뿐만 아니라 회사가 구직자에게
요구하는 조건도 유사하다면
기존에 포함시키지 못했던
유사성에 새로운 속성을 부여할 수 있다.

이를테면, 경비원을 모집하는데,
체격이 좋고 성실한 경비원이 필요할 수도 있으며
꼼꼼하고 살가운 성격을 가진 경비원이 필요할 수 있다.

또한, 저녁 파트 타임을 구하는 직무와
정시출근을 요구하는 직무가 있을 수 있다

위와 같은 여러가지 조건을 부합하면서
조금의 오차를 허용하는 데이터는
채용공고 속 구인자가 직접 작성하는 문장 데이터이다.

 

글을 보면 사람이 보이고 사람이 보이면 회사가 보인다

기존의 INPUT이 정형화된 범주형 데이터였다면,
우리는 더 복잡한 의미를 가진 문장 데이터를 다룬다.

모델은 자연어를 처리할 수 있는 모델이면서
문장을 구성하는 토큰을 임베딩 시킬 수 있는
BERT의 구조를 이용하기로 했다.


다음 챕터에선 제품 개발을 위한 기획에 대해서

포스팅을 하겠다.