Refer, 구직자에게 첫 달 급여의 20%를 청구 — 단, 취업에 성공한 경우에만

기술직 종사자를 위한 AI '리버스 리쿠르터': 후보자는 채용될 때 비용을 지불하고, 고용주는 아무것도 지불하지 않는다

구직자들이 큐레이션된 상호 관심 기반 소개에 대해 첫 달 급여의 20% 성공 수수료를 지불할 것이라는 베팅 — 채용 업계의 '누가 비용을 내는가'라는 경제 구조를 뒤집는 것

이전 라운드의 250만 달러에 더해, 이전에 공개되지 않았던 750만 달러의 시드 투자

올해 29세인 안드레 함라(Andre Hamra)는 브라질에서 십 대 시절부터 사람들의 취업을 도왔다. 스탠퍼드 경영대학원에서 취업 도움을 제공한다는 전단을 붙였고, 그 수요가 2024년 중반에 설립된 Refer가 되었다. 초기 사용자인 일리노이 출신 컴퓨터 과학 졸업생 한성 리우(Hansheng Liu)는 처음 시도했을 때 거절당했으나, 더 강화된 이력서를 가지고 돌아온 뒤 채용되었다.

사용자들은 경력, 희망 급여, 근무지, 회사 규모, 비자 필요 여부에 관한 질문에 답하며, 하루 최대 다섯 건의 소개를 요청할 수 있다. 고용주는 영업일 기준 3일 이내에 응답해야 하며, 거절된 매칭은 추천에 다시 반영된다. 함라에 따르면 사용자의 절반 이상이 소개 후 24시간 이내에 면접을 확보하며, 플랫폼은 스탠퍼드와 다른 최상위 대학을 넘어 미국 전역의 기술직 종사자로 확장되었다.

채용 업계의 경제 구조는 중개인에게 고용주 측에서 비용을 지불하게 했고, 그 결과 후보자들은 무차별 지원과 연락 두절(고스팅)을 겪게 되었다

AI가 생성한 이력서로 인해 지원서는 서로 구별할 수 없게 되었고, 따라서 큐레이션된 상호 관심 기반 소개가 희소한 것이 되었다

채용된 사람에게 성공 수수료를 부과하면 진지한 의도를 가진 후보자가 스스로 선택되며, 이는 바로 플랫폼의 고용주들이 원하는 것이다

고용주가 선별된 직무에 대해 추천을 받아들이게 하면, 공고를 긁어모으는 대신 관련성 있는 일자리 공급이 유지된다

성공 시에만 후보자에게 비용을 청구하는 것은 플랫폼을 시장의 약자 측과 일치시키며, 그 수수료는 소개의 진지함을 유지하는 필터 역할도 한다.

2026년 7월 기준으로 Refer는 스탠퍼드와 다른 최상위 대학의 소프트웨어 엔지니어에서 미국 전역의 기술직 종사자로 초점을 막 넓힌 상태에서, 새로운 투자금을 활용해 더 많은 기업을 플랫폼에 끌어들일 계획이었다.