Semantische Suche über Personen, Skills, Abteilungen und Rollen. Inferierte Ähnlichkeit findet Kandidaten, die ohne Keyword-Matches passen. Subgraph-Traversal legt Ex-Kollegen, interne Mobilitätspfade und Skill-Konzentrationsrisiken offen.
Jeder Kandidat, Mitarbeiter, Skill, jede Abteilung und Rolle wird zu einem Knoten. Kanten erfassen explizite Beziehungen (has_skill, works_with, reports_to, mentors, interviewed_for) und inferierte (Ähnlichkeit > 0,75 via Vector Embeddings). Fragen Sie in natürlicher Sprache, und der Graph antwortet — mit den Personen dahinter.
«Finde einen PM mit Fintech-Erfahrung» matcht auf Bedeutung, nicht auf Keywords. Drei-Stufen-Suche: Vector Embeddings → KI-gestütztes SQL + Graph-Expansion → Keyword-Fallback.
Vector Cosine ≥ 0,75 fördert Kandidaten zutage, die Ihrem Top-Performer ähneln — selbst wenn ihre Lebensläufe völlig andere Sprache verwenden. Finden Sie die nächsten 10 wie den Besten, den Sie bereits eingestellt haben.
N-Hop-Subgraph-Traversal enthüllt Kandidaten, die mit Ihren bestehenden Mitarbeitern gearbeitet haben, wer wem berichtet, wer wen mentort hat. Reference-Checks im Graph eingebaut.
Öffnen Sie eine Stelle, und der Graph fördert Mitarbeiter in benachbarten Skill-Clustern zutage, die in sie hineinwachsen könnten — Beförderungskandidaten, die Sie sonst übersehen würden.
Sehen Sie, wo sich kritische Skills auf einer einzelnen Person konzentrieren. Bus-Faktor-Visualisierung für Ihre Engineering-, Vertriebs- und Ops-Organisationen — bevor jemand kündigt.
Umfragen, Interviews, Simulationen, Performance Reviews — jedes Signal wird zu einer Kante oder einem Knoten-Attribut. Der Graph wächst mit jeder Interaktion an Wert.
«Senior Backend Engineer mit Payments-Erfahrung und jemand, der mit unserem Lead Engineer gearbeitet hat.» Der Graph parst Intention, findet Knoten, expandiert Beziehungen.
Top 20 Knoten mit Ähnlichkeitswerten. Klicken Sie auf ein Ergebnis, um den Graph-Pfad zu sehen — welche Skills passten, welche Kollegen sich überschneiden, welche Projekte verbinden.
Öffnen Sie die Netzwerkansicht. Pannen, zoomen, N-Hop-Nachbarschaften erweitern. Sehen Sie die Skill-Topologie Ihres Teams auf einen Blick.
Quelle: HRBlade TalentGraph Spec
Quelle: HRBlade TalentSearchService
Quelle: HRBlade Produkt
Wählen Sie Ihren besten Engineer. Der Graph liefert die 20 ähnlichsten Kandidaten in Ihrer Datenbank — nicht nach Jobtitel, sondern nach verhaltensbezogener und Skill-Ähnlichkeit.
Filtern Sie nach Kandidaten, die mit mindestens einem aktuellen Mitarbeiter gearbeitet haben. Eingebaute Social Proof- und Referenzpfade.
Visualisieren Sie den Skill-Graph Ihres Teams. Finden Sie Lücken, bevor Sie das nächste Stellenprofil schreiben.
Automatisch aus Ihren bestehenden Daten — Kandidaten, Mitarbeiter, Bewerbungen, Interviews, Umfragen, Assessments. Vector Embeddings werden asynchron generiert und aktualisieren sich, sobald neue Daten eintreffen.
Autonomer KI-Agent mit 17 Recruiting-Intents. Semantische Kandidatensuche in Ihrer Datenbank in 2 Sekunden.
Multi-Agent-KI simuliert reale Teamdynamik — vor Einstellung, Beförderung oder Reorganisation.
Über 30 Konnektoren: LinkedIn, GitHub, Stack Overflow, Indeed, Apollo, Hunter und mehr. Auto-Deduplizierung.
