“채용의 가장 큰 문제는 불확실성입니다. 이력서가 쌓이고 면접은 반복되지만, 누가 실제로 일을 잘할지는 입사 이후에야 드러나죠.”
최재웅 슈퍼코더 대표의 진단이다. 채용은 오랫동안 ‘감각’의 영역이었다. 면접관의 경험과 기억, 질문의 순서와 그날의 분위기에 따라 합격자가 달라지곤 했다. 특히 해외 인재 채용은 불확실성이 더 컸다. 국경을 넘는 순간 검증은 느려졌고, 비용은 불어났으며, 면접 기록은 남지 않았다.
2021년 해외 개발자 채용 플랫폼으로 시작한 슈퍼코더는 연평균 127%라는 가파른 성장세를 기록했다. 하지만 최재웅 대표는 성장 이면의 구조적 한계를 봤다.
플랫폼 차원에서 기본적인 검증은 수행했지만 한계는 명확했다. 수많은 지원자를 일관된 기준으로 검증하고, 이를 대규모로 확장하며, 기업마다 제각각인 채용 공고에 맞춰 평가하는 일은 인력 중심의 시스템으로 불가능했기 때문이다. 정교한 맞춤형 검증의 부담은 여전히 기업의 몫으로 남았다.
그가 선택한 다음 단계는 단순한 플랫폼 확장이 아니었다. 채용의 전 과정을 통합하는 ‘AI Recruiter’로의 진화였다. 최재웅 대표는 “기존 플랫폼이 전 세계 인재를 연결하는 ‘입구’라면, 우리가 만드는 AI Recruiter는 검증과 평가를 자동화하는 엔진”이라며 “소싱부터 검증, 추천, 최종 의사결정까지 하나의 흐름(End-to-End)으로 연결하는 것이 목표”라고 강조했다.
AI가 묻는 것은 질문이 아니라 ‘구조’다
슈퍼코더의 AI 면접은 단순히 정해진 질문을 던지는 자동화 도구가 아니다. 사람이 수행하던 대면 면접의 ‘집요함’을 알고리즘으로 구현했다.
“기존 코딩 테스트로는 확인하기 힘든 역량이 있습니다. 슈퍼코더의 AI는 지원자의 답변 맥락을 실시간으로 분석합니다. 답변의 근거가 부족하면 ‘당시 본인의 구체적 역할은 무엇이었나’, ‘다른 대안은 없었나’와 같은 심층 꼬리 질문을 던집니다.”
이 방식 덕분에 개발자뿐만 아니라 정량 평가가 어려운 제품 기획자, 마케터, 세일즈 직군의 논리력과 문제 해결 방식까지 검증이 가능해졌다. 면접관의 주관이나 컨디션에 좌우되던 평가를, 데이터에 기반한 구조화된 기록으로 바꾼 것이다. 그는 이를 “면접이라는 비정형 행위를 비교 가능한 데이터로 치환하는 과정”이라고 설명했다.
정확도 5배의 비밀: ‘적중률’이 다르다
슈퍼코더가 내세운 ‘AI 정확도 5배’라는 수치는 단순한 마케팅 문구가 아니다. 이는 실제 채용 현장의 효율을 증명하는 숫자다. 그는 최근 진행한 10건의 글로벌 채용 사례를 근거로 들었다.
“과거 이력서 키워드 중심의 추천 방식에서는 평균 15명의 후보를 추천해야 2명이 면접으로 이어졌어요. 하지만 AI 면접 데이터를 반영한 이후에는, 단 3명만 추천해도 2명이 면접에 도달하죠. 추천 대비 면접 전환율(적중률)이 약 5배 높아진 셈이에요.”
더 고무적인 것은 최종 결과다. 기존에는 면접을 본 5명 중 1명이 채용됐다면, 지금은 2명 중 1명이 채용될 만큼 채용 성사율도 2배 이상 개선됐다. 그는 “AI가 사람을 대체하는 것이 아니라, 기업이 판단에 필요한 정보를 더 명확하게 얻게 된 결과”라고 덧붙였다.
글로벌 유니콘 기업인 튜링(Turing)이 공격적인 확장을 펼칠 때, 슈퍼코더는 ‘신뢰’와 ‘디테일’에 집중했다. 특히 국내 대기업과 금융권도 안심하고 쓸 수 있도록 보안과 컴플라이언스 기준을 대폭 강화하고 있다.
“단순히 인재만 보여주는 게 아닙니다. 기업 내부의 채용 시스템(ATS)과 매끄럽게 연동하고, ISO 27001 등 국제 보안 표준을 도입해 개인정보 보호 이슈를 원천 차단하려고 하고 있습니다.”
그는 이를 기반으로 ‘한국에서 가장 강한 글로벌 채용 인프라’를 먼저 완성하겠다는 전략이다. 한국 시장에서의 성공 방정식을 토대로 일본·동남아·중동(2026년), 유럽(2027년), 그리고 미국(2028년)으로 단계적으로 확장하겠다는 로드맵을 제시했다.
숫자가 아닌 ‘두 개의 엔진’으로 만든 성장 계획
슈퍼코더는 2027년 연매출 200억 원, 기업가치 400억 원을 목표로 한다. 막연한 희망 사항이 아닌, 두 개의 확실한 비즈니스 엔진 위에 설계됐다.
“첫 번째 엔진은 해외 인재 연결과 관리입니다. 1,000명 이상의 글로벌 인재를 안정적으로 운영하며 발생하는 ‘캐시카우’죠. 두 번째 엔진은 확장성이 큰 AI 면접 솔루션이에요. 대기업과 빅테크 기업을 중심으로 레퍼런스를 쌓으며 폭발적인 성장을 견인할 것입니다.”
최재웅 대표는 인터뷰 말미에 다시 한번 ‘데이터’를 강조했다.
“이력서는 과거의 기록이고, 면접은 오랫동안 안개 속에 있었죠. 우리의 시도는 그 안개를 걷어내고 설명 가능한 데이터로 바꾸는 일입니다. 채용팀이 반복 업무에서 벗어나 전략적 고민에 집중할 때, 기업은 인재를 만날 수 있죠.”
채용이 ‘운’이 아니라 ‘시스템’이 되는 순간. 최재웅 대표와 슈퍼코더는 그 변화의 중심에서 글로벌 인재 채용의 새로운 지도를 그리고 있다.
Jaewoong Choi, CEO of Supercoder, Transforming Recruitment Uncertainty with Data
"The biggest problem with hiring is uncertainty. Resumes pile up, interviews are repeated, but it's only after the job is hired that we learn who will actually do the job."
This is the diagnosis of Choi Jae-woong, CEO of Supercoder. Recruitment has long been a matter of "feel." Successful candidates often varied depending on the interviewer's experience and memory, the order of questions, and the mood of the day. Recruiting international talent, in particular, was fraught with uncertainty. The moment a candidate crossed the border, the verification process slowed, costs escalated, and no interview records were kept.
SuperCoder, which launched in 2021 as an overseas developer recruitment platform, has achieved rapid growth, averaging 127% annually. However, CEO Choi Jae-woong recognized structural limitations behind this growth.
While basic verification was performed at the platform level, its limitations were clear. Verifying numerous applicants with consistent criteria, scaling this process on a large scale, and evaluating them according to each company's unique job postings was impossible with a human-centric system. The burden of sophisticated, customized verification remained on the companies.
The next step he chose wasn't simply platform expansion. It was an evolution into an "AI Recruiter" that integrates the entire recruitment process. CEO Choi Jae-woong emphasized, "If existing platforms are 'gateways' connecting global talent, our AI Recruiter is an engine that automates screening and evaluation. Our goal is to connect everything from sourcing to screening, recommendation, and final decision-making in a single, end-to-end flow."
What AI asks isn't a question, but a "structure."
Supercoder's AI interview isn't simply an automated tool that asks predefined questions. It's an algorithm that replicates the "persistence" of a human-led in-person interview.
"There are skills that are difficult to detect with traditional coding tests. SuperCoder's AI analyzes the context of applicants' responses in real time. If the answers lack sufficient basis, it asks deeper follow-up questions, such as, 'What was your specific role at the time?' or 'Were there any other alternatives?'"
This method enabled the verification of the logical thinking and problem-solving skills of not only developers but also product planners, marketers, and salespeople, who are difficult to quantitatively assess. It transformed assessments previously swayed by the interviewer's subjective opinions or physical condition into structured, data-driven records. He described it as "the process of transforming the unstructured act of an interview into comparable data."
The Secret to Five Times the Accuracy: A Different 'Hit Rate'
Supercoder's claim of "5x AI accuracy" isn't just a marketing slogan. It's a metric that proves its effectiveness in real-world recruiting. He cited ten recent global recruiting cases as evidence.
"In the past, with resume keyword-based recommendation methods, an average of 15 candidates needed to be recommended before two were interviewed. However, with AI interview data incorporated, only three candidates needed to be recommended before two were interviewed. This means the interview conversion rate (hit rate) has increased by approximately five times."
Even more encouraging is the final result. Previously, one in five candidates interviewed was hired, but now, the hiring success rate has more than doubled, reaching one in two. He added, "This isn't about AI replacing people; it's about companies gaining clearer information needed to make decisions."
While global unicorn Turing pursued aggressive expansion, SuperCoder focused on "trust" and "detail." In particular, they are significantly strengthening security and compliance standards to ensure that even large domestic corporations and financial institutions can use SuperCoder with confidence.
"It's not just about showcasing talent. We're seamlessly integrating with the company's internal recruitment system (ATS) and adopting international security standards like ISO 27001 to eliminate privacy issues at the source."
Based on this, he plans to first establish "Korea's strongest global recruitment infrastructure." Building on his success formula in the Korean market, he presented a roadmap for gradual expansion into Japan, Southeast Asia, and the Middle East (2026), Europe (2027), and the United States (2028).
A growth plan built on "two engines," not numbers.
Supercoder aims to achieve annual sales of 20 billion won and a corporate value of 40 billion won by 2027. This isn't some vague wishful thinking; it's built on two solid business engines.
"The first engine is connecting and managing overseas talent. This is the 'cash cow' generated by stably managing over 1,000 global talents. The second engine is a highly scalable AI interview solution. We will drive explosive growth by accumulating references, focusing on large corporations and big tech companies."
At the end of the interview, CEO Choi Jae-woong emphasized ‘data’ once again.
"Resumes are a thing of the past, and interviews have long been shrouded in fog. Our goal is to clear that fog and transform it into explainable data. When recruiting teams are freed from repetitive tasks and focus on strategic thinking, companies can connect with talented individuals."
The moment when recruiting becomes a system, not a matter of luck. At the center of this change, CEO Choi Jae-woong and Super Coder are charting a new course for global talent recruitment.
採用の不確実性をデータで革新する、チェ・ジェウンスーパーコーダー代表
「採用の最大の問題は不確実性です。履歴書が積み重なって面接は繰り返されますが、誰が実際に仕事を上手にするかは入社後にしか現れません。」
チェ・ジェウンスーパーコーダー代表の診断だ。採用は長い間「感覚」の領域だった。面接官の経験と記憶、質問の順序とその日の雰囲気によって合格者が変わったりした。特に海外人材採用は不確実性がより大きかった。国境を越えた瞬間の検証は遅くなり、コストは上昇し、面接記録は残っていませんでした。
2021年に海外開発者採用プラットフォームで始まったスーパーコーダーは、年平均127％という急な成長を記録した。しかしチェ・ジェウン代表は成長裏面の構造的限界を見た。
プラットフォームレベルで基本的な検証は行われたが、限界は明確であった。数多くの志願者を一貫した基準で検証し、これを大規模に拡張し、企業ごとにそれぞれの採用公告に合わせて評価することは人材中心のシステムでは不可能だったからだ。洗練されたカスタマイズされた検証の負担は依然として企業の分け前として残った。
彼が選んだ次のステップは、単純なプラットフォーム拡張ではありませんでした。採用の全過程を統合する「AI Recruiter」への進化だった。チェ・ジェウン代表は「既存プラットフォームが世界中の人材を連結する「入口」ならば、私たちが作るAI Recruiterは検証と評価を自動化するエンジン」とし、「ソーシングから検証、推薦、最終意思決定まで一つの流れ（End-to-End）で連結することが目標」と強調した。
AIが尋ねるのは質問ではなく「構造」です。
スーパーコーダーのAI面接は、単に決められた質問を投げる自動化ツールではない。人が行っていた対面面接の「執拗さ」をアルゴリズムで実装した。
「既存のコーディングテストでは確認するのが難しい能力があります。スーパーコーダーのAIは、応募者の回答の文脈をリアルタイムで分析します。回答の根拠が不足すると、「当時本人の具体的な役割は何だったのか」、「他の代替案はなかった」などの深い尾の質問を投げます。
この方式のおかげで開発者だけでなく定量評価が難しい製品企画者、マーケター、セールス直軍の論理力と問題解決方式まで検証が可能になった。面接官の主観や体調に左右された評価を、データに基づく構造化された記録に変えたのだ。彼はこれを「面接という非定型行為を比較可能なデータに置き換える過程」と説明した。
精度5倍の秘密：「ヒット率」が異なる
スーパーコーダーが掲げた「AI精度5倍」という数値は単なるマーケティングフレーズではない。これは実際の採用現場の効率を証明する数字だ。彼は最近進行した10件のグローバル採用事例を根拠に聞いた。
「過去の履歴書キーワード中心の推薦方式では、平均15人の候補を推薦しなければ2人が面接につながりました。しかし、AI面接データを反映した後には、たった3人だけ推薦しても2人が面接に到達します。
より刺激的なのは最終結果だ。従来は面接を見た5人のうち1人が採用されたならば、今は2人のうち1人が採用されるほど、採用成績率も2倍以上改善された。彼は「AIが人に代わるものではなく、企業が判断に必要な情報をより明確に得た結果」と付け加えた。
グローバルユニコーン企業のチューリング（Turing）が攻撃的な拡張を繰り広げたとき、スーパーコーダーは「信頼」と「ディテール」に集中した。特に国内大企業や金融圏も安心して使えるようにセキュリティとコンプライアンス基準を大幅に強化している。
「単に人材だけ見せるわけではありません。企業内部の採用システム（ATS）とスムーズに連動し、ISO 27001など国際セキュリティ標準を導入し、個人情報保護問題を源泉遮断しようとしています」
彼はこれを基に「韓国で最も強いグローバル採用インフラ」を先に完成するという戦略だ。韓国市場での成功方程式をもとに、日本・東南アジア・中東（２０２６年）、ヨーロッパ（２０２７年）、そして米国（２０２８年）に段階的に拡張するというロードマップを提示した。
数字ではなく「2つのエンジン」で作られた成長計画
スーパーコーダーは2027年の年売り上げ200億ウォン、企業価値400億ウォンを目指す。漠然とした希望ではなく、2つの確実なビジネスエンジンの上に設計された。
「最初のエンジンは海外人材の接続と管理です。1,000人以上のグローバル人材を安定的に運営して発生する「キャッシュカウ」です。2番目のエンジンは拡張性の高いAI面接ソリューションです。
チェ・ジェウン代表はインタビューの終わりにもう一度「データ」を強調した。
「履歴書は過去の記録であり、インタビューは長い間霧の中にありました。私たちの試みはその霧を蹴り、説明可能なデータに変えることです。
採用が「運」ではなく「システム」になる瞬間。チェ・ジェウン代表とスーパーコーダーはその変化の中心でグローバル人材採用の新しい指導を描いている。
Supercoder首席执行官崔在雄(Jaewoong Choi)表示，公司正在利用数据改变招聘中的不确定性。
“招聘最大的问题在于不确定性。简历堆积如山，面试反复进行，但只有在最终录用之后，我们才能知道谁会真正胜任这份工作。”
这是Supercoder首席执行官崔在雄的诊断。长期以来，招聘一直依赖于“感觉”。成功的候选人往往取决于面试官的经验和记忆力、提问顺序以及当天的心情。尤其是在招聘国际人才方面，更是充满了不确定性。一旦候选人跨越国界，验证流程就会放缓，成本会飙升，而且面试记录也不会被保留。
SuperCoder于2021年上线，是一个海外开发者招聘平台，发展迅猛，年均增长率高达127%。然而，CEO崔在雄也意识到这种增长背后存在结构性限制。
虽然平台层面进行了基本的验证，但其局限性显而易见。以人为本的系统无法满足以下要求：使用统一的标准验证大量申请人；大规模扩展验证流程；以及根据每家公司独特的招聘要求进行评估。因此，复杂且定制化的验证工作仍然落在公司身上。
他选择的下一步并非简单的平台扩张，而是向整合整个招聘流程的“人工智能招聘系统”演进。首席执行官崔在雄强调：“如果说现有平台是连接全球人才的‘门户’，那么我们的人工智能招聘系统就是一个能够自动进行筛选和评估的引擎。我们的目标是将从人才搜寻、筛选、推荐到最终决策的所有环节整合到一个端到端的流程中。”
人工智能提出的不是问题，而是一个“结构”。
Supercoder 的 AI 面试并非只是一个询问预设问题的自动化工具，而是一个能够模拟真人面对面面试“持续性”的算法。
“有些技能很难通过传统的编程测试来检测。SuperCoder 的人工智能会实时分析应聘者回答的上下文。如果答案缺乏足够的依据，它会提出更深入的后续问题，例如‘你当时的具体职责是什么？’或者‘还有其他选择吗？’”
这种方法不仅能够验证开发人员的逻辑思维和问题解决能力，还能验证产品规划人员、市场营销人员和销售人员的逻辑思维和问题解决能力，而这些人员的能力很难进行量化评估。它将以往受面试官主观意见或身体状况影响的评估结果，转化为结构化的、数据驱动的记录。他将其描述为“将非结构化的面试行为转化为可比较数据的过程”。
准确率提升五倍的秘诀：不同的“命中率”
Supercoder 声称的“5 倍 AI 准确率”并非只是营销口号，而是一项能够证明其在实际招聘中有效性的指标。他列举了十个近期全球招聘案例作为佐证。
“过去，采用基于简历关键词的推荐方法时，平均需要推荐15位候选人才能选出两位进行面试。然而，结合人工智能面试数据后，只需推荐3位候选人即可选出两位进行面试。这意味着面试转化率（命中率）提高了约五倍。”
更令人鼓舞的是最终结果。此前，五分之一的面试候选人最终被录用，而现在，招聘成功率翻了一番多，达到了二分之一。他补充道：“这并非人工智能要取代人类；而是企业要获得更清晰的信息，以便做出更明智的决策。”
当全球独角兽企业图灵（Turing）积极扩张时，SuperCoder 则专注于“信任”和“细节”。尤其值得一提的是，他们正在大幅提升安全性和合规性标准，以确保即使是国内大型企业和金融机构也能放心使用 SuperCoder 的产品。
“这不仅仅是展示人才的问题。我们正在与公司的内部招聘系统（ATS）无缝集成，并采用ISO 27001等国际安全标准，从源头上消除隐私问题。”
基于此，他计划首先建立“韩国最强大的全球招聘体系”。凭借在韩国市场的成功经验，他提出了逐步拓展至日本、东南亚和中东（2026年）、欧洲（2027年）以及美国（2028年）的路线图。
以“两大引擎”而非数字为基础的增长计划。
Supercoder的目标是到2027年实现年销售额200亿韩元，公司估值400亿韩元。这并非空想，而是建立在两大稳固的商业引擎之上。
“第一个引擎是连接和管理海外人才。这是我们的‘摇钱树’，目前我们稳定管理着1000多名全球人才。第二个引擎是高度可扩展的AI面试解决方案。我们将通过积累客户案例，专注于大型企业和大型科技公司，实现爆发式增长。”
采访结束时，CEO崔在雄再次强调了“数据”的重要性。
“简历已经过时了，面试也一直笼罩在迷雾之中。我们的目标是拨开迷雾，将其转化为可解释的数据。当招聘团队摆脱重复性工作，专注于战略思考时，企业就能与优秀人才建立联系。”
当招聘不再靠运气，而是成为一种系统化的过程，这一刻即将到来。在这一变革的核心，CEO崔在雄和Super Coder正在为全球人才招聘开辟一条新道路。
Jaewoong Choi, PDG de Supercoder, transforme l'incertitude du recrutement grâce aux données
« Le plus gros problème avec le recrutement, c'est l'incertitude. Les CV s'accumulent, les entretiens se répètent, mais ce n'est qu'une fois le poste pourvu que l'on sait qui occupera réellement le poste. »
Voici le diagnostic de Choi Jae-woong, PDG de Supercoder : le recrutement a longtemps reposé sur l’intuition. Les candidats retenus variaient souvent en fonction de l’expérience et de la mémoire de l’intervieweur, de l’ordre des questions et de son humeur du jour. Le recrutement de talents internationaux, en particulier, était source d’incertitude. Dès qu’un candidat franchissait la frontière, le processus de vérification ralentissait, les coûts augmentaient et aucun compte rendu d’entretien n’était conservé.
SuperCoder, lancée en 2021 en tant que plateforme de recrutement de développeurs internationaux, a connu une croissance rapide, avec une moyenne de 127 % par an. Cependant, son PDG, Choi Jae-woong, a identifié des limites structurelles à l'origine de cette croissance.
Bien qu'une vérification de base soit effectuée au niveau de la plateforme, ses limites étaient évidentes. Vérifier un grand nombre de candidats selon des critères uniformes, généraliser ce processus à grande échelle et les évaluer en fonction des spécificités de chaque offre d'emploi était impossible avec un système centré sur l'humain. La responsabilité d'une vérification sophistiquée et personnalisée incombait donc toujours aux entreprises.
L'étape suivante qu'il a choisie n'était pas simplement l'expansion de sa plateforme. Il s'agissait d'une évolution vers un « recruteur IA » intégrant l'intégralité du processus de recrutement. Le PDG, Choi Jae-woong, a souligné : « Si les plateformes existantes sont des passerelles reliant les talents du monde entier, notre recruteur IA est un moteur qui automatise la présélection et l'évaluation. Notre objectif est de connecter toutes les étapes, de la recherche de candidats à la décision finale, en passant par la sélection et la recommandation, au sein d'un flux unique et intégré. »
Ce que demande l'IA, ce n'est pas une question, mais une «structure».
L'entretien d'embauche par IA de Supercoder n'est pas simplement un outil automatisé posant des questions prédéfinies. Il s'agit d'un algorithme qui reproduit la « persévérance » d'un entretien en face à face mené par un humain.
« Certaines compétences sont difficiles à détecter avec les tests de codage traditionnels. L’IA de SuperCoder analyse le contexte des réponses des candidats en temps réel. Si les réponses manquent de fondement, elle pose des questions complémentaires plus approfondies, telles que : « Quel était votre rôle précis à l’époque ? » ou « Existait-il d’autres possibilités ? » »
Cette méthode a permis de vérifier les aptitudes de raisonnement logique et de résolution de problèmes non seulement des développeurs, mais aussi des responsables de la planification des produits, des spécialistes du marketing et des commerciaux, dont l'évaluation quantitative est complexe. Elle a transformé des évaluations auparavant influencées par les opinions subjectives ou l'état physique de l'intervieweur en données structurées et objectives. Il l'a décrite comme « le processus de transformation de l'acte non structuré d'un entretien en données comparables ».
Le secret d'une précision cinq fois supérieure : un « taux de réussite » différent
L'affirmation de Supercoder concernant une « précision IA 5 fois supérieure » n'est pas qu'un simple slogan marketing. Il s'agit d'un indicateur qui prouve son efficacité dans le recrutement en situation réelle. Il a cité dix cas récents de recrutement à l'échelle mondiale comme preuve.
« Auparavant, avec les méthodes de recommandation basées sur les mots-clés des CV, il fallait recommander en moyenne 15 candidats avant que deux d'entre eux ne soient convoqués à un entretien. Cependant, grâce à l'intégration des données d'entretiens issues de l'IA, il suffit désormais de recommander trois candidats avant que deux ne soient convoqués à un entretien. Cela signifie que le taux de conversion des entretiens (taux de réussite) a été multiplié par cinq environ. »
Le résultat final est encore plus encourageant. Auparavant, un candidat sur cinq était embauché après un entretien, mais aujourd'hui, le taux de réussite a plus que doublé, atteignant un candidat sur deux. Il a ajouté : « Il ne s'agit pas de remplacer les humains par l'IA, mais d'obtenir pour les entreprises les informations plus précises nécessaires à la prise de décision. »
Alors que Turing, la licorne mondiale, poursuivait une expansion agressive, SuperCoder s'est concentré sur la « confiance » et le « détail ». En particulier, l'entreprise renforce considérablement ses normes de sécurité et de conformité afin de garantir que même les grandes entreprises et les institutions financières nationales puissent utiliser SuperCoder en toute confiance.
« Il ne s'agit pas seulement de mettre en valeur les talents. Nous nous intégrons parfaitement au système de recrutement interne de l'entreprise (ATS) et adoptons des normes de sécurité internationales comme l'ISO 27001 afin d'éliminer les problèmes de confidentialité à la source. »
Sur cette base, il prévoit d'abord de mettre en place « l'infrastructure de recrutement mondiale la plus solide de Corée ». S'appuyant sur sa formule à succès sur le marché coréen, il a présenté une feuille de route pour une expansion progressive au Japon, en Asie du Sud-Est et au Moyen-Orient (2026), en Europe (2027) et aux États-Unis (2028).
Un plan de croissance fondé sur « deux moteurs », et non sur des chiffres.
Supercoder vise un chiffre d'affaires annuel de 20 milliards de wons et une valeur d'entreprise de 40 milliards de wons d'ici 2027. Il ne s'agit pas d'un vague vœu pieux ; cet objectif repose sur deux piliers économiques solides.
« Notre premier moteur de croissance consiste à connecter et gérer les talents internationaux. C'est notre principale source de revenus, grâce à la gestion stable de plus de 1 000 talents à travers le monde. Notre second moteur est une solution d'entretiens basée sur l'IA, hautement évolutive. Nous prévoyons une croissance exponentielle en accumulant des références et en ciblant les grandes entreprises et les géants de la tech. »
À la fin de l'entretien, le PDG Choi Jae-woong a de nouveau insisté sur l'importance des « données ».
« Les CV sont dépassés et les entretiens d'embauche sont depuis longtemps entourés de mystère. Notre objectif est de dissiper ce mystère et de transformer ces informations en données exploitables. Libérées des tâches répétitives, les équipes de recrutement peuvent se concentrer sur la réflexion stratégique, permettant ainsi aux entreprises d'entrer en contact avec des candidats talentueux. »
Le moment où le recrutement devient un système et non plus une question de chance. Au cœur de cette transformation, le PDG Choi Jae-woong et Super Coder tracent une nouvelle voie pour le recrutement de talents à l'échelle mondiale.
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