채용공고를 붙여넣으세요. H-Evaluate가 5분 이내에 완전히 보정되고 편향 감사까지 마친 스킬 평가를 구성한 뒤, 후보자가 AI에도 불구하고가 아니라 실제로 AI와 함께 일하는 방식을 검증합니다.
품질 게이트 통과
구조 규칙 + 독립 AI 심사
제로 셋업
뒤져야 할 문제 라이브러리가 없습니다
Hanzomon 플랫폼
Hanzomon은 채용의 모든 단계를 위한 AI 네이티브 인프라를 구축합니다 — 가장 중요한 순간, 즉 첫 면접 전 AI 생성 후보자 평가에서 시작합니다.
AI 생성 후보자 평가
어떤 채용공고든 5분 이내에 보정되고 품질 검증까지 마친 평가로 바꾸세요. 4개 핵심 기둥을 채점하고, 라이브 AI Sandbox를 추가하며, AI 활용력과 언어를 귀사가 설정한 기준으로 점검하고, 완전한 무결성 엔진으로 모든 점수를 보호하며, 실제 채용 성과로부터 학습합니다.
AI 네이티브 소싱 및 파이프라인
H-패밀리의 다음 제품: 지능형 소싱, 스크리닝, 파이프라인 오케스트레이션으로 H-Evaluate에 딱 맞는 후보자를 전달하고 — 조직의 모든 채용으로부터 학습합니다.
네 단계면 충분합니다. 평가 전문 지식은 필요 없습니다.
H-Evaluate가 스킬, 시니어리티, 직군을 추출하고 — 알맞은 평가를 자동으로 구성합니다.
공고에 담기지 않은 내용을 엔진에 알려주세요: 반드시 다뤄야 할 스킬, 건너뛸 주제, 중요한 맥락. 생성 과정에 그대로 반영됩니다.
6개 언어 중 원하는 언어로 초대장을 보내세요. 후보자는 공정하고 새로우며 프록터링이 적용된 평가를 받습니다 — 재활용된 테스트는 없습니다.
필러별 점수, 무결성 플래그, 명확한 채용 추천 — 코호트의 모든 지원자 간 비교가 가능한 완전한 후보자 평가입니다.
다른 모든 경쟁사는 정적인 라이브러리를 건네줍니다. H-Evaluate는 모든 평가를 처음부터 생성합니다 — 귀사의 채용공고, 시니어리티 밴드, 우선순위에 맞게 보정하고, 모든 문항을 2단계 품질 게이트로 검증한 후에야 후보자에게 노출합니다.
AI 추출이 시니어 리크루터처럼 채용공고를 읽어냅니다: 스킬, 시니어리티 밴드, 직군, 도메인 — 그리고 공고에 담기지 않은 내용은 직접 입력한 우선순위로 보완합니다.
구성 엔진이 필러별로 문항 슬롯을 배분하고, 가중치는 첫 후보자 시점에 잠깁니다 — 모든 지원자가 동일한 척도로 측정된다는 것을 보장합니다.
문항은 커리큘럼에 근거한 개념 트리에 앵커링되어 체계적인 커버리지를 확보합니다 — 무작위 키워드 퀴즈가 아닙니다. 3단계 뱅크가 모든 평가의 신선도를 유지합니다.
2단계 품질 게이트 — 구조 규칙과 독립 AI 심사 — 가 후보자에게 노출되기 전에 모든 문항의 정답 타당성, 오답 선택지 품질, 구인 타당도, 편향 여부를 평가합니다.
심사 모델은 생성 모델과 의도적으로 다른 모델을 사용합니다. 탈락한 문항은 사람의 검토를 위해 격리됩니다 — 조용히 출시되지도, 조용히 사라지지도 않습니다.
실제 화면
목업이 아닌 플랫폼의 실제 모습입니다.
평가 수, 완료율, 합격률, 우선순위 — 채용 퍼널 전체를 한눈에.
이노베이션 랩
모든 평가 아래에서 작동하는 7가지 시스템. 하나를 선택해 작동 방식을 확인하세요.
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
네 가지 채점 기둥 — 인지, 도메인, 상황 판단, 행동 — 에 걸친 하나의 모듈형 평가이며, 선택적 AI Sandbox가 5번째 채점 요소로 더해집니다. AI 활용력과 언어는 귀사가 설정하는 요건 점검이며 점수에는 포함되지 않습니다. 기둥별 온오프와 가중치를 직접 제어할 수 있습니다.
어떤 산업이든. 어떤 직무든.
추출·생성 엔진이 모든 직무를 산업 버티컬, 기능 도메인, 직군으로 분류합니다 — 그래서 간호사, 자금 애널리스트, 플랫폼 엔지니어가 각자 자신의 언어로 말하는 평가를 받습니다.
40+
산업 버티컬
25+
직군
3
자동 감지되는 시니어리티 밴드
20+
문항 형식
점진적인 개선이 아닙니다 — AI 생성 평가에서만 가능하고 시장 어디에도 없는 역량입니다.
채용공고를 붙여넣으면 5분 이내에 완전히 보정된 평가가 완성됩니다. 뒤져야 할 라이브러리도, 조립해야 할 테스트도 없습니다.
루브릭 기반 재응시가 시험 불안으로 인한 오탈락을 줄입니다. 뛰어난 후보자는 탈락 통보 대신 구조화된 두 번째 기회를 얻습니다.
점수 항목이 아닌, 엄격한 요건입니다. 필요한 언어 수준에 미달한 후보자는 다음 단계로 진행하지 못합니다. 결과가 불명확한 경우에는 사람이 검토합니다.
가중치는 첫 후보자 시점에 고정됩니다 — 어떤 경쟁사도 제공하지 않는, 후보자 간 비교 가능성 보장입니다.
하나의 실제 시나리오 — 장애 보고서, 코드 블록, 재무 발췌 — 에 대해 3–5개의 독립 채점 의사결정을 내립니다. 퀴즈가 아닌 실제 업무입니다.
도메인 문항이 커리큘럼에 근거한 개념 트리에 매핑되어, 해당 직무가 실제로 요구하는 것을 체계적으로 커버합니다.
신선도 보장: 후보자는 답을 외울 수 없고, 모든 출제는 콘텐츠 핑거프린트로 중복이 제거됩니다.
생성된 모든 문항은 구조 규칙과 독립 AI 심사를 통과해야 뱅크에 등록됩니다. 품질 게이트를 공개하는 경쟁사는 없습니다.
공고에 담지 못한 내용을 엔진에 알려주세요 — 반드시 다뤄야 할 스킬, 비중을 낮출 주제 — 생성 전에 문항 구성에 반영됩니다.
플랫폼이 조직별 실제 채용 성과로부터 학습해, 평가 점수와 실무 퍼포먼스 사이의 루프를 닫습니다.
AI 답변 탐지, 패턴 이상 분석, 신원 확인, 완전한 프록터링 — 추측이 아닌 종합 리스크 점수를 제공합니다.
숫자로 보기
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.
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.
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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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