본 논문은 채용 과정 전반에 걸쳐 알고리즘 기반 채용 기술이 도입되고 있는 현실을 배경으로, 고위험 및 구조적 불평등 문제로 인해 알고리즘 공정성이 특히 중요한 이 분야에 대한 다학제적 조사 연구를 수행한다. 기존 연구들이 편향된 채용 담당자의 결정을 대체하거나 차별의 자동화를 지적하는 등 낙관적 또는 비관적 관점에 치우친 반면, 본 논문은 저기술 대안보다 알고리즘 채용이 어떻게, 그리고 어떤 유형의 알고리즘 채용이 사회에 더 유익하고 덜 편향될 수 있는지에 대한 질문에 답하고자 한다. 시스템, 편향, 측정, 완화 전략, 데이터셋 및 알고리즘 채용과 공정성의 법적 측면을 균형 있고 통합적으로 다루어 실무자와 연구자 모두에게 도움을 제공하며, 기술의 상황에 맞는 이해와 거버넌스를 지원하고 향후 연구를 위한 권고안을 제시하여 모든 이해관계자에게 공유된 이익을 보장하는 것을 목표로 한다.
