18.05.2016

JobCheck App: Erste Hilfe bei Personalengpass

Innerhalb von dreißig Minuten von der Stellenausschreibung zum Mitarbeiter? Das ist die Vision von Simon Sattlegger, dem Gründer der JobCheck App. Im Brutkasten-Interview erzählt er, warum mit seinem Produkt eine Marktlücke gefüllt wird und warum oft kein Bewerbungsprozess nötig ist.
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(c) JobCheck - Gerade in der Gastronomie ist die App ein beliebtes Tool

Apps zur Jobssuche sind derzeit gefragter denn je. Erst kürzlich sorgte der Einstieg des Portals karriere.at bei Hokify für Schlagzeilen. Die JobCheck App unterscheidet sich aber von herkömmlichen Portalen. Wie? Das erklärt Gründer und CEO Simon Sattlegger im Interview.

Wie ist die Idee zur JobCheck App entstanden?

Der Hintergrund ist der: Ich komme aus der Gastronomie, da bin ich seit 2010 tätig. Wir sind ein sehr kleiner Betrieb mit 14 Mitarbeitern. Aber die Gastronomie ist eine sehr personalintensive Branche. Wenn jemand spontan ausfällt, hat man ein großes Problem, auch bei Urlaub oder Krankheit. Sehr kurzfristig Aushilfspersonal zu finden, ist schwierig. Das AMS vermittelt zum Beispiel gar keine geringfügigen Kräfte. In der Gastronomie brauch ich zum Aufsperren einen Koch und zwei Kellner, das muss funktionieren, sonst kann man den Betrieb im Prinzip nicht aufsperren.

Wenn jemand kündigt, beträgt die Kündigungsfrist in der Branche auch nur 14 Tage. Schreibt man die Stelle aus, muss man aber immer warten, bis einmal Bewerbungen da sind, die muss man dann einmal aussortieren und so weiter. Irgendwie hab ich mir gedacht, da muss es eine bessere Lösung geben. Dann hab ich mich mit meinem Facilitator Peter zusammengesetzt, der auch damals schon in der App-Entwicklung tätig war. Und so haben wird die JobCheck-App kreiert, ich mit der Idee und Peter mit dem Know-How zur Umsetzung.

Der Unterschied ist, dass wir ein Produkt entwickeln wollten, bei dem der Bewerbungsprozess komplett ausfällt.

Es gibt schon zahlreiche Job-Apps am Markt. Was unterscheidet JobCheck von den Konkurrenzprodukten wie z.B. Hokify?

Wir konzentrieren uns auf Kleinbetriebe in personalintensiven Branchen. Mit JobCheck füllen wir eine Lücke weil es hauptsächlich um Jobs geht, für die man nur niedrig qualifiziert sein muss, also für Aushilfs- und Teilzeitjobs. Wir werden wahrscheinlich nie Akademiker vermitteln, sondern eher Kassierer oder Kellner. Unsere Hauptzielgruppe sind daher Studenten, die das einfach nebenbei machen wollen.
Hokify hat mittlerweile ja umgesattelt, die waren ursprünglich auch eher ein Produkt für Studienabgänger. Der Unterschied ist, dass wir ein Produkt entwickeln wollten, bei dem der Bewerbungsprozess komplett ausfällt.

Wie funktioniert das?

Die App ist so konzipiert, dass der Arbeitgeber einen Job ausschreibt und im besten Fall innerhalb von dreißig Minuten wirklich die Person vor Ort hat, ohne großen Bewerbungsprozess, den man in den betreffenden Branchen meist auch gar nicht braucht. Zum Beispiel ein Lebenslauf einer Kassiererin, die geringfügig acht Stunden bei der Kassa steht, das ist wirklich nicht aussagekräftig. Die Bewerbungen, die ich gelesen habe, waren dann auch zu 80 Prozent aus dem Internet kopiert. Ich habe mir gedacht, da müssen wir irgendetwas anderes machen. Deshalb haben wir bei JobCheck im Prinzip das Bewerberprofil neu aufgebaut: Die Arbeitsuchenden geben nur demographische Daten ein, dann Präferenzen, also Vorlieben, wo die Person gern arbeiten würde, also Ort und Branche. Und ihren Erfahrungsgrad. Anhand dieser Kriterien bekommt der Bewerber dann auch die Jobangebote. So findet schon einmal die erste Vorsortierung statt. Wir haben einen Matching-Algorithmus, Arbeitgeber und Bewerber bekommen nur die Jobangebote, die von uns schon einmal vorsortiert wurden und die dann passen.

Redaktionstipps

Wie können Arbeitgeber dann sicher gehen, entsprechend qualifiziertes Personal zu finden?

Wir haben ein Bewertungssystem eingebaut, da können Arbeitgeber die Bewerber beurteilen. Je besser die Bewertung, umso höher werden sie gerankt. Wir haben auch einige Hürden drinnen, damit sich das System selbst reinigt: Wenn Arbeitnehmer für einen Job verbindlich zusagen und dann nicht erscheinen, kann der Arbeitgeber das sofort melden, dann wird der Bewerber abgemahnt und beim zweiten Mal fliegt er aus dem System hinaus.

Wie wird JobCheck finanziert?

Bis jetzt haben wir uns selbst finanziert, aus Eigenkapital und Förderungen.Wir sind derzeit zu zweit und haben ein paar externe Berater. Im Moment reden wir mit Investoren. Da wir jetzt noch in der Beta-Phase sind, ist die App noch komplett kostenlos. Für Bewerber wird sie auch kostenlos bleiben, und die Arbeitgeber werden pro ausgeschriebenem Job einen kleinen Betrag zahlen. Das ist aber erfolgsunabhängig. Es ist vergleichbar mit einem Zeitungsinserat: Man muss einmal zahlen, wenn man ausschreibt und ob es dann zu einer Zusage kommt oder nicht, das können wir nicht garantieren.

100 Prozent sind technisch nie ganz möglich, aber knapp an den 100 Prozent wollen wir schon sein.

Gibt es schon Pläne für die Zukunft?

Die App gibt es jetzt für Android und iOS. In Kürze wird die Web-App herauskommen. Und wir wollen in weiterer Folge die App auch wirklich als Personalplanungsprogramm aufziehen. Man soll auch die eigenen Mitarbeiter in die App integrieren können. Ein Gastronom kann bei Auftragsspitzen im eigenen Kreis ausschreiben und der erste, der arbeiten will, kann sofort zusagen und den Job fixieren. Derzeit haben wir etwa 1000 Bewerber und 1000 Arbeitgeber dabei, die meisten aus dem Raum Graz. Mit Wien haben wir begonnen, das ist uns dann aber ein bisschen zu viel geworden. Bevor wir wirklich groß ausrollen und mit den nächsten größeren Städten starten, wollen wir technisch alles optimieren. Dann kann man sich marketingmäßig ein bisschen mehr auf Wien und Salzburg konzentrieren, und dann eben die anderen Hauptstädte. Am wichtigsten ist, eine gute Qualität abzuliefern. 100 Prozent sind technisch nie ganz möglich, aber knapp an den 100 Prozent wollen wir schon sein.

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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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