Jobmatching Algorithmus

Kurzdefinition

Ein Jobmatching-Algorithmus ist ein Verfahren, das Bewerberdaten und Stellenanforderungen automatisch abgleicht und in einen Match-Score übersetzt. Ziel: Passung erkennen, Streuverluste reduzieren und den Recruiting-Prozess beschleunigen.

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Wie funktioniert’s? (in 5 Schritten)

1. Eingabe verstehen: CV-Parsing und Anzeigen-Parsing erkennen Felder wie Beruf, Skills, Ort, Gehaltswunsch.
2. Normalisieren: Schreibweisen vereinheitlichen (z. B. „Lkw-Fahrer“ ↔ „Berufskraftfahrer/in“, Synonyme, Abkürzungen).
3. Bewerten: Anforderungen vs. Profil gewichten (Muss-Kriterien, Nice-to-have, Distanz, Verfügbarkeit).
4. Score berechnen: Regeln + Statistik/ML (z. B. Ähnlichkeit von Skills, Erfahrungsniveau, Branchenfit).
5. Erklären & sortieren: Ergebnisse ranken und begründen („passt wegen CE-Führerschein + ADR + Nachtschicht-Erfahrung“).

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Datenquellen

• Lebenslauf/Profil, Zeugnisse, Skills, Zertifikate.
• Stellenanzeigen-Text, Pflichtkriterien, Vertragsart.
• Interaktionen: Klicks, Bewerbungen, Feedback (für lernende Systeme).

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Qualität & Metriken

• Präzision & Recall: Wie viele Treffer sind wirklich passend – und wie viel Gutes wurde übersehen?
• Time-to-Match: Wie schnell erscheinen gute Vorschläge.
• Erklärbarkeit & Fairness: Gründe sichtbar machen; Bias prüfen (z. B. keine Proxy-Merkmale für Geschlecht/Alter).

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Gute Praxis

• Muss-Kriterien strikt, Nice-to-have graduell werten.
• Standort & Pendelzeit realistisch modellieren.
• Feedback-Schleifen (Recruiting + Kandidaten) nutzen.
• Transparente Hinweise geben („Score + Begründung“).

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Verwandte Begriffe

CV-Parsing, Recommender System, ATS, Semantische Suche, Knowledge Graph, Skill-Taxonomie.