KnowTech 2014: Modellbasiertes Matching bringt Kandidaten & Projekte zusammen

KnowTech2014-moresophy

Professionelles Recruiting erfordert großes Wissen der jeweiligen Märkte und relevanten Kompetenzen, aber genauso Erfahrung und Fingerspitzengefühl, worauf es bei der Besetzung von Positionen mit passenden Mitarbeitern und Führungskräften ankommt. Im gemeinsamen Vortrag auf der KnowTech 2014 zeigten wir mit Stefan Symanek von GULP auf, wie mithilfe konzeptbasierter Algorithmen das Fakten- und Bewertungswissen von erfahrenen Recruitern standardisiert in Echtzeit verfügbar gemacht werden kann.

Der War for Talents bringt neue Herausforderungen für das Online-Recruiting

Personaldienstleister wie GULP stehen angesichts der immer schneller werdenden digitalen Märkte und dem permanenten “War for Talents” vor einigen Herausforderungen:

  • Recruiting-Portale wie GULP besitzen neben einer großen Kundenbasis und einer einzigartigen Community einen entscheidenden Hauptwettbewerbsvorteil: das umfangreiche Erfahrungswissen ihrer Recruiter. Diese wissen aus Erfahrung, worauf es bei der Besetzung von Stellen ankommt. Sie kennen die wesentlichen Begriffe, Technologien oder auch Produkte, die in den Projekten gefragt sind. Sie wissen sie voneinander zu unterscheiden, abzugrenzen und die Erfahrung, die ein Freiberufler aufweist, schnell und korrekt einzuschätzen.
  • Die Recruiter selbst können sich auf ihrem Wissen nicht ausruhen. Der technologiegetriebene Markt für IT- und Engineering-Dienstleistungen ist äußerst dynamisch. Neue Technologien und darauf basierende Produkte entwickeln sich schnell und müssen von den Recruitern korrekt eingeordnet werden. Nur weil ein Freiberufler in seinem Profil das Schlagwort „Big Data“ angibt, ist keinesfalls sichergestellt, dass er für ein Projekt, welches das gleiche Schlagwort verwendet, geeignet ist. Es geht also darum, zu verstehen, was hinter einem Schlagwort steht.
  • Die Breite der Services, die ein Personaldienstleister im Markt erbringt, erfordert eine Lösung zu finden, die verschiedenen Benutzern und für verschiedene Einsatzzwecke eingesetzt werden kann. Idealerweise profitieren sowohl die Recruiter wie auch die registrierten Freiberufler von einem durchgängigen Lösungsansatz.

Die Herausforderung: Software muss sich das Wissen der Recruiter “aneignen”

Aus den Herausforderung konnten wir mit GULP konkrete Anforderungen an die IT-Architektur der Portal- und Community-Services ableiten. Führend stand der Wunsch, das Wissen und die Erfahrung seiner internen Recruiting-Experten besser „multiplizierbar“ zu machen. Das entscheidende Kriterium für die Auswahl von Experten ist die Relevanz eines Profils im Hinblick auf die Projektbeschreibung – also der inhaltliche „Match“.

Diese Relevanz ist von vielen Faktoren abhängig und muss auch in einer Software möglichst flexibel gesteuert werden können. Zudem muss die Lösung möglichst einfach und schnell an Veränderungen im IT-Markt angepasst werden können. Schlussendlich steht im Zeitalter von Google auch ein hoher Anspruch an die Performance einer Wissensmanagement-Lösung im Vordergrund: Alle gewünschten Ergebnisse sollen in nahezu Echtzeit zur Verfügung stehen. Das bedeutet konkret, das neue Projektausschreibungen unmittelbar mit ihrem Eingang ausgewertet und für den Abgleich mit möglichen Kandidaten zur Verfügung stehen.

Fazit: Semantik ist längst salonfähig und biete vielfältige Anknüpfungsmöglichkeiten in Unternehmen

Personalarbeit damals wie heute lebt vom Fingerspitzengefühl und Einfühlungsvermögen der Recruiter. “Das Fingerspitzengefühl in die Maschine zu bringen”, nannte Stefan Symanek, Marketingleiter bei GULP, im Vortrag als eine der großen Herausforderungen – und Leistungen, die wir in die Zusammenarbeit mit GULP einbringen. Viele Unternehmen sind in der Vergangenheit an der Umsetzung semantischer Lösungen gescheitert sind, weil komplexes Domänenwissen gemeinsam mit Regel-Logiken in Ontologien „gegossen“ wurde, deren Wartbarkeit jedoch nicht wirtschaftlich war. Mittlerweile sind semantische Technologien längst salonfähig und bieten vielfältige Anknüpfungsmöglichkeiten in Unternehmen.

Die L4 Suite unterstützt ein systematisches Knowledge Engineering, das parallel von Aufgaben der Anwendungsentwicklung und Systemintegration umgesetzt werden kann. Datenanalyse und -transfer erfolgen über eine leistungsstarke API. Diese ermöglicht  ein Echtzeit-Matching beliebiger Objekte – in diesem Fall zwischen Projekten und Freelancer-Profilen. Pro Abfrage ermöglicht die Schnittstelle, eine Fall-spezifische Matching-Logik anzuwenden.

Der Lösungsansatz ermöglicht eine große Flexibilität bei der anwendungsbezogenen Nutzung und Einbindung des Services in Portale oder mobile Apps. Software-Entwickler können die API einfach anwenden, ohne sich mit den fachlichen Details eines semantischen Modells auseinandersetzen zu müssen. Der Ansatz sichert somit langfristige Wartbarkeit wie auch die flexible Nutzung des Systems.

Wenn Sie mehr über die gemeinsame Lösung erfahren möchten, finden Sie unsere Fallstudie mit GULP in unserem Download-Center.

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