BLACKCHECK
구직자를 위한 역(逆)평판조회

면접에선 회사가
당신을 검증하죠.
이젠 당신 차례.

잡플래닛·블라인드가 못 보여주는 것 — 오너와 경영진의 진짜 리스크를, 공공데이터로 구직자 편에서 검증합니다.

왜 만들었는지 보기
01 — 시작

8년간, 1,200명의
이직을 설계했습니다.

제 고객은 30~50대 MBA·박사·C레벨. 업계 최고 대우를 받고 옮긴 핵심 인재들이었어요. 그런데—

46%
그중 46%가 입사 6개월 안에 심각하게 후회하고, 다시 나갈 생각을 했습니다.

최고 연봉을 받고 갔는데도요.

02 — 진짜 이유

문제는 연봉이
아니었습니다.

후회한 이유를 파보니, 결이 똑같았어요.

  • 오너의 독단적 의사결정
  • 실패는 아래로 떠넘기는 책임 전가
  • 재무 수치로 포장된 폐쇄적 조직문화

전부 '오너·경영진 리스크'였습니다. 그리고 이건, 입사 전엔 절대 안 보이죠.

03 — 왜 아무도 안 걸러주나

잡플래닛·블라인드는
기업 돈으로 굴러갑니다.

광고와 채용 수수료, 돈은 기업이 냅니다. 그러니 돈 내는 기업의 치명적 리스크는 구조상 가려질 수밖에요. 남는 건 포장된 홍보기사, 그리고 주니어들의 파편적인 불만뿐. 정작 커리어 전체를 거는 핵심 인재에겐 회사의 진짜 리스크를 검증할 무기가 없습니다. 완벽한 정보 암흑입니다.

04 — 그래서 만들었습니다

험담 말고,
팩트로 검증합니다.

🎯
CEO 책임수용지수 (RAI)

대법원 판결문·DART 공시 같은 공공데이터로, "위기 때 CEO가 책임지는가, 전가하는가"를 수치로 뽑아냅니다.

🛡️
평가 기업 수익 0원

평가 대상 기업한텐 광고도 수수료도 안 받습니다. 이해충돌이 없으니, 리스크를 가릴 이유도 없죠.

📊
다차원 비대칭 레이더

공공데이터 정량 평가와 인증 현직자의 정성 평가를 나란히 비교해, 정보 왜곡을 잡아냅니다.

이직하기 전에,
회사부터 블랙첵.

데모 · 수치와 사례는 MVP 예시 데이터입니다.
🤔
STAY OR GO?
같은 업계 사람들의 진짜 의견
📊
커리어 위치 진단
HW·SW 양축으로 내 위치 분석
💰
연봉 협상 계산기
업계 평균 기반 협상 가이드
⚠️ 데모 프로토타입입니다. 로그인·회원가입·소셜연동은 모두 시뮬레이션이며,
입력 정보는 서버로 전송되지 않고 이 브라우저에만 임시 저장됩니다.
내 활동
✏️ 이직 고민 올리기
🤔
이직 전,
기업을 블랙첵하세요
내 상황과 비슷한 직장인들의 의견을 듣고,
STAY / GO를 데이터로 판단하세요.
🎯
포인트로 움직이는
진짜 답변
포인트를 걸면 답변이 더 빨리, 더 진지하게 달려요.
✍️답변 등록+5P
🏆베스트 선정 시+걸린 P 전액
📤고민 올릴 때-걸린 P
📊
내 커리어 위치,
한눈에
현재 직장 vs 이직 기업을 HW(정량)·SW(정성)으로 나눠 분석. FIT 점수로 이직 타당성을 체크하세요.
ANALYZING
현재 직장 분석 중...
1
현재 직장 HW·SW 스코어링
2
업계 평균 데이터 대조
3
FIT 점수 산출
CEO BLACKCHECK
대표·경영진 책임 수용 진단
⚠️
혼합 모드 · ✅ 실데이터 표시 기업은 DART 공공데이터 기반 실제 정보(점수·평가 없음)이며, 그 외 CEO는 방법론 시연용 가상 데이터입니다.

이력서가 가리는 리더의 진짜 얼굴

실패와 위기의 순간 — 그때 CEO는 어떤 언어로 말했는가? BLACKCHECK는 공시·기사·발언을 분석해 책임수용지수(RAI)로 수치화합니다.

🔍
진단된 CEO · 5명
법적 고지 본 서비스는 공개된 공시 자료, 보도, 발언을 알고리즘으로 분석한 결과이며 인간 편집자의 의견이 아닙니다. 모든 점수는 의견 표현이며 사실 적시가 아닙니다. 평가 대상자는 반론권을 행사할 수 있으며, 정보통신망법에 따른 임시조치 절차가 보장됩니다.
CEO 진단 결과
DEMO · 시연용 가상 데이터
이직 실패 스토리
🕶️ 익명 으로 게시됩니다
0자

가치관 타입 진단