Suchfilter & Kriterien
Verstehen Sie den Unterschied zwischen harten Filtern und KI-Kriterien in Mira.
Wenn Sie Mira eine Stelle beschreiben, werden Ihre Anforderungen auf zwei Arten verarbeitet: als harte Filter und als KI-Kriterien. Das Verständnis des Unterschieds hilft Ihnen, bessere Beschreibungen zu schreiben und genauere Shortlists zu erhalten.
Harte Filter vs. KI-Kriterien
| Harte Filter | KI-Kriterien | |
|---|---|---|
| Funktion | Kandidaten strikt ein- oder ausschließen | Ranking und Matching-Score beeinflussen |
| Beispiele | Standort, Sprache, Mindesterfahrung | „Startup-DNA", „0-to-1-Erfahrung", Unternehmenstyp-Präferenz |
| Funktionsweise | Binär, Kandidat besteht oder nicht | Gradient, Kandidaten werden nach Passungsgrad bewertet |
| Einsatz | Nicht verhandelbare Anforderungen | Starke Präferenzen mit Flexibilität |
Harte Filter
Anforderungen, die Kandidaten erfüllen müssen. Wer einen harten Filter nicht erfüllt, erscheint nicht in der Shortlist:
- Standort: „Muss in Berlin sein", nur Berliner Kandidaten.
- Sprache: „Muss Deutsch sprechen", nur deutschsprachige Kandidaten.
- Mindesterfahrung: „Mindestens 5 Jahre", unter 5 Jahre ausgeschlossen.
KI-Kriterien
Präferenzen, die Mira Reasoning Embedding durch Reasoning bewertet. Kandidaten, die diese Kriterien erfüllen, ranken höher, aber teilweise passende Kandidaten können dennoch erscheinen:
- Unternehmenstyp: „Vorzugsweise aus einem Wachstums-Startup", Startup-Hintergründe ranken höher, starke Kandidaten aus anderen Umgebungen erscheinen trotzdem.
- Implizite Qualifikationen: „Hat ein Team von Grund auf aufgebaut", MRE sucht nach Führungsmustern im gesamten Karriereverlauf.
- Kulturelle Signale: „Zupackend, hands-on", MRE identifiziert Kandidaten aus Umgebungen, die diese Qualitäten typischerweise entwickeln.
Wie das Klärungsformular beides nutzt
Wenn der Agent nach Ihrer Eingabe ein Klärungsformular generiert, trennt er Ihre Anforderungen im Wesentlichen in harte Filter und KI-Kriterien:
- Seniorität → Wird je nach Wahl als harter Filter oder starkes KI-Kriterium gesetzt.
- Kandidatenanzahl → Steuert den Suchbereich.
- Unternehmenstyp-Präferenzen → Wird als KI-Kriterium für das Ranking gesetzt.
Tipps
- Starten Sie mit weniger harten Filtern. Nach der ersten Shortlist können Sie immer noch eingrenzen. Zu viele Filter zu Beginn können starke Kandidaten ausschließen.
- Nutzen Sie KI-Kriterien für „Nice-to-haves". Statt „muss aus einem Startup kommen" versuchen Sie „vorzugsweise aus einem Startup", Sie könnten großartige Kandidaten aus unerwarteten Hintergründen entdecken.
- Verfeinern Sie im Gespräch. Nach den Ergebnissen sagen Sie dem Agent: „Nur Startup-Kandidaten zeigen", um Kriterien zu verschärfen, oder „Auch Großunternehmen-Hintergründe einbeziehen", um sie zu lockern.