Wie Mira Kandidaten matcht
Warum Mira über Ihre Anforderungen nachdenkt, statt Keywords abzugleichen, wie es jeden Kandidaten anhand Ihrer Kriterien mit Belegen bewertet und woher die Technologie stammt.
Auf den meisten Plattformen bedeutet die Kandidatensuche einen Keyword-Abgleich: Sie tippen „Python-Entwickler Berlin" ein und erhalten alle, die diese Worte im Profil haben. Das ist schnell, aber es entgeht viel, denn der beste Kandidat beschreibt sich selten genau mit Ihren Worten.
Mira arbeitet anders. Mira Reasoning Embedding (MRE), sein logikbasiertes Retrieval-Modell, liest Ihre Anforderungen, durchdenkt, was Sie tatsächlich brauchen, und hebt die Kandidaten hervor, deren echter Karriereverlauf passt. Mira bewertet dann jeden einzelnen anhand Ihrer Kriterien. Die folgenden Beispiele zeigen, wie das in der Praxis aussieht.
Was Reasoning erfasst, aber Keywords entgeht
- „5 Jahre Backend-Erfahrung." Die Keyword-Suche sucht nach „5 Jahre" im Text. Mira addiert die tatsächliche Zeit aus dem Karriereverlauf des Kandidaten und zählt so 3 Jahre bei einem Unternehmen plus 2,5 bei einem anderen als Backend-Erfahrung, auch wenn im Profil nie „5 Jahre" steht.
- „Jemand, der ein Produkt von 0 auf 1 gebracht hat." Die Keyword-Suche sucht nach der wörtlichen Formulierung. Mira erkennt das Muster: früh in ein Unternehmen einsteigen und dessen Wachstumsphase durchlaufen.
- „Hintergrund bei Wachstumsunternehmen." Das kann die Keyword-Suche überhaupt nicht. Mira liest den Werdegang des Kandidaten durch und schließt daraus auf Phase und Entwicklung des Unternehmens.
- „Erfahrung bei börsennotiertem Unternehmen plus Startup." Die Keyword-Suche behandelt dies als zwei unverbundene Filter. Mira liest den gesamten Karrierebogen durch und findet Personen, die beides zu unterschiedlichen Zeitpunkten getan haben, was auf eine bestimmte Art von Vielseitigkeit hindeutet.
Beschreiben Sie Rollen so, wie Sie sie einem Kollegen erklären würden
Weil Mira nachdenkt, können Sie eine Rolle in normaler Sprache beschreiben:
„Ich brauche jemand Senioriges, technisch, aber kundenorientiert, der bei einem Startup Enterprise Sales gemacht hat, das wirklich Product-Market Fit hatte, kein Unternehmen, das nur viel Geld eingesammelt hat."
Mira zerlegt das in einzelne Kriterien und wendet jedes davon an. Keine Keyword-Kombinationen, Filter oder Suchsyntax.
Wie Mira jeden Kandidaten bewertet
Mira liefert keine Blackbox-Bewertung zurück. Für jeden Kandidaten geht es Ihre Kriterien einzeln durch und markiert jedes als erfüllt, unklar oder nicht erfüllt, mit einer Belegzeile aus dem eigenen Werdegang dieses Kandidaten. Wenn ein Profil dazu einfach keine Angabe macht, markiert Mira es als unklar, statt zu raten.
Aus diesen Ergebnissen pro Kriterium erhält jeder Kandidat eine Gesamteinstufung, Hohe Passung, Teilweise Passung oder Geringe Passung, sodass Sie den Pool schnell überfliegen und trotzdem die Begründung hinter jeder Einschätzung sehen können. Es gibt keine numerischen Werte zu entschlüsseln.
Woher die Technologie stammt
MRE stammt aus Miras eigener Forschung zum Reasoning-basierten Retrieval. Stand Juli 2026 belegt es den ersten Platz insgesamt bei BRIGHT, einem öffentlichen Benchmark für Reasoning Retrieval, sowie den ersten Platz unter den Embedding-basierten Retrievern. Mira hat außerdem PJBenchmark entwickelt, ein Recruiting-spezifisches Evaluierungsset auf Basis realer Einstellungsdaten. Vier Paper beschreiben den Ansatz:
Was es nicht tut
Mira erfindet keinen Kandidaten, der nicht da ist, und es trifft nicht die Einstellungsentscheidung; es zeigt die besten verfügbaren Matches mit den Belegen, und die endgültige Entscheidung liegt immer bei Ihnen. Für das vollständige Bild davon, worauf Sie sich bei Mira verlassen können und was bei Ihnen bleibt, siehe Was Mira kann und was nicht.
Bessere Ergebnisse erzielen
Die Matching-Qualität hängt von der Qualität Ihrer Eingabe ab:
- Seien Sie spezifisch, dann erhalten Sie schärfere Matches.
- Beziehen Sie implizite Kriterien ein, etwa die Unternehmensphase oder das Karrieremuster, damit Mira mehr hat, worüber es nachdenken kann.
- Verfeinern Sie nach den Ergebnissen; jede Runde wird schärfer.
Praktische Tipps unter Wie Mira sucht.
Mira Browser-Erweiterung
Lassen Sie Mira Ihren eigenen Chrome-Browser in einem eigenen Task-Tab bedienen und so Websites und Anmeldungen erreichen, die nicht zu Miras eingebauten Quellen gehören.
Woher die Kandidaten kommen
Die öffentlichen Talentdaten und der laufend aktualisierte Index, über die Mira nachdenkt, wie breit die Abdeckung ist und wie Sie die Aktualität eines Profils lesen.