근무지역을 출력결과에 가진 데이터 21건
이 조건에 맞는 데이터가 몰린 분야
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공공기관이 수시공시로 제공하는 채용공시 정보를 통합하여 조회할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 이 데이터는 채용공고의 제목, 접수기간, 채용직무 및 인원, 채용 전형 단계, 접수방법 등의 핵심 정보를 포함하고 있으며, 공고에 첨부된 관련 파일의 메타정보도 함께 제공합니다. 재정경제부가 운영하는 공공기관 경영정보 공개시스템을 기반으로 전국 공공기관의 채용현황을 실시간으로 수집하여, 구직자에게
출력 근무지역명목록 출력 근무지역목록 -
한국장애인고용공단을 통해 취업한 장애인의 취업 현황을 나타내는 데이터입니다.본 데이터에서 확인할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.(순번,취업일자,연령,장애유형,중증여부,근무지역,취업직종대분류)전체 장애인의 고용 현황을 확인하고자 하시는 경우 공단 고용개발원의"장애인경제활동실태조사" 또는 "EDI 장애인 통계" 등의 자료를 활용해주시기 바랍니다.
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부산시에서 운영하는 부산일자리 정보망에 등록되어 있는 채용정보를 개방합니다.부산시 부서, 공공기관, 공사공단, 출자출연기관, 대학, 해병대 등의 공공부분 일자리 채용 정보입니다.기간제, 공무직, 임기제 공무원 등 공공부문 채용정보와 부산연구원의 연구원 채용, 시립미술관의 예비 큐레이터 모집, 해양산업조사 요원 모집, 청년인턴, 청원경찰 등의 모집계획 및 합격자 등록 공고가 개방되어 있습니다
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건설근로자공제회가 건설일용근로자를 위해 운영하고 있는 무료 취업지원센터 정보
출력 근무지역 출력 근무지역(상세) -
한국노인인력개발원에서 운영하는 노인일자리 업무시스템의 자립형 노인일자리 사업 관련 모집공고를 조회하는 OpenAPI이며, 자립형 일자리 사업 모집공고 목록 조회 서비스와 모집공고 상세정보 조회 서비스로 구성되어 있습니다. 자립형 일자리 사업 모집공고 목록 조회 서비스는 공고일련번호(projNo), 운영기관명, 사업년도, 광역자치단체(시도) 행정구역명, 기초자치단체(시군구) 행정구역명, 구인상
출력 근무지역 출력 근무지역(시군구) 출력 근무지역(시도) -
- 입력 파라미터를 이용하여 전라남도 우수기업 정보 데이터 목록 및 상세정보를 조회 할 수 있는 서비스- 주요 우수기업 및 수상 현황1. NEWJAK (뉴작, 나주 소재 XR 기술 기업)2025 CES Innovation Awards에서 메타버스 및 콘텐츠 & 엔터테인먼트 부문 혁신상을 수상하며 글로벌 무대에서 기술력을 인정받음‘X‑RUNNER’ 플랫폼은 헤드셋 없이 실내외 어디서든 몰입형
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본 데이터는 충청북도 충주시에서 운영하는 일자리종합지원센터의 채용정보를 기반으로 한 지역 일자리 현황 자료로, 회사명, 모집 직종, 채용 제목, 임금, 근무지역, 최소 학력, 경력 요건, 채용 마감일, 문의전화 등의 항목으로 구성되어 있음. 구인기업의 채용공고를 체계적으로 제공하여 구직자는 맞춤형 일자리 탐색이 가능하고, 기업은 적합한 인재를 모집할 수 있음. 해당 데이터는 지역 고용 동향
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공무원연금공단에서 공고하였던 채용공고 정보를 제공하는 데이터입니다. 2018년부터 기준년도까지 신규채용, 경력채용, 인턴채용 등 채용공고명, 채용인원, 근무지역, 접수기간, 채용공고가 올라온 URL 등의 정보를 포함하고 있습니다.채용유형별 직무별 채용 흐름을 확인할 수 있으며, URL 내 공고의 세부사항을 통해 각 직무에서 수행하는 업무, 지원자격, 전형방법, 전형일정, 근무지역 등을 확인할
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문화예술채용정보현황에 대한 정보입니다. 각 구성 항목으로는 기관명, 근무지역, 마감일로 구성되어 있습니다. 또한 기관명 항목에는 세종문화회관 서울돈화문국악당, 경기문화재단, 서울문화재단, 전통예술공연개발원 마로, 한국음악협회 등과 같은 기관 이름이 나타나 있습니다. 그리고 근무지역 항목으로는 서울시, 대구, 제주 등으로 나타나 있는 것과 경기도 성남시 분당구 성남대로 808 성남아트센터와 같
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이 데이터는 기술보증기금에서 사무지원인력을 채용한 공고 이력을 정리한 자료입니다. 각 행은 하나의 채용공고를 의미하며, 채용부실점(또는 부서), 모집인원, 근무지역, 모집시작일, 모집마감일의 항목으로 구성되어 있습니다. 이 데이터에서 모집인원은 모두 1명으로 동일하며, 근무지는 서울, 경기, 부산, 대전, 인천, 충남, 경남, 강원, 광주, 대구 등 전국 각지에 분포되어 있습니다. 채용부서는
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스포츠산업지원 잡스포이즈 채용은 서울올림픽기념국민체육진흥공단에서 운영중인 JOB SPOIS(스포츠산업 구인구직 매칭서비스 홈페이지)에 등록된 채용정보(회사명, 채용기간, 근무지역 등)을 제공하는 서비스입니다. 채용기간(채용시작일, 채용마감일) 등의 조회조건을 이용하여 스포츠산업지원 채용정보(채용공고명, 회사명, 공고형태, 근무지역)에 대한 정보를 조회할 수 있습니다. 작성 및 수정일자, 회사
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본 데이터는 한국에너지기술평가원(KETEP)이 추진하는 에너지 분야 인력양성사업의 주요 성과 중 하나인 인턴쉽 활동 정보를 집약한 공공 데이터입니다. KETEP은 미래 에너지 산업을 이끌어갈 인재들이 실무 역량을 강화하고 산업 현장을 경험할 수 있도록 인턴쉽 프로그램을 적극적으로 지원하고 있습니다. 본 데이터는 이러한 인턴쉽 활동의 결과를 투명하게 공개하여 에너지 분야 인턴쉽 기회 탐색 및
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이 데이터는 인공지능 학습용 데이터 구축사업의 일환으로 모집된 크라우드소싱 형태의 일자리 정보를 담고 있습니다. 각 데이터는 프로젝트 수행 영역(예: 농축수산, 문화관광, 교통물류 등), 과제명(해당 데이터 구축 사업의 명칭), 데이터셋명(수집·가공되는 구체적인 데이터 종류), 수행기관(과제를 주관하는 기관 또는 업체명), 근무지역(작업이 이루어지는 지역 또는 원격 가능 여부 등)으로 구성됩
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교육의 질을 높이기 위해 외부 전문가를 수업에 참여시키고 이를 관리하기 위해 년도, 학기, 비전임교원의 근무지역, 처리일자를 제공
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파일 한국장학재단_채용정보
교육부 산하 준정부기관인 한국장학재단에서 2019년 부터 실시한 임직원 채용과 관련된 정보를 종합하여, 채용 연도별로 누적된 채용 현황 자료를 데이터 형태로 제공합니다.본 데이터는 한국장학재단이 진행한 각 채용공고에 대한 구체적인 정보를 포함하고 있으며, 주요 항목으로는 채용이 진행된 연도, 채용공고명, 채용분야, 채용인원, 서류 접수기간, 근무지 위치, 채용 절차 등의 내용이 포함되어 있습
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충청북도 진천군 내 사업장에서 등록된 구인 정보를 제공하는 데이터로 사업장명, 소재지, 직종, 모집 인원, 임금 수준, 근무 형태, 근무시간, 복리후생 등 채용 조건과 고용 환경에 대한 세부 내용을 포함한다. 본 데이터는 연 1회 정기적으로 갱신되어 시기별·업종별 노동 수요 변화 분석이 가능하며, 지역 일자리센터의 상담 및 취업 연계 서비스, 청년·중장년 대상 맞춤형 고용 지원 프로그램 기획
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본 데이터는 「보육교사 특성별 보유 자격증 현황」을 주제로 CTGAN 기반 합성기법을 적용하여 생성된 인공지능 학습용 데이터이다. 실제 개인식별 정보를 포함하지 않으며, 성별·연령대·학력·근무지역·기관유형 등의 교사 특성과 자격증 보유 현황 간의 통계적 상관관계를 모사하였다. CTGAN은 원자료의 분포와 속성 간 관계를 학습해 현실과 유사한 형태의 데이터를 생성하되, 개인 식별 위험을 제거함
출력 근무지역 -
본 데이터는 「보육교사 특성별 사직·이직 상세」를 주제로 CTGAN 기법을 활용해 생성된 합성데이터로, 실제 교사의 개인정보를 포함하지 않고 성별, 연령대, 학력, 근무지역, 기관유형 등 개인적·환경적 특성과 사직·이직 사유 간의 통계적 관계를 정밀하게 재현하였다. CTGAN은 원본 데이터의 다차원적 분포와 속성 간 상호작용을 학습하여 현실과 유사한 구조를 유지하면서도 식별 위험을 완전히 제
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본 데이터는 「보육교사 특성별 영유아 담당 현황」을 주제로 CTGAN 기반 합성데이터 생성 기법을 적용하여 구축된 인공지능 학습용 데이터로, 실제 교사의 개인정보를 포함하지 않으며 성별, 연령대, 학력, 근무지역, 기관유형 등 교사의 주요 특성과 담당반(영아반, 유아반 등) 간의 통계적 관계를 현실적으로 재현하였다. CTGAN은 원본 데이터의 분포와 속성 간 상호작용을 학습하여 실제 데이터와
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본 데이터는 「보육교사 특성별 주당 근로시간 현황」을 주제로 CTGAN(Conditional Tabular GAN) 기법을 활용하여 생성한 합성데이터로, 실제 교사의 개인정보를 포함하지 않으면서도 성별, 연령대, 학력, 근무지역, 기관유형 등 주요 특성과 주당 총 근로시간 간의 통계적 상관관계를 정밀하게 모사하였다. CTGAN은 원본 데이터의 분포와 변수 간 상호작용을 학습해 현실과 유사한
출력 근무지역