"채용공고도 데이터로"…잡코리아, 작성 가이드 무료 배포

기사입력 : 2026년07월08일 13:51

최종수정 : 2026년07월08일 13:51

AI 핵심 요약

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잡코리아가 8일 기업 채용담당자용 채용공고 작성 가이드를 무료 배포했다
제목은 10자 이하 직무+직책 구조가 성과 높고 회사소개는 201~300자로 간결할수록 좋았다
담당업무는 구체·다양하게 자격요건은 핵심만 우대·복지는 폭넓게 제시할수록 지원율이 높았다

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

3만건 채용공고 분석…지원율 높이는 공식 공개
"회사소개는 201~300자…업무는 구체적으로"

[서울=뉴스핌] 이석훈 기자 = 잡코리아가 기업 채용 담당자를 위한 '지원율을 높이는 채용공고 작성 가이드'를 무료 배포한다고 8일 밝혔다.

이번 가이드는 3만 건 이상의 채용공고와 30년간 축적한 지원자 행동 데이터를 바탕으로 지원율을 높이는 작성법을 정리했다. 제목부터 회사소개, 담당업무, 복지까지 공고 작성 전 과정을 5개 항목으로 나눠 제시했다.

채용공고 제목은 평균 17.1자였지만, 10자 이하의 간결한 제목이 가장 높은 성과를 기록했다. 조회수는 평균보다 24%, 지원수는 35% 많았으며, '직무+직책' 형태의 제목이 지원 전환에 효과적인 것으로 분석됐다. 반면 괄호를 활용한 제목은 조회수와 지원수가 모두 감소하는 경향을 보였다.

회사소개는 평균 444자였지만, 지원 성과는 201~300자 분량에서 가장 높게 나타났다. 핵심 내용을 간결하게 전달할수록 지원율이 높아지는 것으로 분석됐다.

담당업무는 구체적으로 작성할수록 지원 성과가 높았다. 평균 5.9개 항목(120자)이었으며, 11개 이상 작성한 공고는 조회수와 지원수가 각각 12.8%, 22.1% 높았다. 반면 자격요건은 평균 6.1개 항목이 가장 효과적이었고, 9~10개 이상 제시할 경우 지원 성과가 오히려 감소했다.

우대사항은 5~8개, 복지제도는 다양하게 제시할수록 지원 성과가 높았다. 특히 기업들은 '관계·경험형 복지'와 '생활 지원형 복지'를 가장 많이 강조하는 것으로 분석됐다.

정은혜 웍스피어 인사이트전략팀장은 "채용공고는 기업과 인재가 처음 만나는 접점인 만큼, 작성 방식에 따라 지원 성과가 크게 달라진다"고 말했다.

한편 '채용공고 작성 가이드'는 잡코리아 플랫폼 내 공지사항과 공식 B2B(기업 간 거래) 콘텐츠 채널 '웍스피어 HR 블로그'를 통해 무료로 확인할 수 있다.

[AI Q&A]

Q1. 잡코리아가 배포하는 '채용공고 작성 가이드'의 핵심 목적은 무엇인가?
A1. 기업 채용 담당자가 채용공고를 '감'이 아니라 실제 데이터에 기반해 작성하도록 돕는 것이 핵심이다. 3만 건 이상 공고와 30년간 지원자 행동 패턴을 분석해, 지원율을 높이는 공고 구성·표현 방식을 정리한 자료다.

Q2. 공고 제목과 회사소개는 어떻게 쓰는 것이 효과적인가?
A2. 공고 제목은 평균 17.1자였지만, 10자 이하의 짧고 간결한 제목이 가장 효과적이었고 조회수는 평균 대비 24%, 지원수는 35% 더 많았다. '직무+직책' 구조로 핵심 정보를 명확히 드러낸 제목이 유리했으며, 괄호로 정보를 덧붙이는 방식은 오히려 조회·지원 감소 경향이 있었다. 회사소개는 평균 444자였지만, 201~300자 분량이 가장 성과가 좋아 핵심 내용을 압축해 전달하는 것이 지원 결정에 도움이 되는 것으로 분석됐다.

Q3. 담당업무·자격요건은 어떻게 구성하는 것이 좋은가?
A3. 담당업무는 평균 5.9개 항목, 약 120자 수준이었고, 항목과 글자 수가 많을수록 지원 성과가 높았다. 항목이 11개 이상일 때 조회수는 12.8%, 지원수는 22.1% 더 많아 '업무는 구체적으로' 쓰는 게 중요하다는 결론이다. 자격요건은 평균 6.1개 항목일 때 매력도가 가장 높았고, 9~10개를 넘어가면 조회·지원 모두 감소해 '자격은 핵심만 간추리는 것'이 효과적이었다.

Q4. 우대사항·복지 항목은 어떻게 써야 지원율을 높일 수 있나?
A4. 우대사항은 평균 6.1개였고, 5~8개 수준에서 지원 성과가 가장 좋았다. 복지제도는 평균 9.7개가 제시될 때 항목이 많을수록 지원수가 증가하는 경향을 보였다. 기업들이 가장 많이 강조하는 복지 유형은 구성원 간 연결과 경험을 중시하는 '관계·경험형 복지(약 28.8%)'와 실질적으로 반복 체감 가능한 '생활 지원형 복지(약 24.4%)'로 나타났다.

Q5. 가이드에는 어떤 실무적 도움 요소가 담겨 있고, 어디서 볼 수 있나?
A5. 분석 결과를 종합해 '지원율을 높이는 채용공고 작성 공식'과 실제 예시까지 포함해, 채용 담당자가 바로 현업 공고 작성에 활용할 수 있도록 구성되어 있다. 이 가이드는 잡코리아 플랫폼 내 공지사항과 공식 B2B 콘텐츠 채널인 '웍스피어 HR 블로그'를 통해 누구나 무료로 확인할 수 있다.

stpoemseok@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00