22.01.2016

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

Ein E-Recruiting-Profi und ein Headhunter aus Wien wollen einen Markt aufmischen, der sich seit 50 Jahren im Dornröschenschlaf befindet.
/artikel/jobrocker-headhunting-wien
(c) JobRocker: Klaus Furtmüller und Günther Strenn wollen das Headhunting umkrempeln
(c) Jobrocker: Günther Strenn (CEO), Klaus Furtmüller (CTO), Martin Pauer (CDO) und

„Headhunting funktioniert seit 50 Jahren gleich“, erklärt Günther Strenn. Seit acht Jahren ist Strenn im Geschäft und spielte bereits in der obersten Liga: „Ich habe MichaelPage und USG in Österreich mit aufgebaut“, erzählt der gebürtige Salzburger, der jetzt gemeinsam mit dem E-Recruiting-Profi Klaus Furtmüller Headhunting in die digitale Zeit bringen will. JobRocker wird eine Plattform für den „versteckten“ Jobmarkt, betonen die Gründer. Oberstes Gebot ist Diskretion: Kandidaten sehen nicht, welche Firmen welche Jobs ausschreiben und Firmen sehen nicht, welche Personen als Kandidaten registriert sind. „Erst, wenn ein konkreter Nutzer für einen konkreten Job infrage kommt, werden beide informiert“, sagt Strenn.

Semantisches Matching statt old-school Headhunting

Das „Matching“ von Jobs und Kandidaten passiert über komplizierte Algorithmen, die Furtmüller für seine früheren Projekte entwickeln ließ: „In den letzten Jahren haben wir drei Forschungsprojekte gemacht, die auf das semantische Matching bei Recruiting-Technologien abzielten“. Dadurch kann einerseits ein größerer Pool an möglichen Kandidaten abgeklappert werden, Strenn: „Als old-school Headhunter sucht man nur solange, bis man seine 15 Kandidaten beisammen hat“.

JobRocker ist günstiger als klassische Headhunter

Andererseits kann die Ersparnis an Personalkosten durch die Automatisierung an die Kunden weitergegeben werden. Klassische Headhunter verlangen bis zu 30% des Jahresgehalts der gesuchten Stelle als Provision. „Verdient ein guter Kandidat 100.000 Euro brutto im Jahr, verdient der Headhunter also bis zu 30.000 Euro daran. Wir bieten ein einheitliches Pricing, weil ich nie verstanden habe, warum ich für einen CFO mehr Geld kassiere, als für einen Buchhalter. Die Suche ist genauso mühsam“, erklärt Strenn das vermutlich beste Argument für künftige Kunden: JobRocker liegt im Durchschnitt gut 50% unter den marktüblichen Preisen. Das Angebot kommt an – bereits vor dem Launch stehen genügend Kunden in der Warteschlange: „Wir sind mit der Firmengründung im Jänner bereits cash-flow-positiv“, so Strenn.

Exklusive Invitation-Codes

Noch werden diese Firmen mit klassischen Headhunting-Methoden betreut. „Mitte Februar wollen wir dann die Schleusen öffnen“, so Strenn. Die Masse an Kandidaten, die notwendig ist, soll über Karriere- und Job-Plattformen über Anzeigen und klassische Direktansprache angeworben werden. Um besonders interessant und exklusiv zu wirken, setzen die beiden Gründer auf ein Einladungssystem mit Invitation-Codes.

+++ Hintergrund: Growth Hacks – 1 Million Nutzer in Rekordzeit +++

Rankings zu Gehalt und Lebenslauf

Nicht jeder Kandidat wird freilich mit Jobangeboten überhäuft werden. „Bei uns bekommt ein Kandidat keine 40 Jobs im Monat vorgeschlagen, weil es die in Österreich einfach nicht gibt“, erklärt Strenn. Um die Nutzer bei Laune zu halten, haben sich die beiden Recruiting-Profis allerdings ein paar technische Extras einfallen lassen. So wird es beispielsweise eine Rangliste für konkrete Jobs geben. „Wir können Kandidaten sagen, wie sie im Vergleich zu anderen stehen“, sagt Furtmüller. In das Ranking fließen unter anderem Gehalt und Lebenslauf ein. „Auch eine Analyse, was ein bestimmter Kandidat tun muss, um eine Wunschposition zu erreichen, ist möglich“.

JobRocker noch ohne Konkurrenz

JobRocker ist derzeit konkurrenzlos, sind die beiden Gründer überzeugt und denken bereits über die Internationalisierung nach. „Dieses Jahr wollen wir noch in Deutschland und der Schweiz starten“, verrät Strenn. Wenn der deutschsprachige Markt gut funktioniert, sollen bald weitere Länder folgen: „Besonders interessant sind Belgien und Holland“, meint Furtmüller.

+++ Prescreen: Von der Job-Plattform zur E-Recruiting-Lösung +++

Investoren stehen Schlange

Für die erste Expansion soll es im zweiten Quartal eine neue Finanzierungsrunde geben. Für das Startkapital seien die Investoren regelrecht Schlange gestanden, meint Strenn: „Wir waren völlig überzeichnet“. Das Büro am Wiener Graben sei aber nur eine vorübergehende Lösung, das Startup werde schon bald umziehen, erklärt Strenn die exklusive Adresse. Stolz sind die zwei JobRocker auch auf ihr Advisory Board – unter anderem sind Spar-International-Manager und Aufsichtsrat Gerald Straßhofer, Wolfgang Jonasson, General Manager für EMEA bei NCR, dem ältesten IT-Unternehmen der Welt, sowie Moderator und Gründer Daniel Cronin an Bord.

+++ Hier geht es zur Warteliste bei JobRocker +++

Deine ungelesenen Artikel:
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Headhunting 2.0: JobRocker vermittelt Jobs, die nicht ausgeschrieben werden