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전사 700여 명의 '전자 윤리서약서' 서명이 필요했으나 생산 현장은 개인 PC 사용 불가. 종이 서명→스캔→자르기→등록 시 14일 이상 소요될 것으로 예상되어 심사 일정 준수 위기.

• Mobile First 접근: PC가 없는 현장직도 본인 휴대폰으로 즉시 접속 가능한 웹앱 개발
• Canvas API 활용: 터치 스크린에 직접 서명하고, 이를 이미지 파일(Blob)로 변환하여 서버에 자동 저장
• 실시간 수합 모니터링: 미제출자 명단 실시간 파악 및 독려 가능

전사 700여 명 서명을 3일 만에 수합 (예상 14일 이상), 심사 무지연 종료

직무 분류 고도화를 위해 사내 인터뷰/설문 텍스트를 분석해야 했으나, 단순 AI 활용 시 프롬프트마다 결과가 달라져 데이터 신뢰도 확보가 어려움. 뽑은 키워드를 매번 포스터와 문안으로 옮기는 일도 반복됐고, 그 과정에서 브랜드 톤이 흔들림.

• Agent Persona 설계: '직무 분석가' 페르소나와 일관된 분석 프레임워크를 탑재해 빈출 키워드(역량·스킬·태도)를 군집화하고 R&R(역할·책임) 정립을 보조.
• 분석에서 생성으로: 직무 분석 키워드를 채용 공고 문안·포스터 생성에 바로 연결 (시트·AI 데이터에서 포스터가 바로 나옴)

직무 단위 분류 체계 수립·채용 공고 JD 개선 완료. 직무 키워드 EVP 600건 분석으로 확장.

시트·AI 데이터에서 포스터가 바로 나옴 (공개 저장소 recruit-poster-demo)

리멤버·원티드 등 기존 플랫폼에 없는 C레벨·리더급 및 개발자 인력을 직접 발굴하기 어려움

• 검색 이원화: 역할어 검색과 전문근거 검색을 분리, 고정된 검색 예산 안에서 회수 폭 확보
• 근거 계층화: 동일 인물 URL 병합 후 근거 강도를 직접·인접·확장 세 층으로 구분
• 자격과 책임 구분: AWS 자격은 클라우드 통제 책임, 심사원 자격은 인증 범위 책임으로 별도 판정
• 편향 차단: 나이·성별·국적을 검색어·추론·점수 어디에도 쓰지 않도록 코드 단 차단 규칙 적용
• Codex로 만든 소싱 도구 활용 중, LinkedIn X-ray의 검색 대상에 GitHub 추가

개선 판정 기준과 기각 조건 사전 선언, 후보 수 증가만으로 성공 처리하지 않는 판정 구조