핵심 아이디어
- 타깃
- 학벌이 아닌 실무 역량 기반 채용을 원하는 IT 스타트업·중견기업 채용 담당자 및 CTO
- 문제
- 한국 채용은 여전히 학벌·스펙 중심. '블라인드 채용' 정책은 있지만 면접에서 학벌 확인. 기존 코딩 테스트(프로그래머스 등)는 알고리즘만 측정하고 실무 역량과 괴리. 현재 해결법: 이력서 스크리닝 + 기술 면접 → 채용 미스매치율 30%+, 1건당 ₩3,000만원+ 손실.
- 해결
- 후보자는 아바타 기반 완전 익명 프로필로 참여. AI가 직무별 랜덤 실무 챌린지(실제 업무 시뮬레이션)를 생성해 매번 고유 문제 출제 → 답안 공유 원천 차단. 기업은 이름·학교·나이 없이 순수 실무 스코어와 작업물만 보고 채용 결정.
- 차별화
- ①기존 코딩 테스트 대비: 알고리즘이 아닌 실제 업무 시뮬레이션(API 설계, 장애 대응, 코드리뷰 등) ②AI 랜덤 생성으로 모든 후보자가 고유 문제 → 치팅 원천 차단 ③아바타 시스템으로 최종 면접까지 완전 익명 유지
핵심 기능
- 01
AI 랜덤 챌린지 생성: 직무별 실무 시뮬레이션 자동 출제 (매 후보자 고유 문제)
- 02
아바타 기반 익명 프로필: 이름·학교·사진·나이 완전 비공개
- 03
실시간 실무 어세스먼트: 코딩·디자인·데이터분석·기획 등 직군별 평가 환경
- 04
기업 대시보드: 스킬 스코어 비교·직군 벤치마크·채용 퍼널 분석
- 05
후보자 벤치마킹: 동일 직군 지원자 대비 상위 % 및 강·약점 리포트
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 기업 월 ₩299,000/계정(무제한 평가) × 목표 50개사 = 월 ₩14,950,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 프리미엄: 채용 성사 시 연봉 5% 성공보수. |
| 근거 02 | 채용 미스매치 1건 = ₩3,000만원+ 비용 → 월 30만원은 면접 1회 실패 방지만으로도 회수. |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 국내 채용 서비스 시장 약 ₩5조유효 시장 채용 평가/어세스먼트 시장 약 ₩4,000억초기 목표 시장 초기 IT 스타트업·중견기업 50개사 ≈ ₩1.8억/년
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 클럽펭귄(아바타 익명 소셜) × 모든 선택이 랜덤(AI 랜덤 챌린지): 가상세계의 익명성 + 랜덤 게임 메커니즘을 채용에 적용
- 분석 방식
- 방법 8: 미친 페르소나 — '외계인이라면 종이(이력서) 보고 사람 뽑는 게 미쳤다고 생각할 것. 그냥 실력을 랜덤 테스트하면 되지 않나?'
- 포착 일자
- 2026.03.11