Der eine perfekte Stellentitel? Den gibt es nicht, oder Stephan Schmid?

Stephan Schmid von Jobvector kennt sich mit Stellentiteln aus – Data Scientist, Statistikerin, Informatiker oder vielleicht doch KI-Entwickler? – Vier unterschiedliche Jobtitel können am Ende ziemlich ähnliche Fähigkeiten beschreiben. Für Recruiter:innen ist genau das ein Problem: Denn eine Stellenanzeige kann fachlich perfekt zu einem Menschen passen – und trotzdem übersehen werden, weil sich die Person vom gewählten Stellentitel überhaupt nicht angesprochen fühlt. Stephan Schmid von jobvector beschäftigt sich genau mit dieser Herausforderung. Mithilfe von KI analysiert jobvector Stellenanzeigen und Kandidatenprofile anhand von Skills und versucht damit, Jobs und passende Menschen unabhängig vom exakten Wortlaut zusammenzubringen.

Im Interview sprechen wir darüber, warum es DEN perfekten Stellentitel eigentlich gar nicht geben kann, wie aus einer klassischen eine „smarte Stellenanzeige“ wird und warum selbst kleine Unterschiede wie „Elektroingenieur“ oder „Ingenieur Elektrotechnik“ einen Unterschied machen können. Auf geht’s:

SAATKORN: Stephan, bitte stelle Dich den SAATKORN Leser:innen doch kurz vor. Und was macht jobvector heute eigentlich?

jobvector ist eine Stellenbörse für qualifizierte Fach- und Führungskräfte. Ursprünglich kommen wir sehr stark aus dem MINT-Bereich. In den vergangenen Jahren haben wir unsere eigene KI-Technologie aber immer weiter für qualifikationsbasierte Anwendungen entwickelt und uns dadurch deutlich breiter aufgestellt. Ein großes Thema ist für uns heute skillbasiertes Recruiting: also die Frage, wie wir eine Stelle anhand der tatsächlich benötigten Fähigkeiten mit den Menschen zusammenbringen können, die diese Fähigkeiten mitbringen.

SAATKORN: Ihr sprecht von der „smarten Stellenanzeige“. Was ist daran smarter als an einer normalen Stellenanzeige?

Eine smarte Stellenanzeige wird mithilfe von KI-Technologie dazu befähigt, mehr zu leisten als eine klassische Stellenanzeige. Am Anfang steht zunächst die Zielgruppenbestimmung. Unsere Technologie liest und analysiert den Inhalt einer Stellenanzeige und versucht, die darin enthaltenen Informationen im fachlichen Kontext zu verstehen. Dazu gehören beispielsweise das Berufsbild, das Jobprofil, der Fachbereich und vor allem die relevanten Skills. Auf dieser Grundlage kann anschließend ein skillbasiertes Matching zwischen der Stelle und passenden Kandidat:innen stattfinden.

SAATKORN: Das heißt, der Jobtitel allein entscheidet gar nicht mehr darüber, wer für eine Stelle infrage kommt?

Genau. Das ist eigentlich der Kern von Skill-based Matching. Menschen können für dieselbe Position geeignet sein, obwohl ihre bisherigen Jobtitel vollkommen unterschiedlich sind. Wenn ich beispielsweise eine Position im Bereich Data Science habe, können dafür – abhängig von den benötigten Kenntnissen – ein Data Scientist, eine Statistikerin, ein Mathematiker, ein Informatiker, ein KI-Entwickler oder ein Big Data Engineer infrage kommen. Entscheidend ist nicht, ob im bisherigen Lebenslauf exakt derselbe Jobtitel steht wie in meiner Stellenanzeige. Wer die entsprechenden Fähigkeiten besitzt, kann fachlich passen.

Skills statt Jobtitel: Wer passt wirklich zum Job?

SAATKORN: Wie erkennt Eure KI denn überhaupt, welche Kandidat:innen diese Fähigkeiten mitbringen?

Dafür müssen natürlich beide Seiten betrachtet werden. Auf der einen Seite analysieren wir die Stellenanzeige und verstehen möglichst genau, welche fachlichen Anforderungen dahinterstehen. Auf der anderen Seite werden Kandidatenprofile anhand verschiedener Signale gebildet. Dazu können beispielsweise Lebensläufe, Suchanfragen von Jobsuchenden und ihr Nutzungsverhalten im Bereich der Jobsuche gehören. Demografische Daten spielen dabei keine Rolle. Es geht um die Qualifikation. Diese Informationen können dann mit den analysierten Stellenanzeigen gematcht werden.

SAATKORN: Gleichzeitig sagst Du, dass ausgerechnet der Stellentitel einer der wichtigsten Performance-Treiber einer Stellenanzeige ist. Widerspricht sich das nicht ein bisschen?

Nein, überhaupt nicht. Der Stellentitel ist extrem wichtig für Aufmerksamkeit und Auffindbarkeit. Er gibt häufig den ersten Impuls, eine Stellenanzeige überhaupt zu öffnen.

Das Problem ist nur: Es gibt nicht den einen optimalen Stellentitel für alle passenden Kandidat:innen. Wenn ich weiß, welche unterschiedlichen Menschen fachlich auf eine Stelle passen, kann ich diese Menschen auch unterschiedlich ansprechen. Und genau da wird es interessant.

Warum es DEN perfekten Stellentitel nicht gibt

SAATKORN: Also lautet die Antwort auf die alte Recruiting-Frage „Was ist der perfekte Stellentitel?“ tatsächlich: Es gibt ihn nicht?

Genau. – Es kommt immer darauf an, wer den Titel liest, wo die Person ihn sieht und sogar womit sie ihn liest.

Ist die Person gerade aktiv auf einer Jobbörse unterwegs? Sucht sie über Google? Befindet sie sich auf Social Media oder auf einer anderen Website und ist vielleicht nur latent wechselwillig? Und sieht sie den Titel auf einem Desktop oder auf einem Smartphone? – All diese Faktoren können beeinflussen, welcher Stellentitel in genau diesem Moment am besten funktioniert.

SAATKORN: Du hast dafür in Deinem Vortrag das schöne Beispiel mit dem Paket gebracht. Erklär das doch noch einmal.

Man kann sich eine Stellenanzeige wie ein Paket vorstellen, in dem etwas wirklich Interessantes steckt. Der Inhalt dieses Pakets kann für verschiedene Menschen sehr gut passen. Aber wenn auf dem Paket der falsche Adressat steht, wird es möglicherweise gar nicht geöffnet. Eine Statistikerin kann fachlich perfekt auf eine Stelle passen. Wenn auf dem „Paket“ aber nur „Informatiker“ steht, denkt sie vielleicht: Bin ich damit überhaupt gemeint? Wenn ich dieselbe Person mit einer für sie passenden Bezeichnung anspreche, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie sich die Stelle überhaupt ansieht.

SAATKORN: Und deshalb verändert Ihr den Stellentitel je nach Kandidat:in?

Im Rahmen der Ausspielung einer smarten Stellenanzeige kann der Titel personalisiert werden. Die ursprüngliche Stellenanzeige des Unternehmens verändern wir dabei selbstverständlich nicht einfach ungefragt. Aber wenn wir passende Kandidat:innen über unterschiedliche Medien ansprechen, kann die Technologie eine passende Titelvariante auswählen. Aus einem eher allgemeinen „Projektmanager“ kann beispielsweise für eine passende Zielgruppe ein „Elektroingenieur als Projektmanager“ werden und der Titel kann zusätzlich um einen relevanten fachlichen Bereich ergänzt werden.

Andere Zielgruppe, anderer Titel, anderer Kanal

SAATKORN: Wie fein geht diese Personalisierung? Macht wirklich schon „Elektroingenieur“ statt „Ingenieur Elektrotechnik“ einen Unterschied?

Solche Feinheiten können tatsächlich relevant sein. Fachlich kann „Ingenieur Elektrotechnik“ vielleicht eine sehr korrekte Bezeichnung sein. Wenn Menschen aber wesentlich häufiger nach „Elektroingenieur“ suchen, sollte man dieses Suchverhalten berücksichtigen. Noch besser ist es natürlich, wenn wir wissen, was eine konkrete Person tatsächlich eingegeben hat. Dann kann die Ansprache genau dazu passen. Das klingt nach einer Kleinigkeit. Aber genau solche Performancepunkte können darüber entscheiden, ob eine Stellenanzeige weiter oben auftaucht beziehungsweise überhaupt wahrgenommen und angeklickt wird.

SAATKORN: Und dann spielt auch noch der Kanal eine Rolle?

Absolut. Jeder Kanal hat eigene Regeln, eigene Suchalgorithmen und teilweise auch unterschiedliche Begrenzungen bei der Zeichenanzahl. Ein Titel, der auf einem Kanal funktioniert, muss deshalb nicht automatisch auf einem anderen Kanal genauso gut funktionieren. Die Technologie kann berücksichtigen, welche Informationen in welchem Medium besonders wichtig sind und welche Titelvariante dort sinnvoll ist. Das gilt beispielsweise für Jobbörsen, Google, Social Media, Partnernetzwerke oder andere Werbeformate.

SAATKORN: Bisher sprechen wir vor allem über aktiv Jobsuchende. Was ist mit Menschen, die gar nicht auf einer Jobbörse unterwegs sind?

Auch das ist ein wichtiger Punkt. Eine Person kann fachlich sehr gut zu einer Stelle passen, obwohl sie gerade nicht aktiv auf einer Jobbörse sucht. Vielleicht bewegt sie sich gerade auf Social Media oder auf einer anderen Website im Internet. Wenn diese Person als passende Kandidatin oder passender Kandidat identifiziert wurde, kann eine Stellenanzeige auch dort entsprechend ausgespielt werden – wiederum mit einer Ansprache, die möglichst gut zu dieser Person passt. Damit erreichen wir nicht nur die Menschen, die gerade aktiv nach einem bestimmten Jobtitel suchen.

SAATKORN: Und wenn die Bewerbung eingegangen ist, ist die KI dann fertig mit ihrer Arbeit?

Nicht unbedingt. Das Matching kann auch danach weiterhelfen. Wenn Bewerbungen eingegangen sind, können entsprechende Informationen auch in ATS-Funktionalitäten genutzt werden. Die KI kann beispielsweise Hinweise zur Passung der eingegangenen Bewerbungen liefern. Damit kann die Technologie Recruiter:innen nicht nur dabei unterstützen, passende Menschen auf eine Stelle aufmerksam zu machen, sondern auch im anschließenden Prozess zusätzliche Informationen liefern.

Mehr als 30 Prozent mehr Performance

SAATKORN: Was bringt die Personalisierung am Ende tatsächlich? Habt Ihr dazu Zahlen?

Unsere Daten zeigen bei der Anpassung des Stellentitels durch die smarte Stellenanzeige im Durchschnitt eine Steigerung von etwas mehr als 30 Prozent. Das zeigt für uns sehr deutlich, welchen Einfluss diese Personalisierung auf die Performance einer Stellenanzeige haben kann.

SAATKORN: Wenn Recruiter:innen aus unserem Gespräch nur einen Gedanken für ihre nächste Stellenanzeige mitnehmen – welcher sollte das sein?

Nicht davon ausgehen, dass es den einen perfekten Stellentitel für alle passenden Kandidat:innen gibt. Eine Position kann für Menschen mit ganz unterschiedlichen beruflichen Hintergründen und Bezeichnungen relevant sein. Wenn wir stärker über Skills nachdenken und verstehen, wie die passenden Menschen tatsächlich nach Jobs suchen und angesprochen werden möchten, können wir das Zielgruppenprofil erweitern – und gleichzeitig relevanter kommunizieren.

SAATKORN: Stephan, vielen Dank für das Interview!

Weiterführende Links

• Den vollständigen Vortrag von Stefan gibt es HIER in der 4INSIDER Mediathek.
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