메모리 반도체(삼성·SK하이닉스) 엔지니어 중 AI칩(HBM, GPU 설계)으로 이직을 희망하는 인력(연간 약 3,000-5,000명)이 직무 전환에 필요한 스킬셋 차이를 정확히 파악하지 못해 면접 준비에 3-6개월을 비효율적으로 소모한다. 헤드헌터 상담은 기술 깊이가 부족하고, 현직자 커피챗은 접근이 어렵다.
현재 보유 스킬(공정, 설계, 테스트 등)을 입력하면 AI칩 주요 포지션(HBM 설계, GPU 검증, AI가속기 아키텍처 등)별 스킬갭을 자동 분석. 갭 해소를 위한 학습 로드맵(온라인 강좌, 논문, 오픈소스 프로젝트), 모의 면접 질문, 이력서 키워드 최적화를 제공.
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |