10.03.2025
HIREBUDDY

Job weiterleiten und Geld verdienen: Wiener Startup will Recruiting-Prozesse vereinfachen

Das Wiener Startup Hirebuddy könnte künftig den Recruiting-Prozess in Unternehmen effizienter und kostengünstiger gestalten. Durch ein Empfehlungssystem können mehrere Parteien finanziell profitieren.
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Das Hirebuddy-Gründerteam (l.n.r): Rafael Lerchster, Markus Dreier, Felix Klooss und Leon Neubeck. © Hirebuddy

Die Jobsuche verläuft selten reibungslos: Lange Wartezeiten, fehlende Stellenanzeigen oder Absagen gehören für viele Bewerber:innen zum Alltag. Gleichzeitig stehen Unternehmen vor der Herausforderung, offene Positionen zu besetzen. Besonders in Branchen wie der Pflege oder dem Handwerk ist es oft schwer, geeignete Fachkräfte zu finden. Für kleine und mittelständische Unternehmen sind herkömmliche Recruiting-Prozesse zudem oft zu teuer und zeitaufwendig.

Ein Wiener Startup will diese Hürden nun aus dem Weg räumen. Mit seiner Plattform Hirebuddy bietet es eine maßgeschneiderte Lösung für KMU, die den Recruiting-Prozess laut Produktversprechen effizienter und zugänglicher machen soll. Dank eines Empfehlungssystems profitieren nicht nur Unternehmen und Bewerber:innen, sondern auch Dritte, die passende Personen für die Stelle vorschlagen. Wie das genau funktioniert, erklären die Co-Founder Rafael Lerchster und Markus Dreier im Gespräch mit brutkasten.

Jede:r kann Recruiter werden

In vielen Unternehmen erhalten interne Mitarbeitende eine Prämie, wenn sie passende Kandidat:innen für eine offene Stelle empfehlen. Hirebuddy geht noch einen Schritt weiter: Über die Plattform können Nutzer:innen Jobangebote mit ihren Freund:innen und Bekannten teilen und so selbst zum Recruiter werden. Wird eine empfohlene Person eingestellt, gibt es eine finanzielle Belohnung. Man müsse einfach nur den Joblink weiterleiten, um bei erfolgreicher Vermittlung Geld zu verdienen, erklärt Co-Founder Markus Dreier.

Dabei muss die Empfehlung nicht direkt erfolgen. Auch wenn ein Job über mehrere Ecken weitergeleitet wird, profitieren alle Beteiligten. In einer solchen Empfehlungskette erhält jede Person anteilig eine Belohnung – unabhängig davon, wie lang die Kette ist.

Aktuell 20 Pilotkunden

Unternehmen hinterlegen bei Hirebuddy eine fixe Provision, die anteilig an die sogenannten „Hirebuddies“ ausgezahlt wird, sobald eine offene Stelle erfolgreich besetzt wurde. 50 Prozent der Provision erhält die Person, die den oder die eingestellte:n Kandidat:in direkt empfohlen hat. Weitere 20 Prozent gehen an die Person, die den direkten Empfehlenden eingeladen hat und 12,5 Prozent erhält die Person, die den oder die Einlader:in eingeladen hat. Dieser Prozess setzt sich entlang der gesamten Empfehlungskette fort, sodass jede beteiligte Person abhängig von ihrer Position einen Anteil erhält. Bei bisherigen Pilotkunden beobachtet das Team, „dass es so zwischen zwei und drei Empfehler gibt“, sagt Dreier im Gespräch mit brutkasten. „Wir kümmern uns dann um die sichere Kommunikation und Auszahlung an diese Personen“.

Hirebuddy selbst behält ein Honorar ein, das „ebenfalls erst dann ausbezahlt wird, wenn die Person gefunden wurde und eine definierte Probezeit überstanden hat“, so Co-Founder Rafael Lerchster. Aktuell arbeitet das Startup mit 20 Pilotkunden, davon elf aus dem Pflegebereich mit Schwerpunkt am Standort Wien. „Wir möchten das ganze geographisch und branchentechnisch mal sehr klein starten in einer Nische. So können wir vor allem unsere Community aufbauen und uns dann Schritt für Schritt ausweiten. Erstmal nach Ostösterreich, dann ganz Österreich, dann gesamter DACH-Raum und dann hoffen wir, dass unser Produkt so gut funktioniert, dass man es recht schnell auf unterschiedliche Länder ausweiten kann“, sagt Lerchster.

Fokus auf „Effizienzgedanke und Unterstützung der Kleinen“

Besonders kleine Unternehmen würden von Hirebuddy profitieren, behaupten die Gründer. Da sie sich den klassischen Hiring-Prozess oft nicht leisten können und über weniger Ressourcen als große Unternehmen verfügen, bietet die Plattform eine effiziente und kostengünstige Alternative. Im Mittelpunkt stehe der „Effizienzgedanke und die Unterstützung der Kleinen“, sagt Dreier. „Man kann sich das so vorstellen, dass der KFZler ums Eck mit 15 Mitarbeitern oder das Pflegeheim in Niederösterreich mit 30 Mitarbeitern eine Stelle bei uns postet und dadurch tausende Recruiter bekommt, die durch die Provision die Stelle teilen.“

Dank dieses Ansatzes sei es möglich, innerhalb weniger Stunden nach Veröffentlichung eine passende Person für die offene Stelle zu finden. „Unser System nutzt die Kraft von Mitarbeiterempfehlungen und kombiniert diese mit einem einzigartigen Anreizsystem, das den Recruiting-Prozess nicht nur effizienter, sondern auch kostengünstiger macht“, heißt es seitens des Startups. Zudem sei die Plattform nicht auf Österreich beschränkt, wodurch auch Fachkräfte aus dem Ausland auf offene Stellen aufmerksam gemacht werden können – ein möglicher Beitrag zur Bekämpfung des Fachkräftemangels in Österreich.

Hirebuddy setzt auf Bootstrapping

Während seines Masterstudiums sammelte Rafael Lerchster selbst Erfahrung im Recruiting und stellte schnell fest: „20 oder 30 Prozent meiner täglichen Arbeitszeit oder vielleicht noch mehr, war Active Sourcing.“ Das ständige Anschreiben potenzieller Bewerber:innen über verschiedene Kanäle empfand er als „bisschen nervig, muss ich sagen, wenn man die ganze Zeit Leute aus dem Nichts anschreibt. Und dann habe ich mir überlegt, ob es nicht bessere Variante geben könnte, Kandidaten zu finden.“ Diese Überlegungen führten schließlich zur Idee, eine eigene Hiring-Plattform zu entwickeln, die genau diese „nervigen Tasks“ automatisiert.

Vor einem Jahr gründete er das Startup schließlich gemeinsam mit Markus Dreier, Leon Neubeck und Felix Klooss. Das Gründerteam bringt jahrelange Erfahrung aus der Personalvermittlung, dem HR-Tech-Bereich und der Softwareentwicklung mit. „Da waren irrsinnig viel Learnings dabei, einfach weil wir schnell rausgegangen sind und weil wir schnell getestet haben“, erzählt Lerchster.

Als Spin-off der Universität Wien hat das Hirebuddy-Team in den vergangenen Monaten intensiv an der Plattform gearbeitet, unterstützt vom Digital iLab (Marco Masia), dem WU Gründungszentrum und der Wirtschaftsagentur Wien. „Unsere Grundstrategie jetzt mal für 2025 ist Bootstrapping. Also wir versuchen jetzt mal keine externen Investoren reinzuholen“, sagt Dreier. „Was wir alle glauben, ist, dass das System an sich extrem schnell wachsen kann, eben durch diese Netzwerkeffekte. Wir glauben, dass sich Hirebuddy auch selbst finanzieren kann.“

Erste Erfolge: Jobs wurden schon erfolgreich besetzt

Dennoch verbergen sich hinter den ersten Schritten oft herausfordernde Zeiten. „Was wir schon jetzt auch gemerkt haben die letzten Monate, ist vor allem die Bekanntheit und dann auch das Vertrauen der Menschen in etwas zu gewinnen, was noch nicht bekannt ist, ist extrem schwierig“, so Lerchster. „Ich würde jetzt mal sagen, 90 Prozent der Unternehmen waren auch wirklich begeistert von der Idee. Teilweise scheitert es dann an verschiedenen festgefahrenen Prozessen, Budgets, was auch immer. Aber was wir sehen auf der B2B-Seite ist, dass das Produkt an sich sehr gut angenommen wird. Wo wir aktuell noch etwas größere Probleme sehen, ist die B2C-Seite, der Community-Aufbau.“

Trotz dieser Hürden kann Hirebuddy bereits erste Erfolge verbuchen: Die Plattform wächst laut eigenen Angaben stetig mit immer mehr Stellenanzeigen, Empfehler:innen und Bewerber:innen. Zudem konnten bereits erste offene Positionen erfolgreich mit passenden Kandidat:innen besetzt werden. „Unsere Vision ist es bei Hirebuddy, dass wir einen Jobpost veröffentlichen und dass dieser Jobpost innerhalb von 24 Stunden über unsere Community, über die Netzwerkeffekte zur passenden Person kommt“, sagt Markus Dreier im Gespräch mit brutkasten.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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