Novus Labor
Funktion · KI-MatchingFeature · AI matching

Die zehn passendsten Stellen je Klient, jede mit begründetem Score. The ten best-fitting roles for each client, each with a score you can check.

Novus Labor bewertet jede gefundene Stelle gegen das vollständige Profil Ihres Klienten. Ihre Berater lesen nur noch die zehn besten Stellen, sortiert nach Passung, und sehen bei jeder, wie der Score zustande kommt. Novus Labor scores every role it finds against your client's full profile. Your consultants read only the ten best roles, sorted by fit, and can see how each score was reached.

Für jedes Kriterium sehen Sie, wie viele Punkte es beigetragen hat.For every criterion you can see how many points it added.

Match-BegründungMatch rationale live geprüftlive verified
Senior Embedded Software Engineer
Thales Deutschland · Ditzingen · VollzeitDitzingen · full-time
94%
Jobtitel-ÄhnlichkeitJob-title similaritytrifft Variante 1 von 4matches variant 1 of 4 · +30
Semantische ÄhnlichkeitSemantic similarityAufgaben decken sichtasks overlap · +18
Standort & ModellLocation & modelim Radiuswithin radius · +15
Skills aus dem LebenslaufSkills from the CVC++, RTOS, DO-178C · +15
ZielunternehmenTarget companyauf der Ziellisteon the target list · +20
AusschlusskriterienExclusion criteriakeine verletztnone violated · 0
Start 50 Punkte · Platz 1 von 10 im Wochenvorschlag · sortiert nach ScoreBase 50 points · rank 1 of 10 in the weekly shortlist · sorted by score
Score normalisiert auf 0 bis 100.Score normalized to 0 to 100.

Beispiel einer Match-Begründung. Kriterien und Punktlogik entsprechen dem echten Bewertungsverfahren.Example match rationale. The criteria and the points logic are the ones the real scoring uses.

BewertungskriterienScoring criteria

Wie der Score aus sechs Kriterien entsteht.How six criteria add up to the score.

Jede Stelle startet mit einem Grundwert und sammelt Punkte für die Kriterien, die für den Klienten zählen. Ein harter Ausschluss setzt den Score auf null, auch wenn alles andere passt.Every role starts from a base value and collects points for the criteria that matter to the client. A hard exclusion sets the score to zero, even if everything else fits.

Jobtitel-ÄhnlichkeitJob-title similarity

Verglichen wird mit allen Titel-Varianten im Suchprofil. „Embedded Engineer“ trifft deshalb auch „Firmware-Entwickler“.The title is compared with every title variant in the search profile, so "embedded engineer" also matches "firmware developer".

+30

Semantische ÄhnlichkeitSemantic similarity

Über Embeddings erfasst der Agent, worum es in der Stellenbeschreibung inhaltlich geht. Ähnliche Aufgaben zählen auch dann, wenn sie anders formuliert sind.Using embeddings, the agent picks up what the posting is actually about. Similar tasks count even when they are worded differently.

+20

Standort und ArbeitsmodellLocation and work model

Berücksichtigt werden Pendelradius, Umzugsbereitschaft und ob der Klient remote oder hybrid arbeiten möchte. Passt etwas davon nicht, kostet das Punkte, die Stelle bleibt aber in der Auswertung.This covers commute radius, willingness to relocate, and whether the client wants remote or hybrid work. A mismatch here costs points, but the role stays in the running.

+15

Skills aus dem LebenslaufSkills from the CV

Jeder Skill aus dem Lebenslauf, den die Stelle verlangt, erhöht den Score. Konkrete Fähigkeiten zählen damit genauso wie der Jobtitel.Each skill from the CV that the role asks for raises the score, so concrete abilities count alongside the job title.

+5 je Treffer+5 per hit

ZielunternehmenTarget company

Steht die Firma auf der Wunschliste des Klienten, bekommt die Stelle einen deutlichen Bonus. Hier fließen die Zielfirmen aus dem Custom Scraper ins Matching ein.If the firm is on the client's wishlist, the role gets a sizeable bonus. This is where the target firms from the custom scraper feed into matching.

+20

AusschlusskriterienExclusion criteria

Weiche Ausschlüsse ziehen Punkte ab, harte setzen den Score auf null. Stellen, die der Klient auf keinen Fall will, erscheinen deshalb gar nicht im Vorschlag.Soft exclusions subtract points and hard ones set the score to zero, so roles the client rules out never reach the shortlist.

negativ / 0negative / 0

Das Suchprofil lernt mit: Was der Berater aus dem Wochenvorschlag weiterschickt oder verwirft, zeigt, wo es nachgeschärft werden muss. Dadurch wird der Score von Runde zu Runde genauer.The search profile learns as you go. What the consultant forwards or discards from the weekly shortlist shows where it needs adjusting, and the score gets more accurate with each round.

Im WochenvorschlagIn the weekly shortlist

Ihr Berater liest zehn Stellen statt fünfhundert.Your consultant reads ten roles instead of five hundred.

SortiertSorted

Die besten zehn zuerstThe best ten first

Der Wochenvorschlag zeigt die Stellen nach Score sortiert. Der Berater fängt oben an und hört auf, sobald er genug hat.The weekly shortlist lists roles by score. The consultant starts at the top and stops once they have enough.

BegründetJustified

Begründung neben jedem ScoreA reason next to every score

Neben dem Score steht, wie er zustande kommt. So kann der Berater die Einschätzung in Sekunden prüfen.Next to each score you see how it was reached, so the consultant can check the assessment in seconds.

Letzte EntscheidungFinal decision

Die Auswahl trifft der BeraterThe consultant makes the call

Der Score sortiert die Stellen und begründet die Reihenfolge. Welche Stelle an den Klienten geht, entscheidet der Berater. Dieser Schritt ist fest im Ablauf vorgesehen.The score sorts the roles and explains the order. Which role goes to the client is the consultant's decision, and the process always includes that step.

Am echten ProfilOn a real profile

Bringen Sie Ihren schwierigsten Fall mit.Bring your hardest case along.

Im Gespräch geben wir das Profil eines Ihrer Klienten ein und gehen die Match-Begründung Stelle für Stelle durch. Dabei sehen Sie auch, wie viele passende Stellen es heute für ihn gibt.In the call we enter the profile of one of your clients and go through the match rationale role by role. You also see how many fitting roles exist for them today.