# Suchfilter & Kriterien

Source: https://docs.mira.day/de/docs/agent-sourcing/search-filters-and-criteria

> 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.

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Harte Filter vs. KI-Kriterien [#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 [#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 [#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 [#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 [#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.