23.09.2024
CHATBOT

Grizzly: Wiener Startup bietet bärige KI-Hilfe bei der Jobsuche

Das Wiener Startup Grizzly will die Jobsuche einfacher gestalten: Statt stundenlang durch Angebote zu scrollen, soll der KI-gestützte Chatbot Bärnhard passende Jobs liefern. brutkasten hat mit CEO Markus Hirzberger gesprochen.
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Das Founding Team von Grizzly.jobs: Hinten (v.l.): Kyrillus Mehanni, Oliver Liebmann, Lucas Raschek; Vorne: Christoph Ostertag, Markus Hirzberger

Wie verhält man sich am besten, wenn man einem Grizzly-Bären begegnet? Laut sein oder auf einen Baum klettern? Einer Internet-Recherche zufolge hilft bei einem Angriff wenig, sich tot stellen ist wohl die beste Lösung. Der Vergleich von einem Grizzly zum Jobmarkt ist daher nur schwer zu ziehen, hier braucht es einige Gedankensprünge.

Die hat das junge Wiener Startup Grizzly unternommen, hier trifft man bei der Jobsuche auf einen Bären. Mit seinem KI-gestützten Jobagenten Bärnhard will das fünfköpfige Founding-Team die Jobsuche einfacher und schneller gestalten. Nutzer:innen können in der Web-App mit Bärnhard chatten und angeben, ob bei der Firmensuche zum Beispiel auch Themen wie Nachhaltigkeit berücksichtigt werden sollten. Der Jobagent durchsucht derzeit täglich Jobs von rund 1.500 Unternehmen österreichweit. Findet er etwas Passendes, wird eine kurze Erklärung mitgeliefert, warum diese Stelle gut zu einem passen würde.

Co-Founder und CTO Oliver Liebmann erklärt: „Der Einsatz moderner KI-Technologien wie Large Language Modellen (LLMs) ermöglicht es, tiefergehende Zusammenhänge zwischen den Stellenbeschreibungen und den Nutzerpräferenzen zu erkennen. LLMs gehen über herkömmliche Suchfilter hinaus, die oft auf Schlagwörtern basieren und relevante Stellen übersehen.“

KI-Jobagent Bärnhard sucht den passenden Job

Die Programmierung von Bärnhard hatte eine lange Vorlaufzeit, wie CEO und Co-Founder Markus Hirzberger im brutkasten-Gespräch erklärt. Vor knapp zwei Jahre hatten die drei heutigen Gründer die Ursprungsidee, die damals noch weit von dem Chatbot entfernt war. Im Mittelpunkt stand der Wunsch, die Jobsuche effizienter zu gestalten. Und auch jenen eine Option zu bieten, die bereits arbeiten, aber sich umsehen wollen, welche anderen Jobs angeboten werden. Ohne stundenlang Jobplattformen zu durchsuchen

Nach knapp 100 Gesprächen mit Jobsuchenden begann das Team von Grizzly mit einer Chatlösung zu experimentieren. Hier kam man bald zu guten Ergebnissen. Der Chatbot konnte passende Jobs empfehlen, hatte aber noch keine Datenbank im Hintergrund, um auch die passenden offenen Stellen zu liefern. Österreichweit, von allen Unternehmenswebsites – nicht nur die, die (meist bezahlt) auf Jobplattformen angeboten werden.

70.000 Euro Förderung für Webscraping-Technologie

Eine KI-basierte Webscraping-Technologie für die Suche nach Jobangeboten musste gebaut werden. Bisher wurden solche Webscraper manuell konfiguriert und waren daher nur für spezifische Anwendungsfälle gedacht. Auch Google Jobs zum Beispiel durchsucht seine Angebote vor allem von Jobplattformen und findet dadurch die Stellen auf Unternehmenswebsites oft nicht. Für die Entwicklung dieser Technologie bekam Grizzly auch eine Förderung der Forschungsförderungsgesellschaft FFG in Höhe von 70.000 Euro.

Hirzberger erklärt den Unterschied zu anderen Anbietern so: „Wir greifen die Jobs direkt von den Unternehmensseiten ab, das bietet keine Jobplattform. Darüber hinaus bieten wir nicht nur eine Stichwortsuche, sondern wollen die Nuancen und Zusammenhänge der Interessen unserer User:innen verstehen und dafür etwas Passendes liefern. Kurz gesagt: Ein tiefer gehendes Verständnis für das Interesse, kombiniert mit einer breiten Datengrundlage.“

Bootstrapping-Lifestyle

Das Team hinter Grizzly besteht heute aus fünf Mitgliedern, alle mit technischem Background, wie Hirzberger erklärt. Von Anfang an mit dabei waren neben dem CEO auch Oliver Liebmann (CTO) und Christoph Ostertag (COO). Die beiden Software-Entwickler Kyrillus Mehanni und Lucas Raschek zählt Hirzberger ebenfalls zum Kernteam.

Für die Nutzer:innen soll Grizzly auf jeden Fall kostenlos bleiben. Bezahlmodelle würden hier nicht wirklich funktionieren, sagt Hirzberger. Das Geld soll von Unternehmensseite kommen, ohne aber dadurch die Suchergebnisse zu verfälschen. Im Moment baue man vor allem auf Förderungen, das sei in Österreich gerade am Anfang für Startups eine „Supermöglichkeit“.

Und: „Wir leben den Bootstrapping-Lifestyle und sind sehr sparsam unterwegs“, betont Hirzberger. Derzeit sitzt das Team in einem günstigen Office, in dem es im Sommer gute 30 Grad hatte. Das Team setzte sich dann einfach in den nächsten klimatisierten Zug und arbeitete – dank Klimaticket – von unterwegs.

Namensfindung am Lagerfeuer

Seit Mitte September ist Grizzly.jobs offiziell online. Aktuell sei das Ziel, die Plattform möglichst vielen Leuten zugänglich zu machen, sagt Hirzberger. Auch die Marketing-Aktivitäten werde man hochfahren und hoffentlich alle „technischen Kinderkrankheiten“ lösen. „Bis Jahresende ist das Ziel, die Plattform mit den meisten Jobs in Österreich zu sein.“ Größere Plattformen in Österreich bieten derzeit circa 20.000 Jobs an, auf dem Markt seien aber über 100.000, wie Hirzberger vorrechnet. Dort wolle man hin.

Und was hat es nun mit den Namen Grizzly auf sich? Ursprünglich war ein weniger tierischer Name angedacht, die Firma gab es in der EU allerdings schon. Die Inspiration kam dann bei einem Sommerabend in der Steiermark: „Wir sind ums Lagerfeuer gesessen und haben immer mehr an Tiernamen gedacht.“ Irgendjemand hätte dann einen Bären vorgeschlagen, jemand anderer einen Grizzly. Auch die Domain Grizzly.jobs sei noch frei gewesen. Als auch am nächsten Tag alle im Team von der Idee überzeugt waren, stand es fest: Grizzly und damit Chatbot Bärnhard waren geboren.

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Die beiden CEOs von ParityQC: Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser. | © Günther Egger

ParityQC, der Quantenarchitekt aus Innsbruck, vermeldet eine Partnerschaft mit dem Quantensoftware-Unternehmen Classiq, um die Parity-Twine-Technologie der Tiroler in die Quantensoftware-Engineering-Plattform des Partners aus Israel zu integrieren. Dies soll Entwicklern und Unternehmen einen effizienteren Weg vom Entwurf von Quantenalgorithmen bis zur Ausführung auf Quantenhardware bieten.

ParityQC: Komplexität reduzieren

Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf eine zentrale Chance im Quantencomputing: die Übersetzung von High-Level-Quantencomputing-Anwendungen in Schaltkreise, die effizient auf Quantenhardware mit begrenzter Qubit-Konnektivität ausgeführt werden sollen. Das universelle Optimierungsprotokoll von Classiq und die algorithmusbewussten Techniken von ParityQC ergänzen sich dabei zu einer integrierten Methodik. Ziel ist es, die Komplexität der Schaltkreise und kostspielige SWAP-Operationen zu reduzieren – ein häufiger Engpass auf heutigen Quantencomputern. In anderen Worten: Es geht darum, ein zentrales Problem zu lösen und Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient zu verbinden.

Die von ParityQC entwickelte Parity-Twine-Technologie soll, in anderen Worten, ein zentrales Problem beim Quantencomputing lösen: Wie Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient verbunden und verarbeitet werden können.

„Hürde senken“

„Die Integration der Parity Tools in die Plattform von Classiq bringt hardwarebewusste Kompilierung direkt in die High-Level-Entwicklungsworkflows und senkt so die Hürde für die Erstellung nützlicher Quantenanwendungen“, sagt Wolfgang Lechner, Co-CEO von ParityQC.

Magdalena Hauser, Co-CEO von ParityQC, ergänzt: „Bedeutende Fortschritte im Quantencomputing basieren auf Zusammenarbeit, und die Zusammenführung unserer sich ergänzenden Stärken ist das, was das gesamte Feld voranbringt.“

Interoperabilität möglich machen

Darüber hinaus konzentriert sich die Initiative auf eine skalierbare Quantensoftware-Infrastruktur für aktuelle verrauschte Quantengeräte sowie für zukünftige fehlertolerante Quantensysteme. Die Zusammenarbeit soll hardwareunabhängige Ansätze stärken und die Interoperabilität über mehrere Quantenplattformen hinweg ermöglichen.

Ökosystem unterstützen

„Quantencomputing wird in großem Maßstab nur dann praxistauglich, wenn die Softwareschicht die Lücke zwischen der algorithmischen Absicht und den Einschränkungen realer Maschinen automatisch schließen kann“, sagt Nir Minerbi, Mitgründer und CEO von Classiq.

Da Unternehmen und Regierungen ihre Investitionen in das Quantencomputing erhöhen, wird erwartet, dass eine skalierbare Architektur und entsprechende Softwaretools als fehlendes Bindeglied zwischen den theoretischen Versprechungen der Technologie und ihrer einsatzfähigen Realität dienen. Das deutsche Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unterstützt dieses Projekt aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

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