26.02.2018

JOBIQO: 237.000 Euro von FFG für Wiener AI-Jobbörse-Anbieter

Der Wiener Job-Matching-Plattform-Anbieter JOBIQO hat sich eine Förderzusage der FFG gesichert. Mit dem Geld verbessert das Unternehmen seinen Machine Learning-Algorithmus und erschließt weitere Kommunikationskanäle.
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JOBIQO (v.l.n.r.): Klaus Furtmüller (Gründer), Matthias Hutterer (Head of Innovation) und Martin Lenz (GF), beim „A.I. Inside Summit“
(c) JOBIQO (v.l.n.r.): Klaus Furtmüller (Gründer), Matthias Hutterer (Head of Innovation) und Martin Lenz (GF), beim „A.I. Inside Summit“

Die Job-Börse einer Tageszeitung läuft damit. Auch ein Verlag hat seine damit aufgesetzt. Auch mehrere Online-Plattformen sind unter den Kunden. Die Rede ist von JOBIQO hinter dem das Wiener Unternehmen Epiqo GmbH steht. Die 2011 gegründete Firma bietet eine Lösung für Online-Jobbörsen auf Basis von Artificial Intelligence und Machine Learning in Form eines “Baukastensystems”. Für ein weiteres Forschungsprojekt gibt es nun eine Förderzusage der FFG in der Höhe von 237.000 Euro.

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Passende Kanäle und “passive Jobsucher”

“Wir optimieren mit diesem Forschungsprojekt für unsere Kunden die Auswahl der jeweils passenden Kanäle. Dies schneller und verlässlicher, als es bislang möglich ist, und unter Berücksichtigung bzw. Vorwegnahme einiger Prozesse und Kommunikationsgeräte, die momentan in Entwicklung stehen”, erklärt JOBIQO-Geschäftsführer Martin Lenz. Denn mit der steigenden Menge an Daten, die User zur Verfügung stellen, könne man Job-Empfehlungen stärker personalisieren und so die JOBIQO-Matching-Technologien für die Recruiting-Branche weiter verbessern. “Darüber hinaus sollen auch die sogenannten ‘passiven Jobsucher’ identifiziert werden“, sagt Lenz. Das sei “eine der größten Herausforderungen” im Recruiting.

Details zum JOBIQO-Forschungsprojekt

Konkret verfolge das Forschungsprojekt, das von “Head of Innovation” Matthias Hutterer geleitet wird, drei wesentliche Ziele, heißt es in einer Aussendung:

• “Context Data” widmet sich der Frage, welche Daten und Kanäle sich besonders für eine Auswertung eignen. Die Entwickler nennen u.a. das verbesserte Erkennen des relevanten Benutzerverhaltens etwa im Internetbrowser (Desktop und Mobile), in verschiedenen Chats oder auch Geräten im wachsenden Segment des Internet of Things (IoT). So könnten Kanäle wie Amazons Alexa sinnvolle Verwendung finden.

• “Intelligentes Matching” identifiziert u.a. User, die (noch) nicht aktiv auf Stellensuche sind, aber für ein attraktives Job-Angebot offen wären. Zugleich können Unternehmen wechselwillige Dienstnehmer erkennen und durch präventive Incentives (Gehaltserhöhung, flexiblere Arbeitszeiten, …) langfristig halten.

• “Service Composition” beschäftigt sich mit den Möglichkeiten, die sich etwa aus der Verbindung externer Services und Datenquellen hinsichtlich neuartiger Anwendungen, Verfügbarkeit und Performance ergeben. Dabei stehen auch die Herausforderungen der kommenden Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) im Vordergrund.

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