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이번 에피소드에서는 Aaron Jorgensen과 함께 JobHive가 어떻게 탄생했는지, 작은 이력서 분석 실험에서 시작하여 점차 체계적인 AI 기반 면접 워크플로로 발전하게 된 과정을 이야기합니다. Aaron은 음성 캡처, 녹취, 프롬프트, AI 아바타를 처리하는 방식과 모든 것을 하나의 모델에 의존하는 대신 다중 에이전트 방식을 채택한 이유를 설명합니다.
또한 "공정한 점수 부여"의 의미, 평가자 교차 검증 및 신뢰도 수준 설정 방법, 그리고 고용주와 지원자 모두에게 의사 결정 과정을 투명하게 공개하는 것이 중요한 이유에 대해서도 자세히 알아봅니다.
개발자 입장에서 아론은 플랫폼 개발의 실질적인 측면을 자세히 설명합니다. MVP(최소 기능 제품)를 구상하고, LangChain을 활용하고, 오버헤드를 줄이는 AWS 도구를 선택하고, 흔히 발생하는 문제점들(기능 오류, 불안정한 외부 서비스, 인내심을 시험하는 순간들)을 해결하는 과정을 이야기합니다. 또한 어려운 시기를 견뎌낼 수 있도록 도와준 루틴과 습관에 대해서도 공유합니다.
채용 워크플로, AI 도구, 또는 초기 프로토타입을 실제 작동하는 제품으로 구현하는 과정에 관심이 있다면, 이 대화가 모든 것을 다룰 것입니다.
아론의 활동에 대해 더 자세히 알아보려면 그의 웹사이트를 방문하거나 소셜 미디어에서 연락해 보세요.
JobHive: https://jobhive.ai
아론 웹사이트: https://ajeema.com/
LinkedIn: / mraaronjorgensen
Circle: https://pybites.circle.so/u/22287446
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이 에피소드에서 언급된 책: https://pybitesbooks.com/books/P3EFa-...
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