💡 HR 담당자라면 반드시 알아야 할 질문

글로벌 대기업들은 '어떤 기준'으로
인재를 뽑고 교육할까요?

Amazon, LinkedIn, 미국 연방정부 — 이 조직들이 직무 설계와 채용, 교육에 활용하는 스킬 데이터 표준이 있습니다. 수십만 명의 재직자 인터뷰를 바탕으로 만들어진 실증 데이터예요.

O*NET
그건 바로 O*NET입니다
미국 노동부가 운영하는
세계 유일의 공식 직무·스킬 표준 데이터베이스

LinkedIn·Amazon·미 연방정부가 채용 기준으로 활용하는
세계에서 가장 신뢰받는 직무 정보 시스템

O*NET이란?

O*NET은 기업과 재직자를 위해
미국 노동부가 직접 제작하는
믿을 수 있는 '스킬 표준'입니다

단순한 직업 목록이 아니에요. 각 직무에서 실제로 필요한 스킬, 지식, 역량, 연봉, 성장 가능성을 모두 수치화한 세계 가장 정밀한 직무 데이터베이스입니다.

🏛️
미국 노동부(U.S. DOL) 공식 운영
미국 고용훈련청(ETA)이 직접 구축하고 관리합니다. 특정 기업의 이해관계 없이 공정하게 제작되는 정부 공인 데이터예요.
👥
실제 재직자 인터뷰로 만들어집니다
전국 수십만 명의 현직 종사자를 직접 인터뷰해 "이 직무에서 실제로 중요한 스킬이 뭔가요?"라는 질문에서 시작한 데이터입니다.
🔄
분기별 지속 업데이트
AI, ChatGPT처럼 새로운 기술이 등장하면 빠르게 반영됩니다. 직업 시장 변화를 실시간으로 추적해요.
🌐
글로벌 채용의 실질 기준
LinkedIn, Indeed, Glassdoor, Amazon 같은 글로벌 플랫폼과 미국 연방정부 채용 시스템이 O*NET SOC 코드를 기준으로 운영됩니다.
198,125개
직무 · 스킬 · 연봉 · 중요도 데이터
SkillLens에 적재된 O*NET 실데이터
1,016개
전체 직무
미국 직업의 99% 커버
Training Specialist, Data Scientist, HR Manager 등
3,537개
🔴 하드 스킬(기술 도구)
Excel, Python, ChatGPT, SQL, Tableau 등
120개
🔵 소프트 스킬(역량·지식·능력)
Skills 35 · Knowledge 33 · Abilities 52
23개
🔖 직무 분야
IT·금융·헬스케어·교육·제조 등 업종별 벤치마킹 가능
데이터 탐색

SkillLens에서 스킬 데이터를
쉽고 편하게 '조회' 해보세요

각 카드를 클릭하면 세부 트렌드를 확인해볼 수 있습니다

AI 스킬 어시스턴트

원하는 정보를 'AI' 와의 대화로
쉽고 빠르게 확인해보세요

O*NET 198,125개 실데이터를 기반으로 어떤 직무든, 어떤 스킬이든 자연어로 물어볼 수 있어요.

✦ AI 답변 · O*NET 198,125개 실데이터 기반
또는 궁금한 직무나 스킬을 직접 입력해보세요 ↑
✦ AI 답변 · O*NET 데이터 기반
⚠ AI 답변은 참고용입니다. 정확한 정보는 O*NET 원본을 확인해 주세요.
지금 뜨는 직무와 스킬

직무와 스킬 트렌드를 확인하고
기업의 성과와 개인의 성장을 위한
'방향성' 을 찾아보세요!

O*NET이 분기별로 집계하는 실수요 데이터 기준입니다 2026 Q1 기준

O*NET이 향후 10년간 고용이 빠르게 늘어날 것으로 전망하는 직무들이에요. 업종을 선택해 원하는 분야만 볼 수 있어요.

전체 인기 직무 보기 →

실제 채용 공고에서 가장 많이 요구되는 기술 도구예요. 크기가 클수록 더 많은 직무에서 요구됩니다.

스킬 트렌드 전체 보기 →

어떤 직무든 공통으로 요구되는 소프트 스킬이에요. 중요도 점수(100점 만점) 기준으로 정렬했어요.

소프트 스킬 전체 보기 →
스킬 맞춤화
이 데이터로 우리 조직만의
'스킬맵' 을 만들어보세요
1,016개 글로벌 직무 기준으로 우리 회사에 맞는 직무를 선택하고, 필요한 스킬을 정의하면 진단 · 갭 분석 · 학습 추천 · 조직 인사이트까지 자동으로 이어집니다.
직무 탐색해보기
FAQ

O*NET과 SkillLens,
'궁금한 점' 이 있으신가요?

스킬(Skill)은 특정 업무를 수행하는 데 필요한 구체적인 능력이에요.

🔵 소프트 스킬 — Active Listening(경청), Critical Thinking(비판적 사고), Instructing(교수) 등 사람과의 상호작용·사고방식 관련 능력

🔴 하드 스킬(기술 도구) — Python, Excel, ChatGPT 등 특정 소프트웨어나 기술을 다루는 능력

역량(Competency)과의 차이: 역량은 조직이 정한 행동 기준(리더십, 협업 등)이고, 스킬은 그 역량을 발휘하기 위한 구체적 도구예요.

실제 그 직무에 종사하는 현직 재직자를 대상으로 직접 설문·인터뷰를 진행합니다.

수집 과정: ① 현직 재직자 무작위 샘플링 → ② "이 일을 잘하려면 어떤 스킬이 얼마나 중요한가요?" 설문 → ③ 통계 분석으로 중요도(importance)와 수준(level) 산출 → ④ 분기별 재검증

그래서 O*NET의 importance 점수는 "실제로 그 일을 하는 사람들이 느끼는 중요도"예요. O*NET 공식 사이트에서 더 자세히 확인하세요.

충분히 유효합니다. 직무에서 요구하는 스킬의 본질은 국가를 가리지 않아요. 데이터 분석가에게 Python이 필요하고, HR 담당자에게 Active Listening이 중요하다는 건 한국도 미국도 마찬가지예요.

LinkedIn, ESCO(유럽 직무 표준)도 O*NET과 크로스워크(상호 연결)해서 사용합니다. 다만 임금 데이터는 미국 기준(USD)이라 PPP 기준 참고용으로 활용하시길 권장합니다.

NCS: 국내 산업 중심, 직무를 세분화해 필요 교육·훈련 내용 규정. 자격증·교육과정 연계 중심.

O*NET: 글로벌 기준, 실제 재직자 기반 스킬·연봉·성장 전망 포함. 분기별 업데이트. 글로벌 채용 플랫폼과 직접 연계됨.

SkillLens는 O*NET 기반으로 "우리 조직은 세계 기준으로 어느 수준인가?"라는 질문에 답하는 도구예요.

2026년 O*NET Web Services API에서 직접 수집한 최신 데이터입니다. 총 198,125건의 직무·스킬·연봉·중요도 데이터를 서비스하고 있어요. SkillLens도 정기적인 데이터 동기화를 계획하고 있습니다.

현재 초대 방식으로만 운영 중입니다. 문의를 남겨주시면 담당자가 연락드려 맞춤 상담을 진행해드립니다.

도입 프로세스: 문의 → 담당자 상담 → 파일럿 진행 → 진단 설계 → 전 임직원 발송 → 결과 리포트

문의: skilllens@woongjin.com

SkillLens의 가치

자체 역량·스킬 사전 만들려다
'실패' 하셨나요?

글로벌에서 검증된 데이터를 우리 조직에 맞게 빠르게 커스텀 해야 쓸모 있는 스킬 데이터가 됩니다.

❌ 처음부터 자체 구축하는 기업
  • 직무별 스킬셋 정의와 데이터 수집에만 수개월 이상 소요
  • 평가자마다 중요도 기준이 달라 주관성 개입 및 부서 충돌 발생
  • AI 등 새 트렌드가 등장할 때마다 처음부터 다시 조사하는 유지보수 지옥
  • 정작 완성하고 나서 현장에서 쓸 수 없는 죽은 데이터
✅ 글로벌 스킬 표준으로 빠르게 시작하는 기업
  • 1,016개 글로벌 표준 직무 데이터를 즉시 가져와 단 며칠 만에 커스텀 완료
  • 수십만 명 현직자 설문으로 검증된 객관적이고 신뢰성 높은 지표 바로 확보
  • 미국 노동부의 분기별 업데이트로 글로벌 최신 트렌드가 자동 반영
  • 진단·학습까지 이어지는 스킬 기반 조직(SBO)의 기초 데이터로 즉시 활용

우리 조직만을 위한 스킬셋을 만들어야
'진단하고, 학습해서, 증명' 할 수 있습니다

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우리 조직 스킬셋 직접 만들기
1,016개 글로벌 직무 기준으로 우리 조직에 꼭 맞는 스킬 기준을 직접 설계하고, 진단과 성장 인사이트까지 이어보세요.
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