자기소개서는 AI가 다듬고, 코딩테스트는 AI가 풀고, 포트폴리오는 점점 더 빨리 만들어진다. 기존 채용 신호가 무력해진 이유는 지원자가 부정직해졌기 때문이 아니라, 그 신호들이 모두 결과물의 품질을 대리 지표로 삼았기 때문이다. 결과물 생산 비용이 0에 가까워지면 결과물은 더 이상 사람을 구별하지 못한다.
그러면 남는 것은 결과물에 도달한 경로다. 크래프톤의 Cofa-Probe가 결과물만 보지 않고 문제를 어떻게 정의했는지, 어떤 도구를 골랐는지, 어떻게 지시하고 검증하고 수정했는지, 자기 산출물의 구조와 실패 지점을 설명할 수 있는지를 보는 것은 이 논리의 직접적 귀결이다. AI는 산출물을 대신 만들 수 있지만, 지원자가 왜 그 판단을 했는지를 대신 설명해줄 수는 없다.
근거
크래프톤의 표준 채용 평가로 운영 중인 Cofa-Probe는 결과물만 보지 않습니다. 공통의 Probe 환경을 기반으로 문제를 어떻게 정의했는지, 어떤 도구를 골랐는지, 어떻게 지시하고 검증하고 수정했는지, 자기 결과물의 구조와 실패 지점을 설명할 수 있는지를 봅니다.
이 접근의 정직한 약점도 원문에 함께 적혀 있다. 하루짜리 해커톤이 장기 성과를 얼마나 예측하는지는 미검증이고, 도구 접근을 동일하게 열어도 사전 경험·도메인 지식·개인이 준비한 harness 차이는 그대로 드러난다. 즉 과정 평가도 완전한 통제 실험이 아니다.
그럼에도 이 시도가 유효한 이유는 정확도가 아니라 태도에 있다고 본다. 기존 신호가 흔들리는데 더 나은 신호가 발명될 때까지 기다리는 대신, 불완전한 기준을 만들어 공개된 장에서 시험하고 있다. 채용 기준 자체를 eval로 다루는 셈이다 — 가설을 세우고 관찰 가능한 형태로 노출한 뒤 반증을 기다리는 것.
연결된 생각
- 20260807-cofa-probe — 이 논리를 절차로 구현한 평가 체계
- 20260807-eval-defining-capability-as-hiring-signal — 무엇을 신호로 삼을지에 대한 기준
- 20260603-harness-is-the-new-source-code — 개인 harness 차이가 평가 결과에 개입하는 이유
- 20260605-verifiable-evaluation-principle — 검증 가능성이 성립의 전제라는 원리