제가 지원한 인턴십 90%는 진짜가 아니었다. 그래서 저는 그것들을 폭로할 방법을 만들고 있습니다.

(dev.to)

Dev.to DevOps2026년 4월 25일스타트업

제가 지원한 인턴십 90%는 진짜가 아니었다. 그래서 저는 그것들을 폭로할 방법을 만들고 있습니다.

인도의 한 AI 전공 학생이 링크드인의 '유령 채용공고(Ghost Listings)'를 식별하기 위해 개발 중인 크롬 확장 프로그램에 관한 내용입니다. 이 도구는 온디바이스 ML을 활용해 채용 공고의 신뢰도를 점수로 제공함으로써, 구직자들이 허위 공고나 유료 인턴십 사기에 속지 않도록 돕는 것을 목표로 합니다.

이 글의 핵심 포인트

1특정 섹터 채용 공고의 최대 90%까지 '유령 공고'로 추정됨
2링크드인 API 제한을 극복하기 위해 Manifest V3 기반 크롬 확장 프로그램 개발
3개인정보 보호와 속도를 위해 ONNX Runtime Web을 이용한 온디바이스 ML 적용
4기업 정당성, 채용 담당자 신뢰도, 게시 패턴 등 5가지 신호 기반의 신뢰 점수 산출
5데이터 수집용 허위 공고 및 유료 인턴십 사기 방지를 목표로 함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

채용 시장의 투명성 저해는 구직자의 시간과 에너지를 낭비시킬 뿐만 아니라, 채용 플랫폼 전체의 신뢰도를 무너뜨리는 심각한 문제입니다. 개인 개발자가 AI 기술을 활용해 거대 플랫폼의 허점을 보완하려는 시도는 '신뢰 경제(Trust Economy)'의 새로운 가능성을 보여줍니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

기업들이 인재 파이프라인 구축이나 데이터 수집을 목적으로 실제 채용 의사 없이 공고를 올리는 '유령 공고' 문제가 심화되고 있습니다. 특히 AI 기술이 발전함에 따라, 이를 악용해 유료 인턴십을 유도하는 등의 정교한 사기 수법도 늘어나고 있는 상황입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

이러한 '신뢰 레이어(Truth Layer)' 서비스의 등장은 링크드인과 같은 기존 채록 플랫폼에 강력한 외부 견제가 될 수 있습니다. 만약 이 서비스가 확산된다면, 기업들은 채용 공고의 진위 여부를 증명해야 하는 새로운 압박과 함께 채용 프로세스의 투명성을 강화해야 하는 과제에 직면하게 될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국 역시 대기업 및 스타트업의 허위 채용 공고나 스펙 쌓기용 유료 강의 사기가 존재합니다. 국내 채용 플랫폼(사람인, 잡코리아 등)의 데이터를 기반으로 한 신뢰도 검증 도구는 한국 개발자 및 취준생 커뮤니티에서도 충분한 시장성과 사회적 가치를 가질 수 있습니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이 사례는 전형적인 '자신의 문제를 해결하며 시작하는(Scratch your own itch)' 스타트업의 표본입니다. 창업자들은 링크드인의 폐쇄적인 API 제한이라는 기술적 장벽을 '크롬 확장 프로그램'과 '온디바이스 ML(ONNX Runtime Web)'이라는 우회 전략으로 돌파했습니다. 이는 단순히 기술력을 과시하는 것이 아니라, 기존 생태계의 규제를 피하면서도 사용자에게 즉각적인 가치를 전달하는 매우 영리한 실행력을 보여줍니다.

스타트업 관점에서 주목할 기회는 '데이터의 불투명성'이 존재하는 모든 영역에 있습니다. 기업이 의도적으로 정보를 숨기거나 왜곡하는 영역(채용, 부동산, 중고 거래 등)에 '신뢰 점수'를 부여하는 AI 솔루션은 강력한 파괴력을 가집니다. 다만, 플랫폼의 정책 변화나 법적 분쟁 가능성은 리스크로 작용할 수 있으므로, 기술적 우위와 함께 플랫폼과의 공존 전략을 정교하게 설계하는 것이 핵심입니다.

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