플래그십 — 지금 이용 가능
H-Evaluate
AI 생성 후보자 평가
어떤 채용공고든 5분 이내에 보정되고 품질 검증까지 마친 평가로 바꾸세요. 5개 필러와 라이브 AI 도구 활용력을 측정하고, 완전한 무결성 엔진으로 모든 점수를 보호하며, 실제 채용 성과로부터 학습합니다.
- 제로 셋업 — 뒤지거나 관리해야 할 문제 라이브러리가 없습니다
- 모든 문항이 자동화된 2단계 품질 게이트를 통과합니다
- 6개 언어로 네이티브 생성되는 평가
H-Evaluate 출시 — AI 시대의 채용
채용 시그널,
AI가 생성합니다.
설계부터 신뢰할 수 있게.
채용공고를 붙여넣으세요. H-Evaluate가 5분 이내에 완전히 보정되고 편향 검증까지 마친 평가를 구성한 뒤, 후보자가 AI를 배제한 채가 아니라 실제로 AI와 함께 일하는 역량을 검증합니다.
- 채용공고에서 평가 오픈까지
- <5분
- 채용공고에서 평가 오픈까지
- 채점 필러 + AI Sandbox
- 5+1
- 채점 필러 + AI Sandbox
- 모든 문항이 품질 게이트 통과
- 100%
- 모든 문항이 품질 게이트 통과
- 뒤져야 할 문제 라이브러리
- 0
- 뒤져야 할 문제 라이브러리
h-evaluate — 평가 생성기
- ●채용공고 분석 중senior-backend-engineer.pdf
- ○스킬·시니어리티 추출 중
- ○필러 가중치 구성 중
- ○보정된 문항 생성 중
- ○품질 게이트 실행 중
- ○평가 준비 완료
품질 게이트 통과
구조 규칙 + 독립 AI 심사
제로 셋업
뒤져야 할 문제 라이브러리가 없습니다
- 셋업 없는 AI 평가
- AI Sandbox
- SURE 구조화 재응시
- 엄격한 언어 게이트
- 필러 가중치 잠금
- 비네트 세트
- 개념 트리 커버리지
- 3단계 문제 뱅크
- AI 품질 게이트
- 채용 품질(QoH) 루프
- 리크루터 생성 브리프
- 부정행위·무결성 스위트
Hanzomon 플랫폼
하나의 플랫폼. 채용 시그널의 전부.
Hanzomon은 채용의 모든 단계를 위한 AI 네이티브 인프라를 만듭니다 — 가장 중요한 순간, 즉 누가 실제로 그 일을 해낼 수 있는지 아는 것에서 시작합니다.
출시 예정
H-Recruit
AI 네이티브 소싱 및 파이프라인
H-패밀리의 다음 제품: 지능형 소싱, 스크리닝, 파이프라인 오케스트레이션으로 H-Evaluate에 딱 맞는 후보자를 전달하고 — 조직의 모든 채용으로부터 학습합니다.
채용공고에서 의사결정까지
네 단계면 충분합니다. 평가 전문 지식은 필요 없습니다.
- 1
채용공고 붙여넣기
H-Evaluate가 스킬, 시니어리티, 직군을 추출하고 — 알맞은 평가를 자동으로 구성합니다.
- 2
브리프 추가
공고에 담기지 않은 내용을 엔진에 알려주세요: 반드시 다뤄야 할 스킬, 건너뛸 주제, 중요한 맥락. 생성 과정에 그대로 반영됩니다.
- 3
후보자 초대
6개 언어 중 원하는 언어로 초대장을 보내세요. 후보자는 공정하고 새로우며 프록터링이 적용된 평가를 받습니다 — 재활용된 테스트는 없습니다.
- 4
시그널로 의사결정
필러별 점수, 무결성 플래그, 명확한 채용 추천 — 코호트 내 모든 후보자 간 비교가 가능합니다.
문제 라이브러리가 아닌, AI 엔진
다른 모든 경쟁사는 정적인 라이브러리를 건네줍니다. H-Evaluate는 모든 평가를 처음부터 생성합니다 — 귀사의 채용공고, 시니어리티 밴드, 우선순위에 맞게 보정한 뒤, 각 문항이 존재할 자격이 있음을 직접 증명합니다.
01
직무를 이해합니다
AI 추출이 시니어 리크루터처럼 채용공고를 읽어냅니다: 스킬, 시니어리티 밴드, 직군, 도메인 — 그리고 공고에 담기지 않은 내용은 직접 입력한 우선순위로 보완합니다.
02
평가를 구성합니다
구성 엔진이 필러별로 문항 슬롯을 배분하고, 가중치는 첫 후보자 시점에 잠깁니다 — 모든 지원자가 동일한 척도로 측정된다는 것을 보장합니다.
03
개념 트리에서 생성합니다
문항은 커리큘럼에 근거한 개념 트리에 앵커링되어 체계적인 커버리지를 확보합니다 — 무작위 키워드 퀴즈가 아닙니다. 3단계 뱅크가 모든 평가의 신선도를 유지합니다.
04
스스로 결과물을 심사합니다
2단계 품질 게이트 — 구조 규칙과 독립 AI 심사 — 가 후보자에게 노출되기 전에 모든 문항의 정답 타당성, 오답 선택지 품질, 구인 타당도, 편향 여부를 평가합니다.
생성 후 검증, 설계 원칙입니다
심사 모델은 생성 모델과 의도적으로 다른 모델을 사용합니다. 탈락한 문항은 사람의 검토를 위해 격리됩니다 — 조용히 출시되지도, 조용히 사라지지도 않습니다.
실제 화면
H-Evaluate 실제 작동 모습
목업이 아닌 플랫폼의 실제 모습입니다.
hevaluate.hanzomon.ai
실제 제품 화면 녹화 — 실제 제품 투어 — 대시보드, 채용 파이프라인, AI 리뷰 큐.
hevaluate.hanzomon.ai
평가 수, 완료율, 합격률, 우선순위 — 채용 퍼널 전체를 한눈에.
이노베이션 랩
다른 어디서도 만날 수 없는 엔지니어링
모든 평가 아래에서 작동하는 7가지 시스템. 하나를 선택해 작동 방식을 확인하세요.
오케스트레이터
추출
생성
판정
자동 재시도현지화
채점
완성
모든 단계 체크포인트하나의 거대 모델이 아닌, AI 에이전트 워크포스
모든 평가 아래에는 내구성 있는 오케스트레이션 계층이 작동합니다. 전문 에이전트들이 직무 추출, 병렬 문항 생성, 품질 판정, 현지화, 채점을 분담하며 모든 단계가 체크포인트로 보호됩니다. 에이전트가 도중에 실패하면 자동으로 재시도되며, 반쯤 만들어진 평가는 결코 출고되지 않습니다.
0
손실되는 단계 — 장애 시에도 0
하나의 평가로, 모든 차원을
단일 모듈형 콤보 테스트가 퍼포먼스를 예측하는 모든 것을 측정합니다 — 필러별 온오프와 가중치는 직접 제어할 수 있습니다.
인지
추론, 패턴 인식, 학습 민첩성.
도메인
개념 트리에 근거한 직무 특화 지식.
상황 판단
현실적인 업무 시나리오에서의 판단력.
행동
업무 스타일과 협업, BARS 방식 채점.
AI 활용력
최신 AI 도구와 그 한계에 대한 이해.
AI Sandbox
후보자가 AI로 결과물을 만드는 과정을 라이브로 평가.
어떤 산업이든. 어떤 직무든.
테크 채용 도구가 아닌, 채용 엔진입니다.
추출·생성 엔진이 모든 직무를 산업 버티컬, 기능 도메인, 직군으로 분류합니다 — 그래서 간호사, 자금 애널리스트, 플랫폼 엔지니어가 각자 자신의 언어로 말하는 평가를 받습니다.
- 테크
- 헬스케어
- 금융
- 핀테크
- 리테일
- 제조
- 법률
- 공공
- 교육
- 에너지
- 물류
- 호스피탈리티
- 미디어
- 보험
- 바이오테크
- 게이밍
- 건설
- 통신
- + 24개 더
- 엔지니어링
- 영업
- 마케팅
- 프로덕트
- 운영
- HR·피플
- 고객 성공
- 데이터·분석
- 공급망
- 크리에이티브
- 경영진
- 리서치
40+
산업 버티컬
25+
직군
3
자동 감지되는 시니어리티 밴드
20+
문항 형식
다른 어디에도 없는 기능
점진적인 개선이 아닙니다 — 시장 어디에도 존재하지 않는 역량입니다.
셋업 없는 AI 평가
채용공고를 붙여넣으면 5분 이내에 완전히 보정된 평가가 완성됩니다. 뒤져야 할 라이브러리도, 조립해야 할 테스트도 없습니다.
AI Sandbox
후보자를 AI 도구와 함께 평가하는 유일한 플랫폼 — 라이브 샌드박스에서 프롬프트 활용력, 판단력, 검증 본능을 측정합니다.
SURE 구조화 재응시
루브릭 기반 재응시가 시험 불안으로 인한 오탈락을 줄입니다. 뛰어난 후보자는 탈락 통보 대신 구조화된 두 번째 기회를 얻습니다.
언어 게이트
점수 항목이 아닌, 엄격한 선행 조건입니다. 언어 기준에 미달한 후보자는 도메인 문항에 도달하지 못합니다.
필러 가중치 잠금
가중치는 첫 후보자 시점에 고정됩니다 — 어떤 경쟁사도 제공하지 않는, 후보자 간 비교 가능성 보장입니다.
비네트 세트
하나의 실제 시나리오 — 장애 보고서, 코드 블록, 재무 발췌 — 에 대해 3–5개의 독립 채점 의사결정을 내립니다. 퀴즈가 아닌 실제 업무입니다.
개념 트리 기반 문항
도메인 문항이 커리큘럼에 근거한 개념 트리에 매핑되어, 해당 직무가 실제로 요구하는 것을 체계적으로 커버합니다.
3단계 문제 뱅크
신선도 보장: 후보자는 답을 외울 수 없고, 모든 출제는 콘텐츠 핑거프린트로 중복이 제거됩니다.
자동 품질 게이트
생성된 모든 문항은 구조 규칙과 독립 AI 심사를 통과해야 뱅크에 등록됩니다. 품질 게이트를 공개하는 경쟁사는 없습니다.
리크루터 생성 브리프
공고에 담지 못한 내용을 엔진에 알려주세요 — 반드시 다뤄야 할 스킬, 비중을 낮출 주제 — 생성 전에 문항 구성에 반영됩니다.
채용 품질(QoH) 루프
플랫폼이 조직별 실제 채용 성과로부터 학습해, 평가 점수와 실무 퍼포먼스 사이의 루프를 닫습니다.
부정행위·무결성 스위트
AI 답변 탐지, 패턴 이상 분석, 신원 확인, 완전한 프록터링 — 추측이 아닌 종합 리스크 점수를 제공합니다.
숫자로 보기
잘못된 채용의 비용은 얼마일까요?
채용 실패 1건의 비용은 첫해 연봉의 약 30%(미국 노동부 추정). 팀에 맞게 숫자를 조정해 보세요.
잘못된 채용의 연간 추정 비용
$135,000
스킬 검증 채용으로 회수 가능한 금액
$67,500
개선된 스크리닝으로 미스매치가 절반으로 줄어든다고 가정
참고용 추정치이며 조직마다 다릅니다.
궁금한 점, 답해드립니다
채용 팀이 가장 많이 묻는 질문들입니다.
라이브러리는 모든 후보자에게 똑같이 재활용된 테스트를 치르게 합니다. H-Evaluate는 귀사의 채용공고로부터 새로운 평가를 생성하고 — 직무, 시니어리티, 그리고 직접 정한 우선순위에 맞게 보정합니다 — 모든 문항은 2단계 품질 게이트를 통과해야 후보자에게 노출됩니다. 뒤지거나, 조립하거나, 관리할 것이 아무것도 없습니다.
5분 뒤, 첫 AI 생성 평가를 확인하세요
신용카드 불필요. 익혀야 할 문제 라이브러리도 없습니다. 채용공고를 붙여넣고 H-Evaluate가 만들어내는 과정을 지켜보세요.
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