CareerZone
Great Candidate Experiences
Wir sind Experten/Innen von der Hochschule Luzern und erforschen, denken und entwickeln den Rekrutierungsprozess mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) für Unternehmen und Kandidaten völlig neu.
Prozess Ãœbersicht
Ziele
Wir möchten den Recruitment-Prozess nicht nur effizienter, sondern effektiver gestalten, um an Qualität und Schnelligkeit in der Rekrutierung zu gewinnen und Kandidaten-potenziale für den Employer Brand maximal zu nutzen. Dabei arbeiten wir eng mit ausgewählten Top 100 Unternehmen in der Schweiz und international aufgestellten KMU zusammen.
Prototyp
Um die Rekrutierungsphase für Kandidaten und Unternehmen so erfolgversprechend wie möglich zu gestalten wurde vorab ein Prototyp erstellt. Dabei wurden zahlreiche Innovationen identifiziert und im UX Design umgesetzt, um den End-to-End Prozess deutlich zu verkürzen und im Sinne des Employer Brandings zu verbessern.
Next Steps
Das Projekt ist noch in der technischen Umsetzungsphase und hat noch offene auftragspezifische Definitionen, die momentan mit den Industriepartnern diskutiert werden. Weitere Unternehmen, die wir mit einem zukunftsgerichteten Ansatz in der Rekrutierung und im Employer Branding unterstützen können, sind herzlich eingeladen mit uns in Kontakt zu treten.
Unser Fokus
Übersicht zu den Innosuisse Forschungsfragen, die wir realisieren möchten.
Automatisierung Recruiting-Prozess
KI gestütztes Recommendersystem für einen intelligenten Dialog mit jobsuchenden Kandidaten und verbesserter Automatisierung im Recruiting-Prozess. Digitalisiertes Rating der besten Bewerbungen und automatisierte Erstellung einer „Shortlist“ mit Matching-Score.
Employer Branding Dialog-Plattform
Employer Branding Dialog-Plattform, welche über die üblichen Chat-/Bot-Funktionen erweitert wird. Kandidaten lernen den potentiellen Arbeitgeber und Job über einen unverbindlichen Dialog besser kennen und entscheiden dann über Ihre Bewerbung.
Skill- und Cultural Matchmaking
Matching auf Basis von Skills, persönlichen Werten und kultureller Passung des Kandidaten - auf Ebene Abteilung/Team/Verantwortungsbereich - mittels eines automatisierten Bewertungs-Frameworks (mit KI Unterstützung).
Fragen?
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Forschung: HSLU, 9, Postfach 2940, CH-6002 Luzern