StartseiteArbeitFallstudie 02 · 2026
Recruiting · KI
Exposés, die sich in drei Minuten selbst schreiben
Aus Bewerbungen und Lebensläufen wird ein fertiges Kandidatenprofil — Claude schreibt die Texte, die Pipeline setzt das Dokument.
3 Min
pro Exposé · vorher 45
- Jahr
- 2026
- Kunde
- Trenkwalder
- Rolle
- Lead Developer · Architektur, Umsetzung, Einführung
- Bereiche
- Full-Stack-Entwicklung · KI-Integration
KI-generiert
KI-generiertDie Ausgangslage
Bewerbungen kamen aus mehreren Quellen herein und wurden mit einem zugekauften SaaS-Tool aufbereitet. Das Tool war teuer, stand außerhalb der eigenen Systeme und konnte genau die Dinge nicht, die im Alltag am meisten Zeit gekostet haben.
KI-generiertWas gebaut wurde
Eine Pipeline in der eigenen Recruiting-Plattform: Bewerbungen aus mehreren Quellen rein, Lebensläufe zu einheitlichen Kandidatenprofilen geparst, daraus das fertige Exposé.
Fehlt eine Information, erkennt das System die Lücke und startet einen Chatbot-Dialog, um sie gezielt nachzufragen — statt den Vorgang zu blockieren oder unvollständig durchzuwinken.
01Was man anfasst
02Wo die Daten sitzen
03Wie es betrieben wird
Stack
- Interface
- API
TypeScript RAG Claude / GPT / Gemini
- Daten
PostgreSQL pgvector
- Cloud
AWS (S3, Lambda) Docker
Ergebnis
Das zugekaufte SaaS-Tool wurde abgeschaltet. Der Generator läuft integriert in der eigenen Plattform.
