27.07.2022

JobTwins: Wiener Job-Plattform erhält Seed-Runde in sechsstelliger Höhe

Damit möchte man die Thematik rund um die Teilzeitarbeit neu entfachen und Alternativen zur "Vollzeit" aufzeigen.
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JobTwins, Teilzeit, Jobsharing,
(c) JobTwins - Katharina Miller (l.) und Sigrid Uray-Esterer von JobTwins.

Demografischer Wandel, Fachkräftemangel, Arbeitszeitflexibilisierung und digitale Transformation sind nur ein paar der Schlagwörter, die zeigen, dass sich der Arbeitsmarkt verändert hat und es weiterhin tut. Die Zahl jener Menschen, die nicht mehr Vollzeit arbeiten möchten, wächst in ganz Europa und beeinflusst die Arbeitsmärkte. Allein im DACH-Raum arbeiten rund 60 Prozent aller Frauen in Teilzeit. Seit Beginn der Pandemie rücken Fragen nach einer neuen Gewichtung aller Lebensbereiche, samt erfolgreichem und erfüllendem Arbeiten, immer mehr in den Mittelpunkt der Lebensplanung. Ein Problem besteht dennoch, wie das Wiener Startup JobTwins erklärt: Fast alle höher qualifizierten Jobs werden ausschließlich in Vollzeit angeboten.

JobTwins: Teilzeit auf ein neues Level heben

Beim Startup handelt es sich um einen Marktplatz für Talente in Teilzeit sowie eine „Jobsharing-Matching-Plattform“, das nun vom aws (Austria Wirtschaftsservice) im Rahmen von „aws Seedfinancing – Innovative Solutions“ mit einem mittleren sechsstelligen Betrag gefördert wird.

JobTwins überzeugte bei der Jurysitzung mit seinem Produkt und dem „hohen gesellschaftlichen Impact, vor allem im Bereich Diversity, Equality und Inclusion“, wie es per Aussendung heißt.

„Wir wollen mit der Förderung den Ausbau und die Weiterentwicklung unserer Plattform finanzieren“, sagt Katharina Miller, die Gründerin und Geschäftsführerin des Sharing-Startups. „JobTwins ist eine digitale Lösung für die großen Fragen am Arbeitsmarkt und unterstützt die Einführung von ’new work‘. Berufliche Weiterentwicklung sollte nicht an den zur Verfügung stehenden Stunden gemessen werden. Indem wir Teilzeit auf ein neues Level heben, geben wir einer Vielzahl von Menschen neue Möglichkeiten und Chancen für ihre jeweiligen Lebensphasen. Das ermöglicht eine bessere Vereinbarkeit von Privat- und Berufsleben, zahlt aber vor allem langfristig in die Gesellschaft ein.“

Sigrid Uray-Esterer, Co-Founderin und CMO von JobTwins ergänzt: „JobTwins bietet allen Arbeitnehmer:nnen eine Homebase, die in Teilzeit weiterhin beruflich erfolgreich sein wollen. Als Initiatorin des Podcasts ‚Der große Teilzeitkarrieretalk‘ arbeite ich schon lange daran, Teilzeitarbeit positiver zu belegen. Durch ‚Role Models‘ will ich aufzeigen, dass eine anspruchsvolle berufliche Laufbahn auch in weniger als Vollzeit möglich ist.“

Job-Dating: Teilen der Vollzeitstelle

Das konkrete Ziel der Wiener Jobvermittler ist es, Jobsharing als Alternative zu üblichen Arbeitsverhältnissen zu etablieren. Laut Idee teilen sich zwei (oder mehr) Personen die Verantwortung für eine Vollzeitposition. Dabei funktioniert JobTwins wie eine Art Dating-Plattform. Der dreistufige Matching-Algorithmus schlägt registrierten Usern ihre Matches (Twins) vor. Jene können sich dann für (Vollzeit)Stellen bewerben.

Das Startup adressiert beim Teilzeitarbeit-Angebot auch nicht mehr ausschließlich Frauen und Mütter. Eigenen Angaben nach, findet man starken Anklang sowohl bei Uniabsolventen (Gen Z), als auch bei den sogenannten Babyboomern – „die ihre letzten Jahre im Berufsleben nicht am Altersteilzeitabstellgleis verbringen möchten.“

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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.

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