Earticle

본 연구는 BERT를 활용하여 구인 공고와 자기소개서의 맥락을 정확하게 파악함으로써, 기존 키워드 매칭 방식의 한계를 극복하고자 합니다. 기존의 단순 검색 알고리즘은 문맥적 정확도가 낮아 사용자 경험이 저하되는 문제가 있었습니다. BERT를 통해 보다 정확하고 개인화된 매칭 서비스를 제공함으로써, 구직자와 기업 간의 미스매치를 줄이고 채용 효율성을 높이며, 구직자의 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 궁극적으로는 노동 시장의 활성화에 기여할 것입니다. 본 연구는 BERT 기반 매칭의 한계점을 심층적으로 분석하고, 데이터 품질 및 모델 개선 전략을 제시하며, 향후 연구 방향을 제안하여 AI 기반 구인 구직 매칭 서비스의 지속적인 발전 가능성을 모색합니다.

This research aims to enhance job matching services by leveraging BERT to accurately capture the context of job postings and cover letters. Unlike traditional keyword-based matching methods, which often struggle with low accuracy and result in poor user experiences, our approach provides more precise and personalized matches. By reducing mismatches between job seekers and employers, we expect to increase hiring efficiency, lower recruitment costs for companies, and improve job satisfaction for applicants. Ultimately, this research highlights the potential of AI to revolutionize the job market. Furthermore, we delve into the limitations of BERT, propose improvement strategies focusing on data quality and model refinement, and suggest future research directions to overcome these challenges and further optimize AI-driven job matching services.