수집 방법·시그널 정의·품질 관리 기준을 전면 공개합니다.
기관 투자자·퀀트 리서처의 독립 검증을 환영합니다.
모든 데이터는 각 기업의 공식 채용 지원 시스템（ATS）에서 일차 소스 폴링 방식으로 직접 수집. 구인 게시판·LinkedIn 등 어떠한 애그리게이터·이차 소스도 사용하지 않음.
본 데이터셋은 Physical AI 분야에 특화된 채용 사이트 humanoid-jobs.com 자체를 모태로 합니다. 범용 애그리게이터가 아니라 이 단일 버티컬을 위해 설계·운용되므로 수집 대상·분류·시그널 정의의 모든 계층이 로보틱스/Physical AI 맥락에 최적화되어 있습니다.
매일의 지속 수집은 시간이 지날수록 후발 주자가 소급해 재현할 수 없는 독점 시계열로 축적됩니다. 특정 과거 시점에 각 기업이 몇 건을 채용했는지는 그날 관측하지 않으면 두 번 다시 취득할 수 없습니다. 운용 기간이 길어질수록 이력의 희소성과 재현 난이도가 높아지는—시간 그 자체가 해자가 되는 데이터 자산입니다.
PAHI（Physical AI Hiring Index）는 채용 건수 지수로, 구성 기업을 고정한 동일 구성(like-for-like) 패널로 산출하여 추적 기업 수 변동에 의한 허위 변동을 제거합니다. 기준 주(2026-05-19 주)를 100으로 정규화. 코호트 조건: 기준 주 이후 매주 일간 데이터가 있고 기준 주 평균 채용 ≥10인 기업(수집 초기 과소 포착 기업 제외). 매주 구성 합계를 기준 주 합계로 나누어 ×100. 산출식·구성 전면 공개.
상용화 지수는 각 채용 제목을 결정론적 키워드로 기능 축(연구／엔지니어링／제조·양산／현장 배치／GTM 영업／관리)으로 분류하고, 상용화 점수＝(제조＋현장＋GTM)÷전체. 비율 상승은 기업이 R&D 단계에서 양산·상용화로 이동하는 선행 지표. 분류는 결정론적(블랙박스 아님), 역할 구성은 js_job_composition에 일간 저장되며 채용 이력에서 소급 재구성. 이 시그널은 모태가 Physical AI 전문 보드이기에 가능하며 범용 채용 데이터로는 재현 불가.
장기 이력 뷰(잠정): 주간 PAHI·상용화 지수는 수집 시작(2026-05)이 기점이라 이력이 얕습니다. 이를 보완하기 위해 Wayback Machine 아카이브의 과거 채용 제목으로 별도의 잠정 장기 뷰를 제공합니다. PAHI-Deep(3년 뷰)＝장기 소급 가능한 고정 6사(Shield AI／Diligent Robotics／Figure AI／Formic／Dexterity／Bright Machines)를 Wayback 건수만으로 일관 산출, 2023-02＝100 정규화(월간, forward-fill 90일 상한으로 stale 제거). 상용화 장기 이력은 최소 3사가 갖춰진 달력 월만 채택한 횡단면(단독사 노이즈 미사용). 두 경우 모두 측정 기반을 혼합하지 않으며(Wayback 건수 vs 일간 건수) 잠정으로 명시합니다.
시그널은 14일간 공고 수의 변화율과 절대 변화량을 기반으로 산출되는 결정론적 규칙 기반 지표. 머신러닝 모델·주관적 판단 비개입.
| 시그널 | 판정 기준 | 해석 |
|---|---|---|
| 🔥 STRONG_SURGE | ≥ +30% 및 ≥ +20건 | 급속한 채용 확대 — 대형 제품 출시 또는 자금 조달 직후에 빈번히 관측 |
| 📈 SURGE | ≥ +20% 및 ≥ +10건 | 채용 활동의 명확한 가속 |
| ↗ RISING | ≥ +10% | 완만한 채용 증가 추세 |
| → STABLE | ±10% 이내 | 채용 페이스를 정상 변동 범위 내에서 유지 |
| ↘ DECLINING | ≤ −10% | 채용 페이스 축소 |
| 🧊 FREEZE | 당일 공고 수 0건 | 채용 활동 중단 관측 |
| 🧊 FREEZE_CONF | 0건이 30일 이상 지속 | 채용 동결 확인 — 일시적 0건과 구분 |
데이터셋은 Physical AI 섹터에 특화하여430개사 이상을 대상으로 합니다.