OpenAI-Assistent für Bench-Austausch und Staff Augmentation
Ein internes F&E-Projekt von EMBIQ aus dem Jahr 2023: ein Assistent, der über die OpenAI API anonymisierte Profile von Fachleuten mit Anfragen zu Staff Augmentation und zum Austausch freier Kapazitäten zwischen Unternehmen (Bench Exchange) abgleicht. Wir haben ihn intern als Prototyp gebaut und erprobt – zusammen mit einem langfristigen Konzept für maschinenlesbare Entwickler- und Projektprofile.
Eingesetzte Technologien
Python, Django, PostgreSQL, Angular
Werkzeuge
OpenAI API, ChatGPT, Slack, Zapier, Bitbucket
4
Projektteam
7 Monate
Projektdauer
KI-Entwicklung, Individualsoftware
Kategorie
Personalwesen
Branche
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Herausforderung
Wie viele Softwarehäuser hat auch EMBIQ regelmäßig Fachleute zwischen zwei Projekten und erhält gleichzeitig Anfragen nach Personen, die es selbst nicht stellen kann. Anfang 2023 wollten wir den Austausch solcher Kapazitäten mit Partnerunternehmen beschleunigen – zunächst über Anfragen an Softwarehäuser in Polen, Österreich und im gesamten DACH-Raum zum Austausch freier Kapazitäten (Bench Exchange). Der eigentliche Engpass war das Matching: Anfragen kommen als Freitext über viele verschiedene Kanäle, Kandidatenprofile sind beschreibende Dokumente – der Abgleich war daher manuell, langsam und subjektiv. Es handelte sich um ein internes Projekt, nicht um einen Kundenauftrag; die Anforderungen kamen aus unseren eigenen Vertriebs- und HR-Teams. Der Assistent musste jedes Profil aus unserem bestehenden Generator für anonymisierte Profile kennen, einschließlich mehrerer Varianten des Profils derselben Person. Er sollte die am besten passenden Personen für eine Anfrage auswählen, bei Anfragen für mehrere Rollen unterschiedliche Personen vorschlagen und klar sagen, wenn nichts passt, statt einen Treffer zu erzwingen. Die Identität der Kandidaten musste durchgehend geschützt bleiben, daher durfte das Sprachmodell ausschließlich mit bereits anonymisierten Profilen arbeiten.
Die Arbeit an diesem Projekt war eine einzigartige Erfahrung. Die Integration von OpenAI in unser System hat ein neues Maß an Präzision und Effizienz gebracht. Es ist erstaunlich zu sehen, wie Technologie den Recruiting-Prozess verändern kann – schlanker und unvoreingenommener.
Wichtigste Funktionen
- Abgleich von Freitext-Anfragen mit dem gesamten Bestand anonymisierter Profile von Fachleuten
- Berücksichtigung mehrerer Profilvarianten derselben Fachkraft
- Auswahl unterschiedlicher Kandidaten für Anfragen mit mehreren Rollen
- Eine klare Antwort „kein Treffer“, wenn kein passendes Profil vorhanden ist
- Automatische Übernahme von Anfragen aus dem Kanal einer Partner-Community, aus E-Mails von Personalagenturen und aus dem allgemeinen Postfach
- Slack-Bot, der dem Vertriebsteam die relevantesten Anfragen und Vorschläge liefert
- Sprachmodell ausschließlich für Daten, die bereits anonymisiert wurden
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Ergebnis
Im Sommer 2023 lief der Prototyp bereits mit echten Anfragen. Ab Juli wurden Anfragen aus dem Bench-Exchange-Kanal einer Partner-Community und von Personalagenturen automatisch an ein eigenes Postfach weitergeleitet und dort von einem Slack-Bot bearbeitet, der auf der OpenAI API aufbaut und mit unserem Profilgenerator verbunden ist. Das Team hat das Verhalten des Modells in kurzen Iterationen abgestimmt, unter anderem mit Grenzen für die Antwortlänge. Bis September 2023 wurde das KI-gestützte Matching von Kandidaten und Anfragen fester Bestandteil der Bearbeitung von Personalanfragen bei EMBIQ. Der Prototyp lieferte auch eine konkrete Grundlage für ein langfristiges Konzept: maschinenlesbare Entwicklerprofile, die aus Quellcode-Repositorys abgeleitet werden, dazu passende „Bedarfsprofile“ aus den Repositorys eines Projekts und ein anonymes Matchmaking, bei dem der Kontakt erst zustande kommt, wenn beide Seiten ihr Interesse bestätigen. Dieses Konzept ist nicht über die Planungsphase hinausgekommen; gebaut und genutzt wurde der oben beschriebene interne Matching-Assistent.
- Anfragen aus mehreren Kanälen automatisch an einem Ort gesammelt
- Erste Auswahl anonymisierter Profile durch den Assistenten statt von Hand
- Identität der Kandidaten bleibt außerhalb des Sprachmodells
- Praktische Erfahrung mit der Einbindung eines großen Sprachmodells in interne Arbeitsabläufe
Die Zusammenarbeit zwischen unserem Team und OpenAI verlief reibungslos. Die Herausforderung bestand nicht nur darin, eine Technologie zu integrieren, sondern sicherzustellen, dass sie zu unseren Grundwerten passt: Datenschutz und unvoreingenommenes Talent-Matching. Ich bin stolz auf das, was wir erreicht haben.
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Agnes
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