23.01.2024

Jobtreffer: Wiener Startup sorgt für Recruiting ohne Beschönigung

Das Wiener Startup Jobtreffer gleicht mit seiner Matching-Anwendung die Erwartungen von Arbeitgeber:innen und Bewerber:innen ab - und stützt sich dabei auf universitäre Studien.
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Das Jobtreffer-Gründer:innen-Team vlnr.: Michael Apostol, Vinzenz Schwarz, Bardia Monshi, Martin Kügler und Monika Fuchs | (c) Jobtreffer
Das Jobtreffer-Gründer:innen-Team vlnr.: Michael Apostol, Vinzenz Schwarz, Bardia Monshi, Martin Kügler und Monika Fuchs | (c) Jobtreffer

Qualifikation steht als zentraler Punkt im Recruiting außer Frage. Doch darüber, ob Arbeitgeber:in und Arbeitnehmer:in dauerhaft miteinander zufrieden sind, entscheidet vor allem, ob die jeweiligen Erwartungen erfüllt werden, weiß Martin Kügler. Als Geschäftsführer der Vienna Airport Services GmbH leitet er 300 Mitarbeiter:innen. Dennoch – oder gerade wegen seiner Erfahrungen – gründete er 2022 mit Jobtreffer ein Startup.

Idee zu Jobtreffer kam durch Parship

„Man rennt im Recruiting viele leere Kilometer. Oft denkt man sich am Ende: Den Aufwand hätten wir uns alle sparen können – sowohl Recruiter:innen als auch Bewerber:innen. Effizient ist das nicht“, sagt der Gründer im Gespräch mit brutkasten. Die Idee, wie man es anders machen könnte, kam ihm nach einer persönlichen Erfahrung. „Ich habe meine Frau über Parship kennengelernt. Da habe ich mich gefragt, ob ein derartiges Matching auch im Recruiting möglich ist“, erzählt Kügler.

„Fragen, bei denen Beschönigen keinen Sinn macht“

Mit dieser Frage wandte er sich an den Arbeits- und Wirtschafts-Psychologen Bardia Monshi, der unter anderem an der Universität Wien unterrichtet. Das klare Ziel: Ein wissenschaftlich fundiertes Matching-Tool schaffen, das nicht abbildet, was die jeweils andere Seite hören will, sondern wie die Erwartungen in den Bereichen Kultur, Führung, Team, Rolle und Aufgaben tatsächlich sind.Dazu wurde mit Arbeitspsycholog:innen mehrere Studien durchgeführt und ein digitaler Fragebogen entwickelt.

„Wir haben dabei intensiv darauf geachtet, Fragen zu stellen, bei denen Beschönigen keinen Sinn macht“, erklärt Bardia Monshi. Ein einfaches Beispiel: In welchem Umfang Homeoffice in einem Unternehmen möglich ist, lässt sich exakt beantworten und dann mit den Bedürfnissen von Bewerber:innen abgleichen. „Wir vermeiden bei JobTreffer gezielt sogenannte ’normative Items‘, also Fragen, bei denen aufgrund von sozialer Erwünschtheit alle das Gleiche antworten. Wir erfragen stattdessen Arbeitsmerkmale, die zwischen Bewerber:innen differenzieren und somit eine wichtige Information über die Passung zu einem Arbeitsplatz liefern“, erklärt der Wissenschaftler.

Vorurteilsfreies Recruiting

Als weitere Mitgründerin und COO beschäftigt sich HR-Expertin Monika Fuchs bei JobTreffer mit den ganz praktischen Fragen. „Wir ermöglichen vorurteilsfreies Recruiting. Ein Vorurteil besteht darin, dass man irrelevante Informationen für die Beurteilung der Eignung heranzieht. Also zum Beispiel Alter, Geschlecht oder Herkunft“, erklärt Fuchs. Mit JobTreffer würden dagegen sofort mit der Bewerbung relevante Informationen in den Blick rücken. „Es wird ein Ranking der Bewerber:innen auf Grundlage der Passung der Erwartungshaltungen zu den aktuellen Rahmenbedingungen erstellt. Zusätzlich lässt sich das Tool besonders gut für die Sondierung interner Bewerber:innen einsetzen. Und das ist ein weiterer Mehrwert und USP von JobTreffer”, so die Gründerin.

Die Gründer:innen betonen, dass dabei kein KI-Algorithmus oder dergleichen zum Einsatz kommt, da diese für Vorurteile anfällig seien. “Wir errechnen die Divergenz zwischen den Erwartungen von Arbeitgeber:innen und Arbeitnehmer:innen. Die Recruiter:innen können dann entscheiden, wie sie die Divergenzen priorisieren und bei welchen sich ein Gespräch erübrigt”, erklärt Bardia Monshi. Letztlich helfe dieses Vorgehen, die Frühfluktuation von Arbeitnehmer:innen in den Unternehmen zu minimieren. „Denn gerade in den ersten sechs Monaten sind enttäuschte Erwartungen entscheidend für die Wechselbereitschaft“, so der JobTreffer-Co-Founder.

Namhafte Kund:innen schon in der Startphase – Jobtreffer soll Bootstrap-Startup bleiben

Das überzeugte schon jetzt in der Startphase neben einigen mittelständischen auch eine ganze Reihe großer Unternehmen. Gourmet und Swietelsky zählen bereits zu den Bestandskunden, mit Coca-Cola Österreich und Austrian Airlines wird aktuell getestet. „Und wir haben rund 40 weitere Testkunden in der Pipeline, obwohl wir erst seit Sommer 2023 online sind“, sagt CEO Martin Kügler. Die Bezahlung läuft dabei über monatlich bezahlte Abos mit individuell vereinbarten Laufzeiten, wobei davor eine 30-tägige Gratis-Testphase möglich ist. Bezahlen müssen die Kunden dafür – je nach Unternehmensgröße – zwischen ca. 200 und 3.000 Euro pro Monat.

Diese Umsätze sollen auch für das weitere Wachstum von JobTreffer sorgen. Denn das Unternehmen ist ein Bootstrap-Startup und soll es auch vorerst bleiben, stellt Kügler klar: „Wir haben bereits einige Investment-Angebote bekommen, aber lehnen diese zu diesem Zeitpunkt aus strategischen Gründen ab. Die Profitabilität und ein solides Wachstum stehen bei uns im Vordergrund“.

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Anton Osika, Gründer und CEO von Lovable, bei der Slush 2025 in Helsinki | (c) brutkasten / Martin Pacher

Lovable hat am Mittwoch eine Series C über 400 Mio. US-Dollar bekanntgegeben. Die Bewertung des schwedischen Unternehmens liegt damit bei 13,3 Mrd. US-Dollar. Lead-Investor ist Menlo Ventures, co-angeführt wird die Runde vom Scaleup Europe Fund, der von EQT gemanagt wird.

Neu an Bord kommen laut Aussendung Balderton Capital und Carmignac aus Europa, Kaszek Ventures und LTS Growth aus Lateinamerika, Tencent und World Innovation Lab aus Asien sowie Regent aus den USA. Von den bestehenden Investoren gehen unter anderem Accel, Antler, CapitalG, DST Global, Evantic Capital, HubSpot Ventures und Salesforce Ventures mit.

60 Millionen Projekte seit dem Start

Lovable lässt Nutzer:innen Software per Chat bauen, ohne Programmierkenntnisse. Seit dem Start im November 2024 wurden nach Unternehmensangaben mehr als 60 Millionen Projekte angelegt. Die damit gebauten Apps kommen demnach zusammen auf über 900 Millionen Besuche pro Monat.

Innerhalb des ersten Jahres erreichte Lovable eigenen Angaben zufolge Mitarbeiter:innen bei der Hälfte der Fortune-500-Konzerne, mittlerweile seien es knapp zwei Drittel. Als Referenzkund:innen nennt das Unternehmen unter anderem Adidas, Nvidia und die Deutsche Telekom sowie Zendesk, Handshake und Checkr.

Laut einer Nutzer:innenbefragung, auf die sich Lovable beruft, bauen fast acht von zehn Nutzer:innen ein Unternehmen oder ein Nebenprojekt, das sie monetarisieren wollen. Mehr als ein Drittel davon erwirtschafte bereits Umsatz.

Vom App-Baukasten zur Betriebssoftware

Die Positionierung verschiebt sich mit der Runde: Lovable will nicht mehr nur das Werkzeug sein, mit dem Software entsteht, sondern jenes, mit dem Unternehmen laufen. Seit der Series B im Dezember 2025 hat das Unternehmen Payment-Funktionen, SEO- und AI-Search-Tools sowie Integrationen zu Google Workspace, Microsoft 365, Salesforce, Stripe und ElevenLabs ergänzt. Dazu kamen automatisierte Security-Scans, Governance-Funktionen und die AIUC-1-Zertifizierung für KI-Agenten.

Drei Prioritäten nennt Lovable für die kommenden Monate. Erstens soll das Produkt proaktiver werden und Aufgaben erkennen und übernehmen, ohne dass Nutzer:innen sie anstoßen müssen. Zweitens will das Unternehmen sein System darauf trainieren, welche Bauentscheidungen zu erfolgreichen Produkten führen, gemessen an Umsatz, verbesserten Workflows und Unternehmenswachstum. Modellseitig bleibt Lovable bei einem Multi-Model-Ansatz und will weiter offene Modelle nachtrainieren. Drittens soll das Team heuer auf rund 450 Personen wachsen, vor allem in Machine Learning, Produkt, Infrastruktur und Security. Der Hauptsitz bleibt Stockholm, ausgebaut wird in London, Boston, San Francisco und New York.

Wie weit der Anspruch reicht, zeigt ein Kundenbeispiel aus der Aussendung: Beim US-Unternehmen Nursa baute ein Produktverantwortlicher ein neues Enterprise-Produkt an einem Wochenende, danach wurde Lovable auf über 200 Mitarbeiter:innen ausgerollt. Aktuell ersetze das Unternehmen zehn SaaS-Systeme durch selbst gebaute Tools.

Testfall für den europäischen Wachstumsfonds

Für Europa ist vor allem der Co-Lead relevant. Der Scaleup Europe Fund wurde von der Europäischen Kommission gemeinsam mit europäischen Investoren aufgesetzt und im Juni beim European Innovation Council Summit in Brüssel präsentiert. Der Fonds hat ein Zielvolumen von fünf Milliarden Euro, wird von EQT unabhängig und marktbasiert gemanagt und soll die Lücke bei großvolumigen Wachstumsfinanzierungen schließen, wegen der europäische Tech-Unternehmen bislang häufig auf US-Kapital angewiesen waren. Zu den Zielbranchen zählen neben Quanten- und Halbleitertechnologien, Robotik, Energie- und Weltraumtechnologien auch Künstliche Intelligenz.

Bemerkenswert ist das Tempo. Bei der Präsentation im Juni hieß es noch, die ersten Investments seien für Herbst 2026 geplant. Lovable zählt laut Aussendung nun zu den ersten Beteiligungen des Fonds, das allererste Investment war es allerdings nicht.

Victor Englesson, Partner bei EQT und Co-Head des Scaleup Europe Fund, verweist in der Aussendung darauf, dass Anton Osika, Fabian Hedin und ihr Team eines der ambitioniertesten und am schnellsten wachsenden KI-Unternehmen aufgebaut hätten. Genau dafür sei der Fonds geschaffen worden. Matt Murphy, Partner bei Menlo Ventures, argumentiert, Lovable adressiere jene Milliarden Menschen, die Ideen hätten, aber bislang an der technischen Umsetzung scheiterten.

Osika selbst hatte diese Europa-Perspektive bereits im vergangenen November auf der Slush in Helsinki betont. „Europa ist in vielerlei Hinsicht ein besserer Ort, um ein KI- oder Tech-Unternehmen aufzubauen“, sagte er dort auf der Hauptbühne.

Bemerkenswert bleibt dabei ein Detail der Investorenliste: Mit Tencent steigt zeitgleich ein chinesischer Konzern ein. Der Anspruch, ein europäisches Tech-Unternehmen mit europäischem Kapital zu skalieren, trifft damit in derselben Runde auf globale Beteiligungsstrukturen.

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