Semantische Jobsuche mit Truffls.de

Das Jahr ist noch so jung und wir haben erfreulicherweise bereits eine erste Innovation in Sachen Job- und Personalsuche, ausgerechnet aus Deutschland, zu verbuchen. Im Dezember 2013 ging die Plattform Truffls.de des Kölner Start-Ups “Kaktus Ventures UG” an den Start. Das Ziel: mit Hilfe von Semantik (Erkennen des Sinns hinter der Information) das Leben von Jobsuchenden und Personalsuchenden spürbar einfacher zu gestalten.

Ich habe mir die Plattform genau angeschaut und freue mich nun, mit einer Vorstellung hier mehr Aufmerksamkeit für die Arbeit des Truffls Team zu erregen. Eine erste sehr ausführliche und technische Review gab’s bereits von Henrik Zaborowski. Ich werde versuchen, mich ganz kurz zu fassen, damit ihr mehr Zeit zum Testen habt.

Das größte mir bekannte Problem, wenn sich Menschen in meinem Umkreis um einen neuen Job bemühen (wollen), lautet: “Ich weiß nicht, wie das heißt, was ich machen will. Was gebe ich ein?”. Übrigens dürfte das in etwa gleiche Problem ab und an auch bei Recruitern auftauchen, die aktiv auf Suche nach Personal sind.

Das Konzept

“Was gebe ich ein?” – diese Frage möchte Truffls für beide Seiten idealerweise abschaffen. Das Konzept ist simpel. Die “Maschine” versteht mein Profil und liefert mir passende Jobs. Die “Maschine” versteht mein Stellenangebot und liefert mir passende Kandidaten-Profile. Das war’s.

Die Umsetzung 

Die aktuelle Umsetzung von Truffls.de ist denkbar einfach. Als aktiver Xing- und/oder Facebook-Nutzer auf Jobsuche meldet man sich mit einem Klick an und überträgt automatisch die relevanten beruflichen Daten an die Plattform. Das ist kein Zwang. Mein kann seinen Lebenslauf auch gerne selbst anlegen bzw. vervollständigen. Truffls wertet die Daten aus, gleicht sie mit aktuell über 350.000 semantisch ausgewerteten Jobs ab und liefert konkrete Jobvorschläge. Die ganze Prozedur kostet keine 5 Minuten. Für mich sieht das dann z.B. so aus:

truffls_auswahl

Spannend ist die Tatsache, dass der Truffls Algortihmus auch noch lernfähig sein soll. Unpassende Jobs können abgelehnt werden und so lernt das System, wo es evtl. Fehler macht bzw. wie es die Vorschläge noch verbessern kann.

Viel mehr gibt’s eigentlich nicht zu sagen. Ich kann mir die Jobs natürlich merken, nach Ort oder zusätzlichen Keywords filtern. Beim Klick auf “Truffls” erlaube ich die Weiterleitung meines Profils an das Unternehmen. Wie diese Funktion ankommt, wird sich noch zeigen müssen.

Die Lösung für Recruiter, die nach Aussage des Teams ganz kurz vor dem Start steht, wird ähnlich einfach funktionieren. Man gibt den Link zum Job ein. Die “Maschine” wertet aus und schlägt Profile vor. Möchte man Kontakt-Optionen erhalten, muss das Unternehmen zahlen. Pay-per-CV ist auch das aktuell angestrebte Geschäftsmodell der jungen Firma.

Startseite Truffls Screenshot

Die Plattform ist insgesamt schnell, übersichtlich und leicht zu bedienen. Natürlich ist der Algorithmus noch jung und wird laufend nachgebessert werden (müssen). Insgesamt aber kann sich das Ergebnis aus der Sicht der Bewerber bis jetzt absolut sehen lassen. Wenn Ihr als Jobsuchende nicht zufällig vorhabt, beim nächsten Jobwechsel inhaltlich etwas völlig anderes als bisher zu machen, würde ich Truffls unbedingt ausprobieren.

Meine persönliche Fragen-, Skepsis- und Kritik-Vorwegnahme

Frage: Xing macht mir als Bewerber auch Jobvorschläge. Was soll ich mit Truffls?

Antwort:

a) Während XING Vorschläge ausschließlich aus der eigenen Jobbörse macht, kann Truffls theoretisch alle Jobs im Netz crawlen (was sie hoffentlich auch vorhaben). Sie wollen mit Jobs selbst (zumindest noch) kein Geld verdienen, sind so gesehen eine offene Plattform. Damit ist die potentielle Auswahl viel größer.

b) Was noch viel wichtiger ist: Xing’s Matching funktioniert schlechter bzw. anders. Der Algorithmus orientiert sich eher an den Positionen/Berufsbezeichnungen. Mein persönliches Ergebnis bei Xing sieht ganz anders aus, inhaltlich wohl weniger treffend.

xing_matching

Frage: Als Recruiter setze ich eher auf den Xing Talent Manger. Truffls kann bei der Profilmenge mit Xing nicht mithalten.  

Antwort: Berechtigter Punkt. Für den Erfolg des aktuell angepeilten Geschäftsmodells wird es für Truffls notwendig sein, bald eine kritische Maße an qualitativ guten Profilen aufzubauen. Sonst wird die Plattform für Recruiter nicht interessant genug bzw. nur als Ergänzung in einzelnen schweren Fällen denkbar. Dieses Vorhaben ist nicht einfach.

Evtl. könnte man aber auch ein gutes Geschäft nur auf einem guten Service für Bewerber aufbauen und auf die Recruiter komplett verzichten. Was die reine Funktionalität angeht, müssen wir die konkrete Ausgestaltung des Truffls Recruiter Moduls abwarten.

Ganz nebenbei, wenn sich das Truffls Matching als wirklich zuverlässig und überlegen erweist, wäre auch eine Übernahme durch Xing denkbar. Dumm wäre es nicht. (LinkedIn hat ja in dem Bereich mit Bright kürzlich vorgelegt.)

Frage: Du hast doch BranchOut nicht gemocht und kritisiert, warum lobst Du Truffls – gibt’s da einen Unterschied?

Antwort: In der Tat. BranchOut hatte seinerzeit versucht, ein Geschäftsmodell auf dem Aufsaugen möglichst vieler Facebook-Profile aufzubauen. Das habe ich kritisiert. Truffls aktuell geplantes Geschäftsmodell muss sich sicherlich ähnliche Vorwürfe gefallen lassen. Nichtsdestotrotz glaube ich, bei Truffls einen wesentlich stärkeren Fokus auf die Matching-Technologie und den Bewerber zu sehen. Das gefällt mir und das ist der eigentlich richtige Weg. Außerdem verkauft Truffls keine Stellenanzeigen, was ihnen, wie oben erwähnt, voraussichtlich ermöglicht, einen wesentlich nützlicheren und umfassenderen Service für die Bewerber aufzubauen.

Außerdem kommt Truffls aus Deutschland. Und es freut mich, dass sich unsere Leute mit guten Ideen und Fähigkeit an diesem schwierigen Markt ausprobieren 🙂 In diesem Sinne, Bewerber probiert’s aus, Blogger macht mal etwas Support! Und erzählt mir, was Ihr alle davon haltet.

Web 3.0 – Das semantische Netz

Die Masse an verfügbaren Daten wächst immens, wobei sich die Grenze zwischen online und offline schon kaum mehr ziehen lässt. Feierte man noch vor wenigen Jahren die Informationsgesellschaft, so spricht man heute schon besorgt vom Informationsoverkill. Mit dem, was man als Web 2.0 bezeichnet, öffneten sich sämtliche Schleusen: Während früher das Einspeisen von Daten und das definieren von Information vergleichsweise wenigen Seitenbetreibern und technisch Versierten vorbehalten war, wird nun jeder dazu animiert seine Informationen und Daten ins Netz stellen, zu verlinken und zu teilen.

Und nun? Drohen wir in Informationen zu ersticken oder schaffen wir es deren Wert zu kanalisieren und Relevantes daraus zu filtern? Das Grundverständnis, dass wir vom Internet als reines Netzwerk haben muss dabei um die Idee eines automatisierten “Verstehens” von Information erweitert werden. Eben dieses Sichten und Ein- bzw. Aussortieren kann nicht erst beim Menschen stattfinden, es ist für uns schon heute nicht mehr bewältigbar. Suchmaschinen versuchen dem Menschen dabei zu helfen und trennen mit unterschiedlichen Algorithmen Wichtiges von Unwichtigem. Doch inhaltlich findet auch hier keine Trennung statt. Relevanz wird nach Querverweisen, Keyworddichte und Pagerank ermittelt. Der Gedanke an eine verstehende, also denkende Maschine erscheint gleichsam absurd wie notwendig.

Die Idee, die Datenflut zu ordnen und nutzbar zu machen treibt die Macher dessen an, was man als Web 3.0 bezeichnet. Nach der Öffnung des Internets folgt nun die Urbarmachung dieses von Milliarden von Nutzern geschaffenen Datenuniversums. Kate Ray gibt uns mit ihrer kurzen Doku über das “Semweb” und die Köpfe dahinter einen spannenden Ausblick auf das, was da kommen mag muss.

Web 3.0 from Kate Ray on Vimeo.

Pic: Arenamontanus

Semantische Suche und ihre Auswirkung auf den Arbeitsmarkt

Nachdem wir uns im Rahmen der Entwicklung von JobTweet intensiv mit semantischen Suchverfahren (Semantic Web Technologien) beschäftigt haben, und das Thema durch die Diskussionen um Wolfram Alpha eine Menge Aufmerksamkeit bekommen hat, möchten wir heute ein wenig über ihre Auswirkung auf die Prozesse am digitalen Arbeitsmarkt nachdenken.

Zugegeben, das semantische Web (Web 3.0) ist im Moment noch Zukunftsmusik. Allerdings sind sich die Experten relativ einig darüber, dass der Einzug des semantischen Webs nicht mit einem Knall, sondern schleichend erfolgen wird (Evolution statt Revolution). Google hat kürzlich durch die Einführung von Rich Snippets bereits einen ersten zaghaften Schritt in Richtung der semantischen Websuche unternommen , und auch Microsoft hat mit Bing bereits erste Weichen gestellt.

Wie aber werden sich Semantic Web Technologien auf den Arbeitsmarkt auswirken? Semantische Suchmaschinen haben die Aufgabe, in natürlicher Sprache formulierte Anfragen in Maschinensprache zu übersetzen und dem Suchenden anschließend eine oder mehrere eindeutige Antworten auszugeben. Da die Suchmaschine den Sinn der Anfrage aufgrund der semantischen Technnik “versteht”, bestehen diese Antworten nicht aus Listen von Links, die auf mögliche Antwortressourcen verweisen, sondern aus konkreten Informationen. Als Ergebnis einer Suche nach “Job” “Personalberater” “Hamburg” würde ich also eine Liste aktueller Stellenangebote für Personalberater in Hamburg erhalten, die nicht wie bisher auch Links zu anderen (nicht relevanten) Webseiten mit den eingegebenen Stichworten enthalten.

Spätestens dann sucht niemand mehr eine Stelle in der Samstagsbeilage. Aber keine Sorge liebe Zeitungen, für eine Weile ist das noch Träumerei, aber nur für eine Weile…