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Wie KI die Kandidatenbewertung und Skill-Analyse einer Online-Recruiting-Plattform automatisiert hat

Automatisierte Kandidatenbewertung und Zuordnung von Kandidaten zu Unternehmen für eine Online-Recruiting-Plattform – anstelle der manuellen Bewertung technischer Fähigkeiten.

800 Arbeitsstunden für Expertenbewertungen pro Monat eingespart
Illustration von Kandidatenprofilen, die bewertet und Unternehmen zugeordnet werden
Kunde
Online-Recruiting-Plattform
Technologie
Machine Learning
Auch anwendbar in
Einzelhandel, Telekommunikation, Versicherungen, Bildung, Finanzwesen, Öl und Gas, Öffentlicher Sektor
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Die Herausforderung

Der Kunde ist eine Online-Recruiting-Plattform, die technische Fachkräfte im Remote-Einsatz mit Unternehmen weltweit zusammenbringt. Kandidaten mit den richtigen Fähigkeiten und dem passenden Erfahrungsniveau zu finden, ist entscheidend, um einstellenden Unternehmen hochwertige Empfehlungen zu geben.

Zudem wollte die Plattform ihren Interviewprozess automatisieren, um die Bewertung zu skalieren, ohne ihre interne Personalabteilung grundlegend umzubauen. Daraus ergaben sich zwei technische Aufgaben: die automatische Bewertung von Kandidaten und die automatische Einschätzung, wie gut ein Kandidat zu einem Unternehmen passt.

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Unsere Lösung

Für die Kandidatenbewertung haben wir ein Data-Science-System entwickelt, das mit historischen Kandidatendaten und Expertenbewertungen aus technischen Interviews, Coding-Interviews und Tests trainiert wurde. Das System bewertet Kandidaten automatisch anhand ihres Codes, ihrer Testergebnisse und ihrer Ergebnisse bei technischen Aufgaben.

Für die Passung zwischen Kandidat und Unternehmen haben wir eine Lösung entwickelt, die zentrale Merkmale von Unternehmen und Kandidaten analysiert und den Grad der Übereinstimmung nach verschiedenen Kriterien ausgibt. Kandidaten erhalten Empfehlungen, bei welchen Unternehmen sie sich bewerben sollten, und Unternehmen finden einfach die am besten passenden Talente.

  • Automatische Kandidatenbewertung, trainiert mit historischen Daten und Expertenbewertungen aus Interviews
  • Bewertung anhand von Code, Testergebnissen und Ergebnissen technischer Aufgaben der Kandidaten
  • Matching und Ranking von Kandidaten und Unternehmen nach mehreren Kriterien
  • Modul, das Skills aus Kandidatenprofilen extrahiert, für vollautomatisches Skill-Matching und Lückenanalyse
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Das Ergebnis

800 Arbeitsstunden für Expertenbewertungen pro Monat eingespart

Die automatisierte Bewertung vereinfachte den Prüfprozess für Kandidaten und sparte dem Kunden 800 Arbeitsstunden an Expertenbewertungen pro Monat.

Das Modul zur Passung zwischen Kandidat und Unternehmen erweiterte die Plattform um neue Funktionen: Es erstellt Rankings und ordnet Kandidaten anhand zentraler Merkmale und Skills den passenden Unternehmen zu.

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