면접 인텔리전스의 혁신

1. 데이터 무결성을 파괴하는 주의력 트레이드오프

후보자가 클라우드 마이그레이션 전략을 설명할 때("Kubernetes 오토스케일링으로 지연시간을 60% 줄였습니다"), 면접관은 깊은 몰입과 기계적 기록 중 하나를 선택해야 합니다. 신경과학은 이것이 인지 대역폭을 분할한다는 것을 확인합니다 - 행동 신호(자신감 변화, 망설임 패턴)가 단편적인 기술 노트를 위해 희생됩니다. 결과? 대부분의 채용 담당자들이 중요한 증거를 놓친다고 인정하는 손상된 평가 데이터입니다. 말솜씨 좋은 후보자들이 두각을 나타내는 반면, 기술 전문가들은 "소통이 부족하다"고 잘못 평가됩니다.

2. 단일 언어 글로벌 채용의 함정

글로벌 인재 리더들은 피할 수 없는 현실에 직면합니다: 영어 전용 평가 시스템으로 스페인어와 독일어 면접을 진행하면 위험한 타협이 불가피합니다. 현재의 단일 언어 도구들은 시스템적 결함을 만듭니다:

• 평가 분절화: 기술 평가가 언어 사일로로 분리되어 후보자 간 공정한 비교가 불가능
• 워크플로우 방해: 플랫폼 간 지속적인 컨텍스트 전환으로 채용 리소스 소비
• 의사결정 지연: 수동 번역 병목 현상으로 국제 채용 주기마다 추가 업무일 소요

3. 컴플라이언스 사각지대

HR팀은 모르는 사이에 법적 책임을 쌓아갑니다. 후보자가 주소나 건강 데이터를 언급할 때 미편집 면접을 저장하면 GDPR을 위반합니다. 후보자가 "ADHD를 관리하기 위해..."라고 언급하면 보관 시 ADA 위험이 발생합니다. Zoom의 "안전한" 녹취록도 수년간 PII를 보존합니다. Morgan Stanley의 3,500만 달러 벌금은 이것이 이론이 아닌 아카이브에 숨어있는 시한폭탄임을 증명했습니다.

1. 맥락 인식 인텔리전스: 생각하는 실시간 녹취

Cedar의 실시간 녹취는 수동적 받아쓰기가 아닌 적응형 이해 엔진입니다. 온디바이스 LLM을 활용해 시스템이 대화 맥락을 지속적으로 분석하여 해석을 동적으로 개선합니다:

1. 인프라스트럭처 코드 맥락 감지
2. "프로비저닝" → 인프라 배포로 매핑
3. "Crossplane"을 Kubernetes 컨트롤 플레인 도구로 식별
4. 정밀 녹취록 출력:
   "Terraform으로 인프라 프로비저닝 구현; Kubernetes 컨트롤 플레인 관리를 위해 Crossplane으로 마이그레이션"

• 산업별 전문용어 조정(의료/엔지니어링/금융 어휘)
• 모호한 문구를 면접 후 검증용으로 표시
• 기술 개념 간 의미론적 관계 보존

2. 17개 언어 필수: 번역 종속성 종식

글로벌 인재 시장은 강제 영어화가 아닌 언어적 평등을 요구합니다. Cedar의 엔지니어링된 언어 주권은 다음을 제공합니다:

• 네이티브 수준 처리 파이프라인: 17개 언어(독일어/스페인어/일본어/중국어/아랍어 등)를 위한 전용 NLP 엔진으로 의미를 왜곡하는 중간 번역 계층을 제거합니다. 도쿄 후보자가 "継続的インテグレーション"을 말할 때, Cedar의 일본어 프로세서는 영어 유래 근사치가 아닌 "CI/CD 구현" 요약을 직접 출력합니다.
• 무손실 요약: 마드리드 후보자와 뮌헨 후보자의 기술 면접 모두 보고 목적의 면접 피드백 작성을 용이하게 하는 영어 요약을 생성할 수 있습니다.

3. 데이터 주권: 중요한 저장소 이원화

Cedar는 편의성과 보안 사이의 거짓된 선택을 아키텍처된 저장소 이원화를 통해 거부합니다:

• 로컬 모드: 기기에만 존재하는 비밀 노트를 생성합니다. 회의는 녹취와 요약을 위해 클라우드에서 잠시 처리되지만 저장되지 않습니다. 비밀 노트는 오프라인에서도 접근 가능하며 비공개로 유지됩니다
• 클라우드 모드: 고객 소유 VPC로의 종단간 암호화된 데이터 전송이 가능한 제로 트러스트 볼트