🚀 Die Evolution des Recruitings: Von Netzwerken zu KI-gestützter Präzision
Wir haben eine faszinierende Reise hinter uns – von persönlichen Empfehlungen über einfache Keyword-Suchen bis hin zu semantischen Matching-Systemen.
Persönliche Kontakte & Empfehlungen
Boolesche Wortvergleiche
Inhaltliche Bedeutung verstehen
Embeddings & Pattern Recognition
Die Herausforderung heute: Während sich die Technologie exponentiell entwickelt, hinkt die Recruiting-Qualität oft noch hinterher. Der Marktanteil verschiedener Ansätze zeigt: Es gibt noch viel Potenzial nach oben! 📈
💡 Deshalb haben wir die nü engine entwickelt
Unsere embedding-basierte Lösung bei nü projects geht über Keywords hinaus und versteht die tatsächliche Bedeutung von Skills, Erfahrungen und Anforderungen.
Was sind Embeddings? Vereinfacht gesagt: Wir übersetzen Texte in mathematische Vektoren, die semantische Ähnlichkeiten erkennen. So verstehen wir, dass “React-Entwickler” und “Frontend-Engineer mit JavaScript-Expertise” ähnliche Profile beschreiben – auch ohne identische Keywords. 🧮
Das Ergebnis in der Praxis? Präzisere Matches, weniger falsch-positive Treffer und eine deutlich höhere Recruiting-Qualität. 🎯
Aber hier kommt der entscheidende Punkt: Die durch KI-Matching gesparte Zeit investieren wir 1:1 in das, was wirklich zählt – hochqualitative persönliche Auswahlgespräche. 🤝
Weniger Zeit für das Durchforsten unpassender Profile = mehr Zeit für tiefgehende Gespräche mit den richtigen Kandidat*innen.
Die Zukunft des Recruitings liegt nicht nur in besseren Tools, sondern in intelligenteren Systemen, die menschliche Expertise verstärken, statt sie zu ersetzen.