AI 음성 인터뷰로 전문가 찾는 Ethos: 이력서를 넘어 실제 능력으로 매칭

전통적인 채용 시스템은 여전히 이력서와 직함에 크게 의존한다. 그러나 런던 기반 스타트업 Ethos는 이 구조 자체가 실제 능력을 제대로 반영하지 못한다고 보고, AI를 활용해 완전히 다른 방식의 전문가 매칭 시스템을 만들고 있다. 회사는 전 Google DeepMind 연구원이었던 **다니엘 맨코위츠(Daniel Mankowitz)**와 전 SoftBank·맥킨지 출신 **제임스 로(James Lo)**가 공동 창업했다.

Ethos의 핵심 아이디어는 간단하다. 이력서 대신 실제 지식과 작업 결과를 기반으로 전문가의 능력을 평가하자는 것이다. 이를 위해 AI 음성 인터뷰와 다양한 전문 작업 데이터를 분석해 각 사람의 세밀한 기술 프로필을 만든 뒤 기업과 연결한다.

이력서를 넘어 ‘증거 기반 프로필’로

많은 채용 플랫폼이나 전문가 네트워크는 여전히 직함, 키워드, 자기 보고식 경력에 의존한다. Ethos는 이런 정보가 실제 전문성을 보여주기에는 부족하다고 주장한다.

대신 Ethos는 **대화형 AI 인터뷰와 실제 작업 분석을 결합한 ‘증거 기반 프로필(evidence‑based profile)’**을 구축한다.

AI 음성 에이전트는 지원자와 인터뷰를 진행하면서 단순한 질문에 그치지 않고 동적으로 후속 질문을 던져 전문 지식의 깊이를 파악한다. 이를 통해 기존 이력서에서는 잘 드러나지 않는 요소들을 찾아낸다.

예를 들어 다음과 같은 정보들이다.

• 특정 산업 안의 세부 전문 분야
• 프로젝트 단위의 실제 경험
• 다른 산업에도 적용 가능한 기술

동시에 플랫폼은 인터뷰 내용만 믿지 않는다. 외부의 객관적 작업 데이터도 함께 분석한다. 여기에는 다음과 같은 자료가 포함된다.

• 학술 논문
• GitHub 코드 저장소
• 블로그 글
• 전문 네트워크 및 공개 활동

이렇게 수집된 데이터를 통해 Ethos는 각 전문가의 지식 구조와 기술 역량을 훨씬 정교하게 모델링한다.

기업과 전문가를 연결하는 방식

전문가 프로필이 완성되면 Ethos는 이를 기업의 수요와 연결한다. 플랫폼에서는 여러 형태의 기회를 제공한다.

• 전문가 자문(Expert calls)
• 시장 조사 프로젝트
• AI 데이터 라벨링 또는 모델 평가
• 장기 컨설팅
• 정규직 채용

현재 고객군에는 헤지펀드, 사모펀드, AI 연구소, 대기업 등이 포함된 것으로 알려졌다. 이들은 전략 수립이나 기술 프로젝트에서 특정 분야의 전문 지식이 필요한 경우 Ethos 네트워크를 활용한다.

또 하나의 특징은 자연어 검색이다. 기업은 단순히 직함을 검색하는 대신 “특정 연구 경험을 가진 전문가”처럼 자연어로 요구 사항을 입력할 수 있고, Ethos는 축적된 전문성 데이터를 기반으로 가장 적합한 인물을 찾아낸다.

매주 3만5천 명씩 늘어나는 전문가 네트워크

Ethos 네트워크는 빠르게 성장하고 있다.

회사에 따르면 매주 약 35,000명의 전문가가 플랫폼에 새로 합류하고 있으며, 금융·컨설팅·의료·기술 등 다양한 산업에서 참여하고 있다.

이처럼 빠른 확장이 가능한 이유 중 하나는 AI 음성 인터뷰 기반 온보딩 시스템이다. 기존 전문가 네트워크에서는 검증 과정이 며칠에서 몇 주까지 걸리는 경우도 많았지만, Ethos는 이를 자동화해 훨씬 빠르게 전문가를 등록할 수 있게 했다.

a16z가 주도한 2,275만 달러 투자

2026년 5월 Ethos는 **Andreessen Horowitz(a16z)**가 주도한 2,275만 달러 Series A 투자를 유치했다. 투자에는 General Catalyst, XTX Markets, Evantic 등이 참여했다.

이 라운드는 이전 시드 투자를 포함해 총 투자금 약 3,000만 달러 규모로 회사를 성장 단계로 끌어올렸다.

회사는 이번 자금을 다음과 같은 영역에 집중 투자할 계획이다.

• AI 인재 평가 에이전트 고도화
• 글로벌 전문가 네트워크 확대
• AI 연구소 및 기업 고객과의 파트너십 강화

창업자들은 장기적으로 Ethos를 차세대 전문가 네트워크 플랫폼으로 만드는 것을 목표로 한다. 즉, 직함이나 이력서가 아니라 실제 지식과 작업 결과를 기반으로 사람과 기회를 연결하는 시장을 만들겠다는 것이다.

AI 시대 채용 방식의 변화

최근에는 생성형 AI 덕분에 세련된 이력서를 만드는 것이 매우 쉬워졌다. 그만큼 기업 입장에서는 지원자의 실제 능력을 검증하기가 더 어려워졌다.

Ethos는 바로 이 문제를 해결하려 한다. 단순한 문서 대신 대화형 인터뷰와 실제 작업 결과를 통해 전문가의 지식을 평가하는 방식이다.

물론 이 모델이 모든 산업에서 대규모로 성공할지는 아직 지켜봐야 한다. 하지만 AI 인터뷰, 작업 데이터 분석, 자동화된 전문가 매칭을 결합한 접근은 앞으로 인재 시장이 어떻게 바뀔 수 있는지를 보여주는 흥미로운 실험이 되고 있다.