Stell dir vor, du könntest dich mit nur wenigen Klicks auf die besten Jobangebote bewerben – und das ohne jedes Mal ein neues Motivationsschreiben zu erstellen. Ein intelligentes System, das automatisch verfügbare Jobs auf LinkedIn scannt und auf Schlüsselwörter reagiert. Bevor das Motivationsschreiben erstellt wird, prüft das System eine Reihe von wichtigen Kriterien, um sicherzustellen, dass das Schreiben perfekt auf den Job und deine beruflichen Qualifikationen abgestimmt ist.
- Automatisiertes Screening: Unsere Software analysiert Jobangebote anhand von Keywords, geografischen Präferenzen und spezifischen Anforderungen, um genau die Stellen zu finden, die zu dir passen.
- Prüfung relevanter Kriterien: Vor der Erstellung des Motivationsschreibens wird geprüft, ob die Jobbezeichnung, Qualifikationen, Standort, Unternehmenswerte und viele weitere Faktoren zu deinem Profil passen.
- Personalisierte Motivationsschreiben: Das System erstellt ein Motivationsschreiben, das nicht nur relevant, sondern auch individuell und authentisch wirkt – basierend auf deinen Fähigkeiten und Erfahrungen.
Liste von Bedingungen, die vor der Erstellung eines Motivationsschreibens für automatisch gescannte LinkedIn-Jobangebote geprüft werden könnten. In Orange habe ich Punkte aufgeführt, die mir aktuell nicht begegnen.
Passende Jobbezeichnung:
Ist die Jobbezeichnung eine relevante Übereinstimmung mit den Interessen und der beruflichen Ausrichtung des Nutzers?
Keyword-Übereinstimmung:
Enthält die Stellenanzeige Keywords, die im Lebenslauf oder Profil des Nutzers vorkommen (z.B. Fähigkeiten, Qualifikationen, Berufserfahrung)?
Erforderliche Qualifikationen:
Entsprechen die geforderten Qualifikationen (Ausbildung, Erfahrung, Zertifikate) denen des Nutzers?
Geografische Präferenzen:
Passt der Standort des Unternehmens zum bevorzugten Arbeitsort des Nutzers?
Branche und Unternehmensgröße:
Ist das Unternehmen in einer Branche tätig, die der Nutzer anstrebt? Passt die Unternehmensgröße (z.B. Start-up, mittelständisches Unternehmen, Konzern) zu den Präferenzen des Nutzers?
Job-Level:
Entspricht die Position dem gewünschten Karrierestadium des Nutzers (Einsteiger, Mid-Level, Senior)?
Arbeitspensum:
Ist die angestrebte Arbeitszeit (Vollzeit, Teilzeit, remote) im Einklang mit den Wünschen des Nutzers?
Bewerbungsfrist:
Ist die Bewerbung innerhalb des Zeitrahmens, der für den Nutzer relevant ist (noch offen, noch Zeit, oder abgelaufen)?
Unternehmenswerte und -kultur:
Passen die beschriebenen Unternehmenswerte und -kultur zu den persönlichen Überzeugungen und Präferenzen des Nutzers (z.B. Nachhaltigkeit, Diversity, Innovation)?
Vergütung und Zusatzleistungen:
Falls verfügbar, passen die Gehaltsvorstellungen und Benefits des Unternehmens zu den Erwartungen des Nutzers?
Ausschlusskriterien:
Gibt es spezifische Anforderungen oder Bedingungen (z.B. Reisetätigkeit, Verfügbarkeit), die vom Nutzer als negativ bewertet werden?
Automatisierte Inhaltsanalyse:
Ermittelt der Algorithmus auf Basis der Jobbeschreibung und der Nutzerdaten, ob eine überzeugende Verbindung zwischen der Stelle und den Stärken des Nutzers hergestellt werden kann?
Sprachliche Anpassung:
Ist der Schreibstil des Motivationsschreibens an die Branche und das Unternehmensniveau angepasst (formell vs. informell)?
Individualität wahren:
Berücksichtigt die Automatisierung, dass das Motivationsschreiben nicht zu generisch wirkt, sondern eine authentische, personalisierte Note beibehält?
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