기다리는 채용의 한계
공고를 보지 않는 잠재 후보까지 먼저 탐색합니다.
프로필에 드러나지 않은 경험까지 찾아, 숨은 인재를 발굴합니다.
우리 팀에 필요한 역량과 적합도를 분석 리포트로 제시합니다.
Python 경력 3년 이상, PyTorch 모델 개발과
vLLM 서비스 배포 경험이 있는 ML 엔지니어를 찾아주세요.
공개 활동에서 관련 경험을 찾는 중
후보 A의 공개 활동
PyTorch 모델 학습 코드와 vLLM 배포 설정을 공개했습니다. Python 경력 기간은 추가 확인이 필요합니다.
공고를 보고 지원한 사람만으로 후보군을 구성하면, 아직 이직을 고민하지 않는 인재는 만나기 어렵습니다.
Sourcer는 공개 활동에 남은 경험과 기여를 연결해 탐색 범위를 넓힙니다.
공고를 보지 않는 잠재 후보까지 먼저 탐색합니다.
발표·논문·프로젝트에 남은 실제 전문성을 살핍니다.
여러 공개 소스를 지속적으로 살펴보고 후보 정보를 모읍니다.
탐색 대상이 되는 공개 출처의 예시입니다.
접근·이용이 허용되는 범위에서 직무 관련 정보를 살펴보고, 출처와 함께 검토합니다.
기술 커뮤니티의 게시물과 토론
학회·워크샵 발표와 연구실 소식
개인 블로그와 공개 포트폴리오
채용 조건을 대화로 구체화하고, 후보별 분석 리포트와 평가 근거를 확인한 뒤 연락을 준비합니다.
가상 데이터아래 인물과 분석 결과는 제품 이해를 위한 예시이며, 실제 후보 정보가 아닙니다.

대화로 채용 조건을 구체화하고, 한 화면에서 추천 후보를 비교합니다.

현재 채용 조건에 대한 매칭 근거를 살펴봅니다. 점수는 예시이며, 미확인 항목은 추가 검토합니다.
경력·회사별 기여, GitHub 프로젝트·커밋, 논문과 최근 기술 활동까지. 출처에 연결된 공개 협업 사례와 추가 확인 사항을 스크롤하며 살펴보세요.

후보의 경험과 채용 정보를 바탕으로 개인화한 메시지 초안을 검토합니다.
화면을 좌우로 밀어 자세히 볼 수 있습니다.
숨겨진 인재 발굴
적합도 분석
개인화 아웃리치
후보의 직무 관련 발표·논문·프로젝트를 바탕으로 메시지와 팔로업 초안을 준비합니다. 담당자가 출처와 내용을 확인하고, 톤과 언어를 조정한 뒤 직접 연락합니다.
최근 발표하신 [프로젝트]에서 다룬 [기술 주제]를 관심 있게 보았습니다. 현재 저희 팀이 풀고 있는 [문제]와 맞닿아 있어, 경험을 나눌 기회를 제안드립니다.
초안 검토·수정 후 직접 연락후보와 근거를 검토하고, 우리 팀의 언어로 메시지를 다듬습니다.
담당자가 초안을 검토·수정한 뒤 직접 연락합니다.
컨퍼런스·논문·오픈소스·특허·커뮤니티 등 공개 활동을 교차해 탐색합니다. 후보를 찾은 출처와 적합도 근거를 함께 살펴볼 수 있습니다.
점수와 함께 현재 채용 조건에 대한 매칭 근거와 추가 확인 사항을 제공합니다. 점수는 채용 성공 확률이나 개인의 절대적인 역량을 뜻하지 않으며, 최종 판단은 담당자가 합니다.
자동 발송하지 않습니다. Sourcer는 개인화된 메시지 초안을 준비하고, 담당자가 내용을 검토·수정한 뒤 직접 연락합니다.
Sourcer는 인재 발굴과 접촉 준비를, Probe는 실무 과제를 통한 AI 역량 검증을 지원합니다. 채용 단계와 목적에 따라 활용할 수 있습니다.
Sourcer 체험해보기에서 서비스로 이동하거나, 도입 문의를 통해 현재 채용 상황에 맞는 활용 방법을 상담할 수 있습니다.