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Keine geheimnisvollen Bewertungen mehr. Winston Match bewertet jeden Bewerber und liefert leicht verständliche Erklärungen, damit du genau weißt, warum er zu dir passt (oder nicht).
Winston Match liest zwischen den Zeilen und erkennt die weniger offensichtlichen Details, die vielleicht nicht im Lebenslauf stehen, wie übertragbare Fähigkeiten, abgeleitete Erfahrungen und Karrierepotenzial. Es vergleicht die Eignung eines Bewerbers für die Stelle mit dem Kontext, nicht nur mit Stichworten.
Winston Match hilft Teams, sichere Einstellungsentscheidungen zu treffen, bei denen Fairness, Datenschutz und Vielfalt im Vordergrund stehen.
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FAQs
Was misst der Matching Score und wie sollte er interpretiert werden?
Der Matching Score bewertet die Kompatibilität zwischen einem Bewerber und einer bestimmten Stelle. Er fasst den beruflichen Werdegang, die Fähigkeiten, die Betriebszugehörigkeit, die Ausbildung und andere strukturierte Merkmale des Bewerbers zusammen, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass der Bewerber für die Stelle gut geeignet ist. Das Ergebnis ähnelt der Beurteilung eines Bewerbers durch einen Personalverantwortlichen, allerdings auf eine standardisierte, effiziente und datengestützte Weise.
Höhere Punktzahlen bedeuten eine größere Übereinstimmung mit den Stellenanforderungen:
- Sehr hoch: Sehr empfehlenswert
- Hoch: Gute Übereinstimmung
- Mittel: Mäßiges Potenzial
- Niedrig: Schlechte Übereinstimmung, wahrscheinlich nicht umsetzbar
Wie wird der Match Score berechnet? Welche Dimensionen werden berücksichtigt?
Jeder Kandidat wird unabhängig auf mehreren Ebenen bewertet:
- Übereinstimmung der Fähigkeiten (aus Lebenslauf und Stellenbeschreibung)
- Berufserfahrung (Titel, Dienstalter, Werdegang)
- Ausbildung und Zertifizierungen
- Karriereverlaufsmuster
- Relevanz der Stellenbezeichnung
Jede Dimension wird mit separaten Modellen bewertet und dann zu einem einzigen gewichteten Ergebnis zusammengefasst. Die Gewichtung spiegelt die Relevanz der einzelnen Dimensionen für die jeweilige Stelle wider, basierend auf den realen Einstellungsergebnissen.
Welche Arten von KI werden in den Modellen verwendet?
Verschiedene KI-Techniken und -Disziplinen werden eingesetzt, um Kandidatenprofile und Stellenbeschreibungen zu analysieren, die Kompatibilität zwischen Kandidaten und Rollen zu bewerten und Erklärungen für den Matching-Prozess zu liefern.
Zu diesen Techniken gehören:
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Da Menschen sich durch schriftliche Inhalte wie Lebensläufe und Anschreiben selbst darstellen, hilft NLP dabei, menschliche Sprache in strukturierte Kategorien umzuwandeln, die von automatisierten Systemen verarbeitet werden können.
- Deep Learning: Mit dem Zugang zu umfangreichen Daten über Karrierewege, Bewerbungen und Einstellungsmuster helfen Deep-Learning-Modelle dabei, Trends und Erkenntnisse darüber zu erkennen, wie Bewerber/innen ihre Karriere durchlaufen und wie Arbeitgeber Einstellungsentscheidungen treffen.
- Generative KI: Sie ermöglicht die Darstellung der Ergebnisse in klarer, natürlicher Sprache, wodurch die Erkenntnisse leichter zugänglich und interpretierbar werden.
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