Cloud Talent Solution Job Search API를 구현하면 기존 검색 솔루션에 Google 머신러닝(ML) 기술을 활용할 수 있습니다.
중요 고려사항
CTS Job Search API는 맞춤설정할 수 있도록 설계되었으므로 비즈니스 요구사항에 따라 API를 구성할 수 있습니다. 조정할 수 있는 매개변수에 대한 설명은 권장사항을 참조하세요.
채용정보 검색을 구현하기 전에 필요한 용량을 평가합니다. CTS는 채용정보 업데이트와 같은 일상적인 업무를 처리하고 채용정보 또는 기업을 업로드하는 데 필요한 적정 용량을 제공해야 합니다. 용량을 계획할 때 고려해야 하는 중요 질문은 다음과 같습니다.
채용정보를 얼마나 자주 생성, 업데이트, 삭제(CUD)하고 구직자에게 얼마나 자주 채용정보 이메일 알림을 보내나요? 다음과 같은 2가지 주요 사용 사례가 있습니다.
- 최초 로드 또는 새로고침에 필요한 용량
- 정상적인 운영에 필요한 용량
구직자가 얼마나 자주 채용정보를 검색하나요?
- 사용량이 최고조일 때 용량
- 정상적인 운영에 필요한 용량
Job Search API에 데이터 업로드
채용정보 검색을 구현하려면 먼저 Cloud Talent Solution을 시스템에 연결해야 합니다. Cloud Talent Solution을 설정하려면 <atarget="_blank" class="external" l10n-attrs-original-order="href,target,class" l10n-encrypted-href="6CkY055CjTePPOtMht3q+JFGBtNXMtSEozqMDCbrBLAVTmdE5Zm3DKcU3qbzRuF6848W+6n9J0Ytoj8MUHvCYd/03bKyVSLw0NXFMBOAqts=">빠른 시작 가이드를 따릅니다.</atarget="_blank">
채용정보 또는 회사 데이터를 CTS Job Search API에 업로드합니다. 그러면 API가 기존 데이터베이스와 함께 데이터의 색인을 생성하고 기본 제공되는 선행 학습 머신러닝 알고리즘을 사용하여 관련 검색결과를 반환합니다. 대부분의 사용자는 선행 학습된 모델을 사용하는 것만으로도 충분한 개선 효과를 얻을 수 있습니다.
(선택사항) 자체 데이터를 사용하여 기본 제공된 CTS API 알고리즘을 추가로 학습시킬 수 있습니다.
- 이 옵션을 효율적으로 활용하려면 비즈니스 목표에서 가장 중요한 측정항목 1~2개를 파악하고 학습 기간 동안 추적해야 합니다.
- 이 단계는 시스템과 업로드한 데이터 양에 따라 일반적으로 몇 주 정도가 소요됩니다.
- 학습이 진행되는 동안 CTS Job search API 성능을 기존 채용정보 검색 솔루션과 직접 비교할 수 있도록 사이트 트래픽을 분할해야 합니다.
권장 설정은 다음과 같습니다.
- CTS Job search API: 10%
- CTS Job search API 통제그룹: 10%
- 기존 검색 솔루션: 80%
학습 기간이 끝나면 학습된 CTS 머신러닝 알고리즘의 성능을 기존 채용정보 검색 솔루션과 비교하고 필요에 따라 API 구성을 변경합니다.
서비스 개시
Job search API가 시스템과 통합되어 사이트 트래픽이 라우팅되면 API가 즉시 사용자에게 관련 결과를 반환하기 시작합니다. 내결함성 방식으로 통합 솔루션을 설계하는 것이 중요합니다. 그래야 어떤 이유로든 Job Search API를 수정해야 하는 경우 사용자 환경에 장애가 발생하는 일 없이 기존 백엔드를 통해 트래픽을 다시 라우팅할 수 있기 때문입니다.
출시 체크리스트
구현 중 완료해야 할 태스크에 대한 자세한 체크리스트는 출시 체크리스트를 참조하세요.