[스펙터를 소개해요] 스펙터는 데이터로 사람을 이해하고 예측하여, 더 나은 관계를 만드는데 집중합니다. 궁극적으로 인간관계에서 비롯되는 불필요한 스트레스를 줄이고, 보다 건강한 삶을 만드는 것을 지향합니다. 그 첫 걸음으로 공정하고 신뢰할 수 있는 평판정보를 제공하여 기업과 지원자 간 신뢰를 구축하고자 합니다. 🌎세계가 주목하고 있어ㅁ -스타트업 혹한기 속 꾸준한 투자 유치 Pre-Series B 달성 -누적 투자금 120억 원 달성 -미국 실리콘밸리 VC 스톰벤처스(Storm Ventures)의 후속 투자 -베트남의 글로벌 VC 두벤처스(Do Ventures)의 신규 투자 -국내 최고 VC 스틱벤처스(STIC Ventures), 스트롱벤처스(Strong Ventures), 베이스벤처스(BASS Ventures), 패스트벤처스(Fast Ventures) 매 라운드 후속 투자 -매해 10배 성장을 목표로 지표 상승 (*전년 대비 성장 지표) ㆍ매출액 3배 성장 ㆍ유료 고객 수 2배 성장 ㆍ재구매 고객 수 7배 성장 -폭발적인 HR 혁신을 위한 글로벌 확장 (싱가포르, 미국) 🚀 스펙터의 6가지 서비스는 고객의 어떤 문제를 해결하나요? - TEO : 채용실패차단 AI TEO. 데이터로 사람을 이해하는 TEO가 서류, 평판, 면접 데이터를 통합 분석해서 채용 과정의 불확실성을 줄이고 채용 실패 없는 선택을 가능하게 해요. "구글 뛰어넘는 정확도로 채용실패 막는다"..스펙터, HR 트렌드 세미나 'Decision 2025'서 AI 채용 결정 솔루션 'TEO(테오)' 공개 "채용실패 비용 1경원"…AI로 딱 맞는 인재 중매 '스펙터' 비결은? -플랫폼 평판 조회 : 이력서에서 보이지 않았던 가치를 검증해 인재와 기업 간의 신뢰를 구축하고, 채용 담당자의 리소스를 절감해요. (32) (스펙터 윤경욱 대표) 팀 스펙터를 만들어가는 채용과 조직문화 - YouTube -프리미엄 평판 조회(Human Insight) : C-Level, 고위직 대상으로 플랫폼 평판 조회와 콜 인터뷰, 팀 인터뷰를 통해 더욱 세심히 검증하여 채용 리스크를 줄여요. 프리미엄은 달라야 한다. 평판조회로 채용 리스크 줄이는 법 - 진짜 나를 빛나게, 스펙터 Specter -HR Recreation : 업무성향 키워드 기반의 조직 활성화 프로그램으로, 조직원 간의 강점을 이해하고 협업을 도모해 조직 문화를 개선해요. 채용에 진심인 HR 담당자들의 공간 [스펙터 라운지] 스케치 영상! -Team Inside(조직 DNA 진단): 건강한 조직 문화를 구축하고 싶은 인사 담당자를 위해, 조직 내부에서 진행하는 평판 조회인 팀 인사이드! 조직의 현 상황을 진단해 우리 조직은 어떤 성향을 갖춘 사람이 있는지, 어떤 문화를 갖고 있는지를 파악해 조직 이해를 증진해요. 조직문화와 리더십을 위한 새로운 접근법 / 롯데유통군HQ / 스펙터 인터뷰 -LINA(피드백 문화 필수 앱): AI 피드백 앱 LINA로 건강한 피드백 문화를 만들어가요! LINA를 통해 조직의 건강한 피드백 문화를 만들어 조직을 혁신 하는 것에 기여해요. 스펙터 | 마침내, 확신을 갖다

[이런 문제를 함께 풉니다] 단순히 '도입'하는 AI가 아닙니다. AI 자체가 비즈니스의 핵심이 되는 고난도 문제를 다룹니다. 1. AI 면접관 'Tony' : 대화형 AI의 정점 (The Core Mission) 정해진 스크립트를 읊는 챗봇이 아닙니다. 이력서와 평판 데이터를 실시간으로 분석해 '개인화된 첫 질문'을 던집니다. 후보자의 답변 의도를 간파하고, 핵심을 파고드는 '꼬리 질문'을 생성하는 Dynamic Interview Agent를 구축합니다. Hallucination을 통제하며 채용 도메인에 특화된 RAG 및 Fine-tuning 파이프라인을 총괄합니다. 2. 핵심 엔진 'TEO'의 진화 (Deepening the Core) 수천만 건의 텍스트/행동 데이터를 기반으로 후보자와 포지션의 적합도를 넘어 '입사 후 미래 성과'를 예측하는 모델로 고도화합니다. Text, Graph, Behavior 데이터를 결합하여 사람의 의사결정을 보조하는 인사이트 엔진을 만듭니다

[이런 리더를 찾습니다 (Qualifications) ] AI/ML/NLP 실무 경력 5년 이상 혹은 그에 준하는 역량을 보유하신 분 End-to-End Engineering: 비즈니스 문제를 AI 모델로 정의하고, 데이터 수집-모델링-배포-모니터링까지 전 과정을 주도적으로 설계 및 운영해 본 경험 Production LLM: LLM(ChatGPT, Claude, Gemini 등)을 활용하여 실제 서비스 레벨의 기능을 구현하고, RAG/Fine-tuning 등을 통해 성능 한계를 극복해 본 경험 Architecture Design: Python, PyTorch/TensorFlow 생태계에 능숙하며, 확장 가능한 ML 파이프라인 및 서빙 아키텍처를 구축할 수 있는 분 Product Mindset: 추천 시스템, 예측 모델 등을 단순 '실험'이 아닌 고객이 사용하는 '제품'으로 상용화해 본 경험

[ 우리는 이런 'DNA'를 나눕니다 (Core Values)] Business Alignment: 비즈니스 목표를 명확한 '기술 로드맵'으로 번역하고, PO/Biz 조직과 투명하게 소통하며 협업 사이클을 리드합니다. Action-Oriented: "데이터가 없다"고 멈추지 않습니다. 필요한 스키마를 정의하고 수집 전략을 세워 실행으로 옮깁니다. Impact First: 모델의 오프라인 지표(Accuracy)뿐만 아니라, 실제 비즈니스 임팩트(매출, 전환율, 비용 절감)를 최우선 기준으로 삼습니다. Disciplined Speed: 완벽한 설계를 위해 지체하기보다, 가설-실험-검증의 짧은 주기를 반복하며 빠르게 정답을 찾아갑니다. [이런 경험이 있다면 더 좋습니다 (Preferred)] 팀 내 기술적 기준(Standard)을 높여주실 분을 선호합니다. Advanced LLM Architecture: 대규모 RAG 파이프라인(Hybrid Search, Re-ranking, GraphRAG) 구축 및 운영 경험 vLLM, Triton 등을 활용한 서빙 최적화(Latency/Throughput) 경험 LoRA/PEFT, Distillation 등 모델 경량화 및 도메인 최적화 경험 MLOps & Engineering Culture: MLOps 인프라(Experiment Tracking, Model Registry, CI/CD/CT)를 0 to 1으로 구축해 본 경험 코드 리뷰, 리서치 공유 등 기술 문화를 정착시키고 팀의 성장을 이끌어 본 경험 (Mentor/Tech Lead) Domain & Specific Skills: 채용/HR 도메인 또는 SaaS/플랫폼 비즈니스 이해도 한국어 음성 인식(ASR) 및 화자 분리, 실시간 스트리밍 처리 경험 검색/매칭 모델링(Cross-Encoder, ColBERT, Learning to Rank) 심화 경험

[스펙터 합류 여정] 서류 전형 > 평판 등록 > 직무 인터뷰 > 컬쳐핏 인터뷰 > 최종 합류 평판 등록: 스펙터의 서비스를 직접 경험하며, 본인의 리더십과 협업 스타일에 대한 객관적 데이터를 확인하는 과정입니다. 직무 인터뷰: 기술적 깊이와 문제 해결 능력을 심도 있게 논의합니다. (필요 시 사전 과제 또는 Tech Talk 진행) 함께하고 싶은 동료를 빠르고 효율적으로 모시기 위해 짧은 콜 인터뷰를 요청드릴 수 있어요.

[보상에 대한 고민은 저희가 합니다] 최고의 인재에게는 그에 걸맞은 대우가 필요하다는 것을 잘 알고 있습니다. "시작은 일단 '한 장' 부터": S급 동료라는 무게감에 맞춰 기본 연봉은 최소 1억 원부터 시작합니다. 상한선은 당신의 역량에 따라 열려 있습니다. "합격만 하세요": 서로가 확신을 가졌다면, 현재 처우 대비 20% 인상을 보장합니다. 소모적인 연봉 줄다리기는 하지 않습니다. "Upside Potential": 단순한 고용 관계를 넘어, 스펙터의 J-Curve를 함께 그릴 파트너가 된다면 의미 있는 규모의 스톡옵션을 부여합니다.