IT 기술로 취업의 문을 열어주는
소셜 이노베이터

많은 학생이 ‘취업’을 통해 경제적으로 자립한다. Social Innovators Table 여섯 번째 모임에서는 빅데이터로 지방 청년의 취업을 돕고 있는 김희동 스마트소셜 대표와 함께 청년 취업의 새로운 가능성을 모색했다.

청년들이 지역을 떠나는 이유

“부산에 사는 대학생들은 어떤 경로로 취업 정보를 얻을까요? 부산시에서는 이러한 설문 조사를 진행한 적이 있습니다. 놀랍게도 학생들의 41.1%가 아직도 선배나 친구로부터 취업 정보를 얻는다고 답했어요.” 온라인으로 필요한 정보를 얻는 스마트 시대에 왜 이런 현상이 발생한 걸까? 김희동 대표는 구인·구직 사이트의 정보 불균형 때문이라고 이야기를 이어갔다. “구인·구직 사이트에 들어가보세요. 메인 화면에 나온 기업 중에서 지방 청년들이 지원할 수 있는 곳은 거의 없습니다. 지방 청년들은 이렇게 기울어진 운동장에서 출발합니다.” 김희동 대표는 부산에서 태어나 지방대학에서 산업디자인을 전공하고 취업하기까지 다양한 지역 소외를 경험했다. 그리고 사진작가, 테마파크 기획자로 분야를 넘나들며 적성에 맞는 일을 찾느라 애쓴 경험도 있다. 그는 자연스럽게 청년들의 진로를 돕는 사회적 기업을 꿈꾸게 됐다. 김희동 대표는 오프라인에서 대학생들과 이야기를 나누며 채용 시장의 문제부터 파악했다. 가장 큰 문제는 정보 부족으로 인한 ‘일자리 미스매칭’이었다. 지역에는 우수한 중소기업이 많지만, 청년들은 이에 대한 기업 정보나 직무 정보가 부족해 지원을 꺼렸고, 중소기업은 인재를 검증할 노하우가 부족해 직무에 맞는 인재를 선별하기 어려웠다. 이러한 정보 불균형 문제를 해결할 플랫폼을 만든다면 학생들은 적성에 맞는 직장을 찾고, 지방 중소기업은 인력난을 해소할 수 있을 것이라고 생각했다.

데이터를 기반으로 하는 ‘퍼스트잡’

김희동 대표는 지방 청년들의 일자리 미스매칭 문제를 해결하기 위해 ‘스마트소셜’이라는 회사를 설립하고, 빅데이터를 활용한 일자리 플랫폼 ‘퍼스트잡’을 론칭했다. “기존 구인·구직 사이트와 달리 지방 대학들과 관계를 맺고, 학생들의 정보를 입학과 동시에 수집했죠.” 학생들에게는 소속이나 결과 중심의 이력서 대신 어디에서 무엇을 하고 배웠는지 과정 중심의 ‘역량 이력서’를 작성하게 했다. 그 외에도 현장 실습, 성적, 적성 등의 정보를 모아 국가수리과학연구소와 공동 개발한 산업 수학 기반의 직무 필터를 적용했다. 그러면 이력서, 포트폴리오, 자기소개서 등에 자주 사용됐거나 강조된 단어를 분석해 해당 학생에게 맞는 직무를 찾아주고, 학생과 기업의 ‘궁합’까지 점수로 확인할 수 있다. 또한 구직자들에게는 자세한 중소기업 직무 정보를 제공했다. 선배들을 통해 쌓아놓은 현장 실습 데이터가 있었기에 가능했다. 김희동 대표는 정보가 원활하게 유통된다면 ‘자발적 실업’도 해결할 수 있을 거라고 설명한다. “최근 문제가 되는 실업 중 하나가 자발적 실업입니다. 구직자가 조금 더 나은 직장을 가기 위해 구직 상태로 버티거나 퇴사를 하는거죠. 본인에게 ‘좋은 직장’, ‘맞는 직무’를 아직 못 찾았기 때문이에요.” 빅데이터를 통한 매칭 서비스는 학생과 기업이 서로 왜 선택해야 하는지 데이터로 나오기 때문에 믿고 선택할 수 있다. 양질의 정보만 서로에게 전달되어도 학생들은 직업 탐색 시간을 단축할 수 있고, 어떤 직무를 하는지 충분히 이해하고 입사하기 때문에 회사는 퇴사율 감소 효과를 얻게 된다.

퍼스트잡이 꿈꾸는 변화

김희동 대표는 2017년에 운영한 퍼스트잡의 성과를 수치로 확인할 수 있었다. 일례로 부산의 한 전문대학은 퍼스트잡을 이용해 조선 기계 계열 학생들에게 맞는 직무를 추천했다. 그 결과 취업률은 전년 대비 상승했다. 조선·기계업종 시장 상황이 좋지 않았음에도 맞춤 직무를 중심으로 새로운 분야에서 적합한 업종을 추천한 덕에 얻은 성과다. 올해는 퍼스트잡이 더 많은 학교와 연계하고 있어 그 결과가 더욱 기대된다. 기업에서도 좋은 평가가 이어졌다. 관심도 없고 직무와 맞지 않는 신입 사원을 가르쳐봐야 이탈은 정해진 순서다. 하지만 빅데이터를 통해 뽑은 인재는 업무 적응 기간이 짧았고, 1년 이내에 퇴사하는 비율이 감소하는 등 성과가 있었다. “퍼스트잡 플랫폼이 좋은 성과를 거둘 수 있었던 건 모두 진성 데이터를 기반으로 만든 예측 모델 덕입니다.” 김희동 대표는 더 정확한 예측 모델을 만들고자 최근 인공지능 전문 기업 마인즈랩과 협력해 학생들과 채팅하는 인공지능 ‘챗봇’도 개발했다. 자기 주도성이 부족한 학생들로부터 양질의 정보를 얻기 위해서다. “퍼스트잡은 상위 10%가 아닌, 지방의 중·저학력 학생들을 대상으로 한 플랫폼을 지향합니다. 사회의 중간층을 형성하고 있는 이들이 단단하게 자리를 잘 잡아야 사회 전체가 발전할 수 있을 테니까요.” 김희동 대표는 앞으로도 정보 불균형을 겪는 지방 청년들을 도울 수 있도록 노력할 계획이다.

퍼스트잡 플랫폼이 좋은 성과를 거둘 수
있었던 건 모두 진성 데이터를 기반으로
만든 예측 모델 덕입니다.