[인사-22009] 경력직 신규 채용 시 적정 임금 수준 설정 방법

Ⅰ. 우리 조직에 맞는 경력직 입사자의 임금 수준은 어느정도일까?

Levels.fyi 공개 자료('21 말 기준), 한국 쿠팡

여러분이 새로운 경력직을 채용하고자 채용시장에 공고를 올리고 경력직을 모집한다고 가정해보자. 여러분들은 통상 채용절차가 그러하듯이 몇명의 후보자를 물색한 뒤 최종 면접이 끝나고 이들과의 처우에 관한 논의를 진행할 것이다.

 

이때 유력 후보자 중 한명이 연봉 7500만원을 요구한다. 이 후보자는 다양한 경력을 가지고 있고 관련 석사 학위와 본인이 직접 작성한 저서가 있을 정도로 채용 대상 직무에 상당한 전문성을 보유하고 있으나 경력기간이 4년 이하이고 연령이 20대이다.

 

채용 및 인사담당자는 고민이 깊어진다. 해당 전문성은 노동시장에서 찾아보기 힘들지만 당장 우리와 같은 조직에서 그러한 전문성을 살려 할 수 있는 프로젝트가 마땅치 않다. 그러나 향후에는 그러한 수요가 있을 가능성이 매우 높아 해당 후보자를 탈락시키기에는 너무나 아깝다. 그럼에도 해당 지원자가 요구한 7500만원의 임금 수준은 우리 조직에서도 6~8년차 직원의 임금 수준이라 속된 말로 새파랗게 어린 친구에게 그 만큼의 웃돈을 주고 채용하였을 때에 조직적 반발을 고려하지 않을 수 없다.

 

이러한 사례와 같이 규모가 크고 오래된 기업일 수록 기업 내 축적된 데이터와 관행이 깊게 자리할 수 밖에 없다. 그러한 관행과 내부 이해관계자들의 복잡한 관계성은 채용 및 인사 담당자는 최선의 선택을 내리기 상당히 어렵게 만든다. 따라서, 해당 후보자에게 내부 조직원들의 반발을 사지 않는 선에서 그 후보자가 만족할 만한 대안을 제시할 수 있어야 한다.

 

물론, 스타트업이나 신생 조직의 경우에는 위에서 기술한 필자의 말에 공감하지 못할 수 있다. "우리 기업은 철저히 능력과 실적 베이스인데요?", "저 보다 뛰어난 사람이라면 나이가 어떻든 많은 돈을 받는게 당연한 거 아니겠습니까?" 모두 다 맞는 말이다. 하지만 이는 기업 역사의 길이와 조직문화의 차이라는 점을 알아두어야 한다. 여기서 다룰 내용은 대한민국의 일반적인 조직문화(연공서열이 강한)를 가진 기업들을 대상으로 한다. 

※당신이 관리자라면 우리 조직이 연공서열을 숭배하는 문화가 강한지를 체크해보기 위해서 블라인드(Blind)라는 사이트를 참고해볼 것을 권한다. 만약, 소속 기업명과 "공무원"이라는 키워드가 자주 엮여서 나타난다면 당신의 기업은 연공성이 상당히 강한 조직이다.

 

Ⅱ. 축적된 데이터를 통해 해답을 찾는다 : Case Base Reasoning

상기 문제에 대한 답은 우리 조직에서 직원들이 어떤 임금 수준을 가지고 있는지를 살펴봄으로써 새로 채용되는 경력직 직원에게 제시할 수 있는 임금의 적정 범위를 설정하면 해결된다. 구체적으로 말하자면 우리 조직에서 재직 중인 직원 중 해당 경력직 채용예정자와 연령, 경력기간, 직무배경, 학력 수준 등 각종 인적속성이 유사한 직원이 실제로 어떤 임금을 받고 있는지를 조사하여 경력직 임금 수준에 관한 범위를 획정한다는 것이다.

 

물론, 채용예정인 경력직이 조직에서 대체할 수 없거나 외부 노동시장에서 쉽게 구할 수 없는 스타급 인재라면 그러한 적정 범위를 초과하거나 직급별 Pay Band에서 설정한 상한을 넘어 급여 수준을 설정할 수도 있다. 다시 말해 위와 같은 사례기반추론(Case Base Reasoning) 방식은 일종의 '가이드라인' 역할을 한다고 봐야 한다. 따라서 그러한 범위 내에서 반드시 급여가 결정되어야 한다는 '제한적(Restricted)' 제안이 아니라 '참고적(Referred)' 제안이라는 점을 명심하여야 한다.

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사례기반추론(CBR)은 HR데이터가 ⓐ잘 정의(또는 규명)되어 있어야 할 뿐만 아니라 ⓑ계량적으로 정리되어 있어야 가능하다. 구체적으로 풀어 설명하자면 채용에 있어 효과성이 입증된 인적속성에 관하여 사전적으로 정의(또는 규명)되어 있어야 하고 그것이 측정가능한 어떠한 형태로 정리될 수 있어야 함을 의미한다.

 

예를 들어 조직에서 고객을 직접 응대하는 CS 직무에 사람을 채용한다고 해보자. 인사팀의 도움으로 이러한 CS담당자는 당혹스러운 상황에서도 침착한 사람일수록 그 직무에서 성공할 확률이 높다는 내부 연구 결과(효과성 규명)가 있다고 가정할 때, 우리는 그러한 침착성을 "측정"해야 한다. 침착성을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있을 수 있겠지만 고객 응대라는 직무의 특성에 맞추어 채용 시 진행하는 면접과정 중 지원자의 얼굴에 나타난 표정을 실시간으로 분석한 결과를 토대로 그 침착성의 정도를 계량화(측정 가능한 형태)시킬 수 있을 것이다. 

파이썬을 활용한 감성인식 측정 결과(예시)

이렇게 내부 구성원들의 성과와 연계성이 있는 인적속성과 연령, 경력기간 등과 같은 전통적인 고려요소들을 모두 계량적인 지표로 체계화하여 HR 데이터베이스를 구축해놓고 나면 CBR을 돌릴 수 있는 준비가 모두 완성된다.

 

Ⅲ. 최근이웃조회법을 활용한 CBR

설명 예시

위 그림에서 KIM ~ KANG까지는 회사에 현재 재직 중인 직원들이고, 이번 MIS직무에 지원한 자는 KI라는 인물이다. KI의 연령은 만 39세이고, 교육 수준은 14점 정도로 측정되었다. KIM ~ KANG 중 KI와 가장 유사한 직원은 누구일까?

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이를 알기 위해서 유사도(다른 말로 '거리(Distance)'라고도 함)를 계산할 필요가 있다. 만약 KIM과 KI의 연령에 따른 유사도를 구한다고 하면 [KIM's age(30) - KI's age(39)]의 절대값에 [연령에서의 최고값(55) - 최저값(30)]을 나눠주기만 하면 된다. 매우 간단하지 않은가?

※ 물론, 계산방식에 따라 [최고값 - 최저값]으로 나누기 보다 [최고값]만 가지고 나누는 경우도 있으니 참고하시라

 

만약 연령에 따른 위계질서문화가 강한 조직이라면 앞서 구한 연령의 유사도에 가중치를 곱하여 각 변수(연령, 직무, 교육수준)별로 중요성을 달리 적용할 수도 있다. 하지만 본 사안에서는 가중치에 대해서는 향후에 별도 사안으로 다루겠다.

 

앞서 설명한 것과 같이 개별 사람 및 변수별로 유사도를 계산하면 다음과 같은 결과가 도출되는데 각 변수별 유사도를 개개의 사람을 기준(행으로)으로 취합하면 최종적으로는 KI가 어떤 사람과 가장 유사한지 판단할 수 있다.

 

여기서는 KI는 OH와 가장 유사하며, 그 다음으로는 KANG과 유사하다. 따라서 KI의 임금수준은 이 두 사람이 받고 있는 임금수준에서 비슷하게 결정되면 될 것이다. (유사성은 거리가 좁으면 좁을 수록 높아지기 때문에 가장 작은 값을 채택하면 된다.)