Textkernel Source & Match
Textkernel by Bullhorn
KI-API für semantisches Lebenslauf-Parsing und Kandidaten-Job-Matching. Integriert in über 100 ATS- und HR-Systeme — darunter Bullhorn nativ. Besonders stark bei mehrsprachigem Parsing, Skill-Taxonomien und der Standardisierung unstrukturierter Kandidatendaten für automatisiertes Matching.
Kosten: ab ca. 99 USD/Monat (Professional API, 500–25.000 Credits); Enterprise auf Anfrage; einmalige Accelerator-Option: 200 USD für 5.000 Credits
Stärken
- Semantisches Matching erkennt Zusammenhänge zwischen Skills und Berufsbezeichnungen, nicht nur Keyword-Treffer
- Parser verarbeitet Lebensläufe in 20+ Sprachen mit hoher Extraktionsgenauigkeit
- Nativ in Bullhorn integriert — Amplify AI nutzt Textkernel-Technologie im Hintergrund
- Skills Intelligence normalisiert uneinheitliche Freitextfelder auf eine standardisierte Skill-Taxonomie
- Europäisches Unternehmen (Amsterdam), EU-Rechenzentrum, DSGVO-konform
Einschränkungen
- Developer-Werkzeug — erfordert API-Integration in bestehendes ATS, kein eigenständiges HR-Interface
- Preismodell auf Credit-Basis: Kosten steigen mit Parsing- und Matching-Volumen
- AÜG-spezifische Compliance-Logik (Überlassungshöchstdauer, Equal Pay) muss separat implementiert werden
- Kein eigenständiges ATS — reine Matching-Engine, braucht ein Zielsystem für die Ergebnisanzeige
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Kostenlosen Test-Account auf textkernel.com anlegen — 500 Credits sind dabei, genug für erste Tests mit eigenen Lebensläufen und Stellenbeschreibungen. API-Schlüssel generieren und die Search! & Match! API-Dokumentation aufrufen.
Schritt 2: Testparsing mit 20–50 eigenen Kandidatenprofilen durchführen. Prüfe dabei, wie gut die Skill-Extraktion bei euren typischen Lebensläufen (oft Freitext in deutschen Zeitarbeit-Profilen) funktioniert. Nutze die Skills Intelligence, um uneinheitliche Berufsbezeichnungen auf eine gemeinsame Taxonomie zu normalisieren.
Schritt 3: Match! API gegen ein echtes offenes Auftragsprofil testen — ein Job-Description-Dokument parsen und gegen den Kandidatenindex laufen lassen. Prüfe die Ranking-Qualität: Landen die intuitiv richtigen Kandidaten in den Top 10?
Ein konkretes Beispiel
Eine regionale Zeitarbeitsfirma mit 800 Kandidaten im ATS und täglichen 15–20 offenen Aufträgen integriert Textkernel Source & Match über die API in ihre bestehende Zvoove-Instanz. Statt Stichworte manuell zu filtern, werden Auftragsprofile automatisch geparst und gegen alle 800 Kandidaten gematcht — Ergebnis: ein geranktes Shortlist der Top-10-Kandidaten, abrufbar in unter 30 Sekunden. Die Disponenten berichten, dass Kandidaten, die früher im Datenbankrauschen untergingen, nun regelmäßig in den Vorschlägen auftauchen.
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