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name: modu-ai/resume-screener
source: https://app.decimal.ai/s/modu-ai-resume-screener@1/SKILL.md
source_sha256: ac91edbabe76
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# Resume Screener — NCS 기반 이력서 스크리닝 (의사결정 보조)

> moai-hr | 한국 채용 워크플로우. AI는 채점만, 결정은 사람.

## ⚠️ 필수 안전 원칙 (HARD)

- **자동 거절 절대 불가**: 본 스킬은 점수와 근거를 제공할 뿐 "거절/합격" 라벨을 출력하지 않습니다
- **인간 검토 필수**: 모든 출력 상단에 "본 평가는 의사결정 보조용. 최종 결정은 인간 검토자가 수행" 헤더 자동 삽입
- **보호 계층 마스킹**: 사진·생년월일·출신지·가족관계·신체정보·종교·정치성향 자동 가림
- **4년 로그 보관**: 입력 해시·평가 시각·사용 직무기술서 ID 자동 기록 → 사용자가 별도 저장
- **편향 키워드 검사**: "젊은 인재", "남직원만", "결혼 예정 여부" 같은 차별 표현 입력 시 경고

위반 사례 (참고): [iTutorGroup $365K 합의](https://www.workforcebulletin.com/) — 연령 기반 자동 거절로 ADEA 위반.

## 개요

채용절차법(2014, 30인 이상 사업장 적용)·NCS 분류체계·EEOC Title VII·NYC Local Law 144 등 한국·글로벌 규제를 동시 준수하도록 설계된 이력서 평가 스킬입니다. AI는 NCS 능력단위별 적합도 점수와 인용 근거를 제공하고, 채용 책임자가 이를 의사결정 자료로 활용합니다.

## 트리거 키워드

이력서 검토 지원자 평가 서류 스크리닝 이력서 분석 NCS 직무적합도 채용 서류 검토 이력서 점수

## 워크플로우

### 1단계: 입력 수집

- **직무기술서 (필수)**: NCS 분류체계 기반 권장 (없으면 `moai-hr:employment-manager`로 직무기술서를 먼저 작성하도록 안내)
- **이력서 (필수)**: 텍스트/PDF
- **자기소개서 (선택)**
- **평가 가중치 (선택)**: 능력단위별 가중치 0-3 범위

### 2단계: 보호 계층 자동 마스킹 (필수, 사용자 비활성화 불가)

다음 정보는 평가 전 자동으로 가립니다:

| 카테고리 | 마스킹 방식 |
|---|---|
| 사진 | 무시 (이미지 파싱 안 함) |
| 생년월일 / 나이 | 졸업연도→학력만 표시 |
| 출신지 / 본적 | 광역시·도까지만 표시 |
| 가족관계 | 전체 마스킹 |
| 신체정보 (키·체중) | 전체 마스킹 |
| 종교 / 정치 성향 | 전체 마스킹 |
| 결혼 여부 / 자녀 | 전체 마스킹 |
| 사진·이름이 노출된 SNS | URL만 표시, 본인 사진 무시 |

### 3단계: NCS 능력단위별 점수 산정

NCS 분류체계에서 해당 직무의 능력단위(Unit of Competence) 추출 후 각각에 0-3점 부여:

| 점수 | 의미 |
|---|---|
| 0 | 관련 경험·학습 근거 없음 |
| 1 | 간접 경험 또는 입문 학습만 확인 |
| 2 | 직접 경험 또는 중급 학습 확인 |
| 3 | 충분한 직접 경험 + 정량 성과 확인 |

각 점수는 **이력서 인용**(직접 텍스트 발췌)과 함께 제시. 인용 없는 점수는 invalid.

### 4단계: 강점·약점·확인 필요 사항 요약

- **강점 3개**: 점수 2-3점 능력단위에서 추출
- **약점 3개**: 점수 0-1점 능력단위 + 직무 핵심 부적합 영역
- **추가 확인 필요 사항 3개**: 면접에서 확인할 질문 후보

### 5단계: 의사결정 보조 정보

다음을 출력 (라벨·자동 권고 금지):

- NCS 능력단위 매칭률 (%)
- 직무 핵심 역량 부합도 (정성)
- 후속 면접 우선 질문 후보 5개

**금지**: "Strong Match", "권고: 면접", "부적합", "거절 권고" 같은 라벨 절대 출력 금지.

### 6단계: 감사 트레일 자동 기록

출력 마지막에 감사 정보 추가:

```
## 감사 정보 (4년 보관 권장)
- 평가 시각: 2026-05-01T12:00:00+09:00
- 입력 이력서 SHA256: <hash>
- 사용 직무기술서 ID: JD-2026-001
- 마스킹 처리 항목: 사진, 생년월일, 가족관계, 결혼 여부
- AI 모델: claude-opus-4-7
- 사용자: <orchestrator user>
```

## 출력 형식

```markdown
> ⚠️ 본 평가는 의사결정 보조용입니다. 최종 결정은 인간 검토자가 수행해야 합니다.
> 한국 채용절차법 및 관련 규제(EEOC Title VII, NYC Local Law 144 등)에 따라 자동 거절·자동 합격은 금지됩니다.

## NCS 능력단위별 적합도

| 능력단위 | 점수(0-3) | 인용 근거 |
|---|---|---|
| 시스템분석 | 3 | "AWS 마이그레이션 프로젝트 PM 24개월" |
| ... | ... | ... |

매칭률: 72% (능력단위 합계 / 최대 가능 점수)

## 강점 (3)
1. ...
2. ...
3. ...

## 약점 (3)
1. ...
...

## 면접 확인 필요 사항 (3)
1. ...
...

## 추천 면접 질문 후보 (5)
1. ...
...

## 감사 정보 (4년 보관 권장)
- 평가 시각: ...
- 입력 이력서 SHA256: ...
- ...
```

## 사용 예시

**예시 1 — NCS 직무기술서 + 이력서 1건**
```
사용자: "백엔드 시니어 채용. NCS 직무기술서 첨부, 지원자 이력서 PDF 첨부."
→ resume-screener 가 능력단위별 0-3 점수 + 인용 + 강점/약점/면접 질문
→ 자동 거절·자동 합격 라벨 없음, 감사 정보 자동 기록
```

**예시 2 — 보호 계층 마스킹 시연**
```
사용자: "이 이력서 평가해줘. (사진·주민번호 앞자리 포함)"
→ resume-screener 가 사진·생년월일·출신지 자동 가린 후 평가
→ 출력 상단에 "마스킹 처리 항목: ..." 명시
```

## 주의사항

- **법적 책임 면제**: 본 스킬은 의사결정 보조 도구이며, 채용 결정의 모든 법적 책임은 사용자(고용주)에게 있습니다
- **iTutorGroup·Mobley v. Workday 사례 인지**: AI 도구 개발자도 Title VII 책임을 질 수 있습니다. 본 스킬은 자동 결정을 출력하지 않도록 설계되었습니다
- **30인 이상 사업장 적용**: 한국 채용절차법은 상시 30인 이상 사업장에 적용. 30인 미만 기업도 동일 원칙 권장
- **인재풀 운용 시**: 식별 최소 정보(이름·연락처)만 수집. 경력·자격증·자기소개 인재풀 저장 금지 (채용절차법 잠탈 평가 위험)
- **편향 감사**: 사용자가 NYC Local Law 144 등 적용 시 연 1회 편향 감사 별도 수행 필요 (Greenhouse는 Warden AI 월간 감사 사례)
- **시간 추정 금지**: 채용 일정은 priority labels로 (예: "P0: 1주 내 면접 권고")

## 관련 스킬

**Before (평가 전)**:
- `moai-hr:employment-manager` — NCS 직무기술서(JD) 우선 작성. 평가 기준이 될 직무 요건을 먼저 정의합니다.

**After (평가 후)**:
- `moai-hr:employment-manager` — 본 스킬이 출력한 점수·확인 필요 사항을 바탕으로 면접 질문과 면접 설계(직무 역량·문화 적합성 비중 포함)를 구성합니다.
- 문화 적합성·자기소개서 심화 분석은 별도 스킬 없이 본 스킬의 자기소개서 평가 단계(2-4단계)에서 다루며, 면접 단계의 문화 적합성 검증은 `moai-hr:employment-manager`의 면접 설계로 이어집니다.

**Alternative**:
- 외부 ATS (Greenhouse, Lever, Workday) — 본 스킬은 ATS 대체가 아닌 보조

## 출처

- [NCS 국가직무능력표준](https://ncs.go.kr) — 능력단위 분류체계
- [법무법인 율촌 — 채용절차법](https://www.yulchon.com/ko/resources/publications/legal-update-view/38200/page.do) — 30인 이상 적용·서류 파기 의무·인재풀 운용
- [법무법인 화우 — AI 채용 규제 동향](https://www.hwawoo.com/newsletter/2024_07_12/240712_k_a.pdf)
- [한국노동연구원 — AI 인사노무 보고서](https://www.kli.re.kr/kliFileDownload?fileName=0EAAC19CF34A78D649258C5300080110_3.pdf)
- [Greenhouse AI/ML Security & Privacy](https://support.greenhouse.io/hc/en-us/articles/24315491395227-AI-ML-Security-Privacy) — ISO 42001:2023, Warden AI 월간 편향 감사
- [Workforce Bulletin — Mobley v. Workday](https://www.workforcebulletin.com/ai-resume-screening-tool-developer-is-subject-to-federal-anti-discrimination-laws-says-eeoc) — AI 도구 개발자 Title VII 책임
- [HR Defense — AI Hiring Compliance 2026](https://www.hrdefenseblog.com/2025/11/ai-in-hiring-emerging-legal-developments-and-compliance-guidance-for-2026/)
- [DISA — AI in HR 2026 Risks](https://disa.com/news/ai-in-hr-background-screening-compliance-risks-for-2026/)