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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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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