• 제목/요약/키워드: Online Job Posting

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온라인 채용정보를 이용한 데이터 과학자 요구 역량 탐색 (Exploring the Job Competencies of Data Scientists Using Online Job Posting)

  • 김향단;백승익
    • 한국전자거래학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.1-20
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    • 2022
  • 4차 산업혁명으로 글로벌 비즈니스 환경이 빠르게 변화함에 따라 기존에는 없던 새로운 직종들이 등장하고 있다. 새롭게 등장한 직종 중에 최근에 기업들이 가장 많은 관심을 가지고 있는 직종은 '데이터 과학자 (Data Scientist)'일 것이다. 인터넷과 같은 정보통신 기술이 우리들의 생활에서 차지하는 비중이 커지면서 온라인에서의 활동 뿐만 아니라 오프라인 상에서의 활동에 대한 데이터가 매시간 컴퓨터에 저장되어 빅데이터를 생성하고 있다. 기업들은 이런 빅데이터로부터 새로운 기회를 창출하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 이런 기업의 노력과 함께 새롭게 등장한 직종이 바로 '데이터 과학자'이다. 빅데이터 시대를 이끌어갈 유망 직업인 데이터 과학자에 대한 수요는 끊임없이 증가되고 있지만 공급은 여전히 부족한 현황이다. 분석과 관련된 기술과 도구들이 새롭게 개발되고 있음에도 불구하고 기업은 여전히 이러한 기술을 목적에 맞게 활용할 수 있는 전문가를 찾는데 있어서 많은 어려움을 겪고 있다. 데이터 과학자 부족 문제를 심각하게 만드는 주요 이유 중 하나는 데이터 과학자 직무에 대한 이해가 부족하다는 점에서 찾을 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 기업에서 필요로 하는 데이터 과학자의 역량을 기업의 실제 채용정보를 정성적으로 분석하여 보았다. 연구 결과, 과거 소프트웨어 엔지니어나 시스템 분석가들에게 요구되었던 Technical Skill과 System Skill 뿐만 아니라 비즈니스 컨설턴트나 Project Manager에게 요구되었던 비즈니스 관련 스킬이나 효율적인 팀워크를 위한 대인관련 스킬도 광범위하게 요구됨을 발견하였다. 본 연구결과를 통하여 데이터 과학자란 직업에 관심을 가지고 있는 사람들과 데이터 과학자를 채용하기를 원하는 기업에게 가이드라인을 제공하여 줄 것으로 기대하고 있다.

An Exploratory Approach to Discovering Salary-Related Wording in Job Postings in Korea

  • Ha, Taehyun;Coh, Byoung-Youl;Lee, Mingook;Yun, Bitnari;Chun, Hong-Woo
    • Journal of Information Science Theory and Practice
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    • 제10권spc호
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    • pp.86-95
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    • 2022
  • Online recruitment websites discuss job demands in various fields, and job postings contain detailed job specifications. Analyzing this text can elucidate the features that determine job salaries. Text embedding models can learn the contextual information in a text, and explainable artificial intelligence frameworks can be used to examine in detail how text features contribute to the models' outputs. We collected 733,625 job postings using the WORKNET API and classified them into low, mid, and high-range salary groups. A text embedding model that predicts job salaries based on the text in job postings was trained with the collected data. Then, we applied the SHapley Additive exPlanations (SHAP) framework to the trained model and discovered the significant words that determine each salary class. Several limitations and remaining words are also discussed.

온라인 질문에 나타난 치과위생사의 정보요구도: 증례보고 (Searching information on online questions by Korean dental hygienists: Case report)

  • 황수정;이선미;문희정;강현숙;하정은;김수화;정재연;황윤숙
    • 대한치과의료관리학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.43-47
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    • 2018
  • Online data can be explored for topics browsed by an unspecified population to detect professional information demands more quickly. The purpose of this study was to collect and analyze online questionnaires in order to find information required by dental hygienists. We analyzed the frequency of posting words after isolating nouns from questions of the Korean Dental Hygienists Association homepage's Q & A section, the Naver Knowledge-iN service, and a dental hygienists' online meeting site in Naver. We found that queries of the Korean Dental Hygienists Association's homepage were concentrated on education renewal and license notification. The queries about dental hygienists in the Naver Knowledge-iN service used words related to job or career choice, and the queries of the dental hygienist-affiliated site had many words related to dental practice, dental work, and turnover. This study showed that the information needs of unspecified dental hygienists varied depending on the online environment such as homepage, blog, and information service.

Job Satisfaction among Library and Information Science Professionals in India: A Case Study

  • Pandita, Ramesh
    • Journal of Information Science Theory and Practice
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    • 제5권1호
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    • pp.47-64
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    • 2017
  • Purpose: This study aims to assess the level of job satisfaction among the practicing Library and Information Science (LIS) professionals in India. Some of the key variables studied include salary, work environment, professional position, working hours, location, employee participation in administrative matters, recognition, and advancement. Scope: The study is limited to LIS professionals in India; however, the results of the study show some degree of commonality among LIS professionals across the world. Methodology/Approach: The study has been purely undertaken by analyzing the primary data collected from practicing library and information professionals across India by circulating an online questionnaire, using Google services and by posting the link on various social groups and other social networking sites such as Groups, Facebook, LinkedIn, discussion forums, and e-mails. Findings: Responses were generated across 20 states and union territories of the country, representing 88.15% territory of India. Of the total responses generated, 72.88% are males and 27.12% females. From the data analysis it emerged that every third library professional in India enters in to LIS profession by chance and not by choice, as 35.59% respondents expressed that they landed in the LIS profession by chance and 60.45% by choice. More than 77% respondents have expressed their willingness to change their present employer, if given better opportunity. More than 80% professionals either fully or partly agree that most of the LIS professionals across India are dissatisfied with their employers. All these and many more areas have been explored, which reflect the aspects of job satisfaction and dissatisfaction among LIS professionals in India.

중장년층 일자리 요구사항 분석 및 인력 고용 매칭 시스템 개발 (Job Preference Analysis and Job Matching System Development for the Middle Aged Class)

  • 김성찬;장진철;김성중;진효진;이문용
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.247-264
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    • 2016
  • 저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

정보보호 직무 수행을 위해 필요한 지식 및 기술: 텍스트 마이닝을 이용한 구인광고와 NCS의 비교 (Information Security Job Skills Requirements: Text-mining to Compare Job Posting and NCS)

  • 전효정;박병조;김태성
    • 경영정보학연구
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    • 제25권3호
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    • pp.179-197
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    • 2023
  • 산업진흥 정책의 하나로 정보보호 인력양성 및 교육이 꾸준히 이루어지고 있지만, 시장에는 여전히 중고급 이상의 숙련인력은 부족하다. 정보보안 공시제도의 시행 및 확대에 따라, 정보보호를 전담할 전문인력의 확보 및 유지의 필요성은 더욱 커지고 있다. 하지만, 지능정보사회로의 진입에 따라 정보기술 업무와 정보보호 업무 간의 구분은 더욱 애매해지고 있어, 정보보호만의 전문성을 키우고 인정받기 위한 수단이 필요하다. 본 논문에서는 업무수행에 필요한 지식 및 기술을 규명하여 정보보호 전문성 확보를 위한 수단으로 활용하는 방안을 제안하고자 하였다. 2014년, 2019년, 2022년 게시된 정보보호 인력 구인광고 데이터를 수집하여, 직무 키워드를 비교한 결과, 구축, 운영, 기술지원, 네트워크, 보안솔루션 등이 주요 키워드임을 확인하였으며, 이는 년도별로 차이가 없었다. 또한, 기업의 실제 수요를 파악하기 위해, 텍스트마이닝 기법을 이용하여 구인광고 내용과 국가직무능력표준 정보보호 분야 지식기술 내용을 비교 분석하였다. 그 결과, 실제 현업에서는 기술개발, 네트워크, 운영체제 등 기술적인 능력을 선호하는 것으로 나타났지만, 직업훈련에서는 법제도, 인증제도 등 관리 능력이 우선시되고 있음을 확인하였다.