25.09.2019

Wenn die Bewerbung zu lange dauert: Tipps von Firstbird-CEO Arnim Wahls

Wer sich auf einen Job bewirbt, braucht oft Geduld: Manche Unternehmen melden sich wochenlang nicht zurück. Auf Nachfrage wird man immer weiter vertröstet und um Geduld gebeten. Den Umgang damit kann man lernen – und darf sich im Zweifel auch selbst wieder aus dem Rennen nehmen, erläutert Firstbird-Gründer Arnim Wahls.
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Arnim Wahls nun Executive Vice President Europe bei Radancy
Arnim Wahls (c) Firstbird

Viele Bewerber kennen das Phänomen: Die „fiese Hinhaltetakik“ mancher Unternehmen, auch bekannt unter dem Namen „Breadcrumbing“. Doch warum ist das so – was verzögert die internen Abläufe derart, dass Bewerbungsverfahren „ewig“ dauern oder sogar völlig einschlafen? „Die Gründe dafür sind vielseitig und reichen von langen internen Abstimmungsschleifen bis hin zu fehlenden Prozessen“, sagt Arnim Wahls, Gründer und CEO des HR-Startups Firstbird. Einer der Hauptgründe aus seiner Erfahrung ist, „dass Unternehmen oft schon früh die ersten Interviews führen und deren Ergebnisse abwarten, bevor sie den weiteren Bewerbern ein Feedback schicken“.

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Dabei sollte man auch nicht unfair sein: „Zwei Wochen darf man einem Unternehmen durchaus geben,“ sagt Wahls. Ab dann könne aber guten Gewissens nachgehakt werden. Firmen, die den Bewerbungsprozess ernst nehmen, würden dann auch „innerhalb von wenigen Tagen ein konkretes Feedback geben“, so Wahls.

Sei dir bei der Bewerbung deines Wertes bewusst

Als Bewerberin bzw. Bewerber auf andere vorhandene Jobangebote zu verweisen, sei dabei legitim. Jeder sollte sich seines Werts bewusst sein und im Bewerbungsverfahren nicht als Bittsteller auftreten. Die erlebten Abläufe geben „einen ersten Einblick in Prozesse, Kultur und Philosophie eines Unternehmens“, zeigt Wahls auf: „Und wenn es hier bereits hakt, sollte man auch als Bewerber seine Schlüsse daraus ziehen.“ Um Top-Talente nicht zu verlieren, sollten Unternehmen daher auf „automatisierte Standardkommunikation“ verzichten. Immerhin investieren die Leute meist viel Zeit in Ihre Bewerbung – das sollte „mit mehr als einem Mausklick honoriert werden“.

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Ist man erst einmal zum Vorstellungsgespräch eingeladen, bedeutet das noch nicht das Ende der Geduldsprobe. Bis zu drei Bewerbungsrunden seien durchaus noch als „normal“ zu betrachten. Das kann etwa ein erstes Gespräch mit jemandem aus der Personalabteilung sein, bevor die Team- oder Bereichsleiter beigezogen werden. „Mehr Runden sind ausschließlich bei Managementpositionen üblich“, sagt Wahls.

Werde bei der Bewerbung selbst aktiv

Doch wann sollte der „Spaß“ ein Ende haben, wann darf man sich als Bewerber selbst ohne schlechtes Gewissen aus dem Rennen nehmen?  Den Bewerbungsprozess auch aus dieser Perspektive aktiv zu managen, sei absolut sinnvoll, sagt Wahls: „Wenn Sie kurz vor Vertragsunterzeichnung bei einem Unternehmen stehen, sollten Sie dies allen anderen Unternehmen mitteilen, mit denen Sie Gespräche führen. Das sorgt eventuell für ein Gegenangebot, jedenfalls aber für Klarheit und Transparenz.“

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Im Sinne der Transparenz ist es heutzutage auch durchaus üblich, potenzielle Dienstnehmer zu bitten, eine Referenzpersonen zu nennen –  etwa eine ehemalige Vorgesetzte oder einen langjährigen Kollegen. Dies sei umso wahrscheinlicher, „je höher man auf der Karriereleiter nach oben klettert“, bestätigt Wahls. Daher kann es Sinn machen, „bereits proaktiv Referenzen anzubieten, von denen man eine positive Beurteilung erwartet“. Trotzdem sei man „nie davor sicher, dass konkrete Referenzen bei einem bestimmten Arbeitgeber gefordert werden.“ Die entsprechenden Personen sollte man jedenfalls kontaktieren und ihnen ein Briefing betreffend der angestrebten Position geben.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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