Lernen Sie, wie Sie eine Recruiting‑Web‑App bauen, die Kandidaten passenden Jobs zuordnet. Behandelt Kernfunktionen, Datenmodell, Matching‑Logik, UX, Integrationen und Launch.
Bevor Sie Bildschirme skizzieren oder einen Tech‑Stack wählen, klären Sie genau, welches Problem Ihre Recruiting‑Webanwendung löst — und für wen. „Kandidaten‑Job‑Matching“ kann alles bedeuten, von einem einfachen Keyword‑Filter bis zu einem geführten Workflow, der einen Recruiter von Intake bis Placement begleitet.
Starten Sie mit den Personen, die sich täglich einloggen. Für eine App für Recruiting‑Agenturen sind das meistens:
Eine hilfreiche Übung ist, 2–3 „Top‑Tasks“ pro Nutzer aufzuschreiben. Unterstützt eine Funktion diese Tasks nicht, gehört sie wahrscheinlich nicht ins MVP.
Vermeiden Sie vage Ziele wie „bessere Matches“. Wählen Sie Metriken, die Geschäftsergebnisse abbilden und manuelle Arbeit reduzieren:
Diese Metriken informieren später Ihre Recruiting‑Analytics und helfen zu prüfen, ob Ihr Matching‑Algorithmus Ergebnisse verbessert.
Recruitment ist mehr als Matching. Dokumentieren Sie die Phasen und welche Daten in jeder Phase entstehen:
Sourcing → Screening → Submitting → Interviewing → Offer → Placement
Notieren Sie für jede Phase die beteiligten Objekte (Candidate, Job, Submission, Interview), die Schlüsselaktionen (Call loggen, E‑Mail senden, Interview planen) und Entscheidungspunkte (reject, move forward, hold). An dieser Stelle überschneiden sich oft ATS‑ und CRM‑Funktionen — entscheiden Sie bewusst, was Sie tracken.
Ihr MVP sollte eine nutzbare Schleife liefern: Job erstellen → Kandidaten hinzufügen (manuell oder Basis‑Parsing) → matchen → prüfen → submitten.
Häufige v1‑Inhalte:
Spätere Features (zunächst nice‑to‑have):
Durch frühes Definieren von Nutzern, Metriken, Workflow und Scope verhindern Sie, dass das Projekt zu „einem alleskönnenden ATS“ wird, und halten den Build auf schnellere, verlässlichere Shortlists fokussiert.
Eine Recruiting‑Webanwendung lebt und stirbt mit ihrem Datenmodell. Wenn Kandidaten, Jobs und ihre Interaktionen nicht sauber strukturiert sind, wird Matching laut, Reporting unzuverlässig und das Team kämpft gegen das Tool statt damit zu arbeiten.
Starten Sie mit einer Candidate‑Entität, die sowohl Dokumentenspeicherung als auch durchsuchbare Felder unterstützt. Bewahren Sie den originalen Lebenslauf (Datei + extrahierter Text) auf, normalisieren Sie aber auch Schlüsselattribute, die Sie fürs Matching brauchen:
Tipp: Trennen Sie „rohe“ Daten (parsed text) von „kuratierte“ Felder, die Recruiter editieren können. So verhindern Sie, dass Parsing‑Fehler Profile still beschädigen.
Erstellen Sie eine Job (Requisition)‑Entität mit konsistenten Feldern: Titel, Seniority, required vs. nice‑to‑have Skills, Ort/remote‑Policy, Gehaltsspanne, Status (draft/open/on hold/closed) und Hiring‑Manager‑Details. Machen Sie Anforderungen strukturiert genug zum Scoren, aber flexibel genug für reale Job‑Descriptions.
Die meiste Aktivität passiert zwischen Kandidaten und Jobs — modellieren Sie Beziehungen explizit:
Definieren Sie Zugriff früh: agenturweit vs. team‑intern, client‑spezifische Sichtbarkeit und Edit‑Rechte nach Rolle (Recruiter, Manager, Admin). Binden Sie Berechtigungen an jeden Read/Write‑Pfad, damit private Kandidaten oder vertrauliche Jobs nicht durch Suche oder Matching‑Ergebnisse leaken.
Recruiter sind schnell unterwegs: sie scannen, filtern, vergleichen und folgen nach — oft zwischen Calls. Ihre UX sollte die „nächsten Klicks“ offensichtlich und günstig machen.
Starten Sie mit vier Kernseiten plus einer Matching‑Ansicht:
Recruiter erwarten eine Suche wie eine Command‑Bar. Bieten Sie globale Suche plus Filter für Skills, Ort, Erfahrung, Gehalt, Status und Verfügbarkeit. Erlauben Sie Multi‑Select und gespeicherte Filter (z. B. „London Java 5+ years unter £80k"). Halten Sie Filter sichtbar und zeigen Sie aktive Chips klar an.
Bulk‑Aktionen sparen Stunden bei langen Listen. Unterstützen Sie aus der Kandidatenliste oder Match‑View: Tagging, Status ändern, zur Job‑Shortlist hinzufügen, E‑Mail‑Export. Fügen Sie ein „Undo“‑Toast hinzu und zeigen Sie vor Bestätigung, wie viele Datensätze geändert werden.
Machen Sie die UI keyboard‑freundlich (Focus‑States, logische Tab‑Reihenfolge) und lesbar (guter Kontrast, große Tap‑Targets). Auf Mobile priorisieren Sie List→Detail‑Flow, Filter in einem Slide‑Over und stellen sicher, dass Schlüsselaktionen (shortlist, mail, status) mit einem Daumen erreichbar sind.
Matching ist der Motor Ihrer App: es entscheidet, wer zuerst auftaucht, wer verborgen wird und ob Recruiter dem System vertrauen. Ein gutes MVP startet simpel — klare Regeln zuerst, Scoring danach — und fügt Nuancen hinzu, wenn Sie aus echten Einstellungsverläufen lernen.
Starten Sie mit Nicht‑Verhandelbarem, das erfüllt sein muss, bevor ein Kandidat berücksichtigt wird. Diese Regeln halten Ergebnisse relevant und verhindern „high‑scoring but impossible“ Matches.
Typische Gates: erforderliche Skills/Zertifikate, Standort‑ oder Arbeitsberechtigungsbeschränkungen und Gehaltsüberschneidung (z. B. Kandidatserwartungen müssen die Job‑Budget‑Spanne schneiden).
Wenn ein Kandidat die Gates passiert hat, berechnen Sie einen Score zur Rangfolge. Halten Sie die erste Version transparent und anpassbar.
Ein praktikables Scoring‑Mix:
Sie können das als gewichtete Formel ausdrücken (Gewichte später anpassbar):
score = 0.45*skill_match + 0.20*recency + 0.20*seniority_fit + 0.15*keyword_similarity
Modellieren Sie Job‑Anforderungen in zwei Buckets:
So werden starke Kandidaten nicht wegen Präferenzen ausgeschlossen, während besser passende Kandidaten belohnt werden.
Recruiter müssen wissen, warum ein Kandidat matched — und warum nicht. Zeigen Sie eine kurze Aufschlüsselung direkt auf der Match‑Karte:
Gute Erklärbarkeit verwandelt Matching aus einer Black‑Box in ein Werkzeug, das Recruiter justieren, nutzen und gegenüber Hiring Managern verteidigen können.
Datenqualität macht den Unterschied zwischen „Matching“ und „Raten“. Wenn Profile in inkonsistenten Formaten ankommen, liefert selbst der beste Algorithmus laute Ergebnisse. Designen Sie Intake‑Pfade, die für Recruiter und Kandidaten einfach sind, und verbessern Sie Parsing/Normalisierung schrittweise.
Bieten Sie mehrere Wege, ein Kandidatenprofil zu erstellen, damit Teams nicht blockiert werden:
Zeigen Sie eine klare „Confidence“‑Anzeige an Feldern (z. B. „parsed“, „user‑entered“, „verified by recruiter"), damit Recruiter wissen, was sie vertrauen können.
Im MVP priorisieren Sie Zuverlässigkeit über perfekte Struktur:
Lassen Sie Recruiter parsed Felder immer editieren und führen Sie ein Audit‑Trail der Änderungen.
Matching funktioniert besser, wenn „JS“, „JavaScript“ und „Javascript“ auf denselben Skill gemappt werden. Verwenden Sie ein kontrolliertes Vokabular mit:
Wenden Sie Normalisierung beim Speichern an (und führen Sie sie erneut aus, wenn sich das Vokabular ändert), damit Suche und Matching konsistent bleiben.
Duplikate vergiften still Ihre Pipeline. Erkennen Sie potentielle Duplikate über E‑Mail und Telefon (plus optional fuzzy Checks auf Name + Firma). Bei Konflikten zeigen Sie einen geführten Merge‑Screen, der:
So bleibt die DB sauber, ohne versehentlichen Datenverlust zu riskieren.
Ein Matching‑Tool ist nur so gut wie die Jobs darin. Sind Requisitionen inkonsistent, fehlen wichtige Details oder sind schwer zu aktualisieren, verlieren Recruiter Vertrauen in die Ergebnisse. Ziel: Job‑Intake schnell, strukturiert und wiederholbar machen — ohne Nutzer mit langen Formularen zu quälen.
Recruiter starten Jobs typischerweise auf drei Wegen:
Behandeln Sie „Job duplizieren“ als erstklassige Aktion in der Jobliste, nicht als versteckte Option.
Freitext‑Jobbeschreibungen sind für Menschen nützlich, Matching braucht Struktur. Erfassen Sie Anforderungen in konsistenten Feldern:
Halten Sie es leichtgewichtig: ein Recruiter sollte Skills in Sekunden hinzufügen können und später verfeinern. Wenn Sie Parsing nutzen, nutzen Sie es nur, um Felder vorzuschlagen — nicht um sie automatisch zu speichern.
Machen Sie die Hiring‑Pipeline explizit und job‑spezifisch. Ein einfacher Default funktioniert gut:
New → Shortlisted → Submitted → Interview → Offer → Placed
Jede Candidate‑Job‑Beziehung sollte die aktuelle Phase, Phasenhistorie, Owner und Notizen speichern. Das gibt Recruitern eine gemeinsame Quelle der Wahrheit und macht Analytics aussagekräftig.
Templates helfen Agenturen, Intake für häufige Rollen zu standardisieren (z. B. „Sales Development Rep“ oder „Warehouse Picker“). Ein Template sollte Stages, Screening‑Fragen und typische Must‑Have‑Skills vorbefüllen — aber schnelle Editierungen pro Client erlauben.
Wenn Sie einen konsistenten Flow wollen, routen Sie Job‑Erstellung direkt in Matching und Shortlisting, dann in die Pipeline, statt die Schritte über verschiedene Screens zu verstreuen.
Sicherheit lässt sich am einfachsten richtig machen, wenn sie von Anfang an eingebaut ist. Ziel: nur die richtigen Personen haben Zugriff auf Kandidatendaten und jede wichtige Änderung ist nachvollziehbar.
Starten Sie mit E‑Mail + Passwort, Passwort‑Reset und E‑Mail‑Verifizierung. Auch fürs MVP sollten ein paar pragmatische Schutzmaßnahmen dabei sein:
Für größere Agenturen planen Sie später SSO (SAML/OIDC) ein, damit sie Google Workspace oder Microsoft Entra ID nutzen können. Sie müssen SSO nicht am ersten Tag bauen, sollten aber Entscheidungen vermeiden, die das später schwer machen.
Definieren Sie mindestens zwei Rollen:
Wenn Ihr Produkt ein optionales Client/Hiring Manager Portal enthält, behandeln Sie es als separates Berechtigungsset. Clients brauchen typischerweise eingeschränkten Zugriff (nur Kandidaten, die an ihre Jobs gesendet wurden, mit begrenzten persönlichen Details je nach Datenschutzmodell).
Regel: Default auf Least Access und fügen Sie Berechtigungen gezielt hinzu (z. B. „can export candidates“, „can view compensation fields").
Recruiting hat viele Übergaben; ein leichter Audit‑Trail verhindert Verwirrung und schafft Vertrauen. Loggen Sie Schlüsselaktionen wie:
Machen Sie diese Logs in‑App durchsuchbar und schützen Sie sie vor Bearbeitung.
Lebensläufe sind hochsensibel. Speichern Sie sie in privatem Objekt‑Storage (keine öffentlichen URLs), verlangen Sie signierte/ablaufende Download‑Links und scannen Sie Uploads auf Malware. Beschränken Sie den Zugriff nach Rolle und vermeiden Sie Anhänge per E‑Mail, wenn ein sicherer In‑App‑Link ausreicht.
Verschlüsseln Sie Daten in Transit (HTTPS) und nach Möglichkeit at rest, und machen Sie sichere Defaults für neue Workspaces verpflichtend.
Recruiting‑Apps verarbeiten sehr sensible Daten — CVs, Kontaktdaten, Vergütung, Interview‑Notizen. Wenn Kandidaten Ihrem Umgang mit Daten nicht vertrauen, engagieren sie sich nicht und Agenturen nehmen rechtliche Risiken auf sich. Behandeln Sie Datenschutz und Compliance als Kernproduktfeature.
Verschiedene Agenturen/Regionen stützen sich auf unterschiedliche Rechtsgrundlagen (Consent, Legitimate Interest, Contract). Bauen Sie einen konfigurierbaren Tracker in jeden Kandidatenrecord, der erfasst:
Machen Sie Consent einfach überprüfbar und änderbar, und sorgen Sie dafür, dass Sharing‑Aktionen (Profile an Kunden senden, Export, Kampagnen) diese Einstellungen prüfen.
Fügen Sie Aufbewahrungseinstellungen auf Agentur‑Ebene hinzu: wie lange inaktive Kandidaten, abgelehnte Bewerber und Interview‑Notizen aufbewahrt werden. Implementieren Sie klare Flows:
Machen Sie diese Aktionen auditierbar; Rückgängig nur dort, wo es angemessen ist.
Unterstützen Sie den Export eines Kandidatenrecords für Auskunftsersuchen. Ein strukturierter JSON‑Export plus eine menschenlesbare PDF/HTML‑Zusammenfassung deckt meist die Bedürfnisse ab.
Nutzen Sie Verschlüsselung in Transit und at rest, getrennte Umgebungen und starke Session‑Verwaltung. Standardmässig least‑privilege: Recruiter sehen nicht automatisch Vergütung, private Notizen oder alle Client‑Submissions.
Fügen Sie ein Audit‑Log für View/Export/Share‑Aktionen hinzu und verlinken Sie Richtlinien von /privacy, damit Agenturen Kandidaten Ihre Schutzmaßnahmen erklären können.
Integrationen bestimmen, ob Ihre App natürlich in den Alltag eines Recruiters passt — oder nur noch ein Tab von vielen ist. Zielen Sie auf eine kleine Anzahl wirkungsstarker Verbindungen zuerst und halten Sie den Rest hinter einer sauberen API‑Ebene, damit Sie später mehr hinzufügen können, ohne Kernworkflows neu zu schreiben.
Beginnen Sie mit E‑Mail, weil sie Outreach unterstützt und wertvolle Aktivitätsdaten liefert.
Verbinden Sie Gmail und Microsoft 365, um:
Halten Sie es einfach: speichern Sie Message‑Metadaten (Subject, Timestamp, Teilnehmer) und eine sichere Kopie des Bodys für Suche. Machen Sie Logging explizit, sodass Recruiter wählen können, welche Threads ins System gehören.
Kalender kann warten, wenn es Ihren Zeitplan bedroht, ist aber ein starker Upgrade. Mit Google Calendar / Outlook Calendar können Sie Interview‑Events erstellen, Zeiten vorschlagen und Outcomes zurück in die Pipeline schreiben.
Für frühe Versionen: Fokus auf Events erstellen + Teilnehmer hinzufügen + Interview‑Details in die Candidate‑Pipeline schreiben.
Viele Agenturen nutzen bereits ein ATS/CRM. Bieten Sie Webhooks für Schlüsselereignisse (Candidate created/updated, Stage changed, Interview scheduled) und dokumentieren Sie REST‑Endpoints klar unter /docs/api. Ein leicht zu findender Integrations‑Settings‑Screen hilft Partnern beim schnellen Verbinden.
Job‑Board‑Posting und eingehende Bewerbungen sind mächtig, aber komplex (Anzeigen‑Policies, Duplikate, Source‑Tracking). Behandeln Sie sie als Phase 2:
Designen Sie Ihr Datenmodell so, dass „source“ und „application channel“ später first‑class Felder sind.
Ihr Tech‑Stack sollte schnelle Lieferung eines zuverlässigen MVPs ermöglichen und zugleich Raum für bessere Suche und Integrationen lassen. Recruiting‑Apps haben zwei Bedürfnisse: transaktionale Workflows (Pipelines, Berechtigungen, Audit Logs) und schnelle Suche/Ranking (Matching Kandidaten zu Jobs).
Für einen modernen JavaScript‑Stack sind React + Node.js (NestJS/Express) gängig: eine Sprache für Frontend und Backend, viele Bibliotheken, einfache Integration.
Wenn Sie schneller CRUD und starke Konventionen wollen, sind Rails oder Django exzellent, um Kern‑ATS/CRM‑Workflows mit weniger Entscheidungen aufzubauen. Kombinieren Sie sie mit leichtem Frontend (Rails Views, Django Templates) oder React für reichere UI.
Wenn Ihr Engpass Prototyp‑Tempo ist (besonders für interne Tools oder frühe Validierung), können Plattformen wie Koder.ai helfen, ein End‑to‑End‑MVP aus einer strukturierten Chat‑Spec zu bauen: Kernscreens, Workflows und ein Basisdatenmodell. Teams nutzen das oft, um schnell zu iterieren und dann Quellcode zu exportieren.
Nutzen Sie eine relationale DB (üblich PostgreSQL) als Source of Truth. Recruiting‑Daten sind workflow‑schwer: Candidates, Jobs, Stages, Notes, Tasks, Emails und Permissions profitieren von Transaktionen und Constraints.
Speichern Sie Dokumente (Lebensläufe, Attachments) in Objektspeicher (S3‑kompatibel) und halten Sie Metadaten in Postgres.
Starten Sie mit Postgres Full‑Text Search für Keywords und Filter. Oft reicht das fürs MVP und erspart ein weiteres System.
Wenn Matching/Search zum Flaschenhals werden (komplexes Ranking, Synonyme, Fuzzy, hohes Volumen), fügen Sie Elasticsearch/OpenSearch als Index hinzu — asynchron von Postgres befüllt.
Halten Sie getrennte Staging‑ und Production‑Umgebungen zum sicheren Testen von Parsing, Matching und Integrationen.
Richten Sie automatisierte Backups, Basis‑Monitoring (Errors, Latenz, Queue Depth) und Kostenkontrollen (Log‑Retention, passende Instanzgrößen) ein. Das hält das System vorhersehbar, wenn mehr Recruiter und Daten hinzukommen.
Matching wird besser, wenn Sie Outcomes messen und die Gründe hinter Recruiter‑Entscheidungen erfassen. Ziel ist kein Vanity‑Reporting, sondern eine enge Schleife, in der jede Shortlist, jedes Interview und jede Placement‑Entscheidung Empfehlungen genauer macht.
Starten Sie mit einem kleinen Set KPIs, die Agentur‑Performance messen:
Machen Sie KPIs filterbar nach Client, Rolle, Seniority und Recruiter — so werden die Zahlen handlungsfähig.
Fügen Sie leichtes Feedback dort hinzu, wo Entscheidungen getroffen werden (Match‑Liste & Kandidatenprofil): Daumen hoch/runter plus optionale Gründe (z. B. „Gehalt mismatch", „fehlende Zertifizierung", „Ort/Visa", „schlechte Antwortrate").
Verknüpfen Sie Feedback mit Outcomes:
So vergleichen Sie Scoring mit Realität und passen Gewichte oder Regeln evidenzbasiert an.
Erstellen Sie ein paar Standardreports:
Dashboards sollen beantworten „Was hat sich diese Woche geändert?“ auf einen Blick, mit Drill‑Down. Machen Sie jede Tabelle exportierbar nach CSV/PDF für Kundenupdates und interne Reviews, und zeigen Sie Definitionen (Tooltip oder /help), damit alle dieselben Metriken gleich lesen.
Eine Recruiting‑App besteht, wenn sie zuverlässig mit echten Rollen, Kandidaten und Zeitplänen funktioniert. Behandeln Sie Launch als Start des Lernens, nicht als Ziel.
Bevor Sie erste Nutzer einladen, sollten Basics nicht nur gebaut sein, sondern end‑to‑end nutzbar:
Sie brauchen kein riesiges Test‑Portfolio, aber die richtigen Tests:
Pilotieren Sie mit 1–3 Agenturen (oder internen Teams), die wöchentliches Feedback geben. Definieren Sie Erfolgsmetriken vorab: Time‑to‑shortlist, weniger Back‑and‑Forth‑Emails und Recruiter‑Vertrauen in Match‑Erklärungen.
Führen Sie einen zweiwöchigen Rhythmus: Issues sammeln, Top‑Blocker fixen und Verbesserungen ausrollen. Veröffentlichen Sie Änderungen in einem leichten Changelog (z. B. /blog‑Post).
Sobald der Kernworkflow stabil ist, priorisieren Sie:
Wenn Sie Stufen hinzufügen (Portal‑Zugriff, Integrationen, Advanced‑Analytics), behalten Sie klare Packaging‑Unterscheidungen auf /pricing bei.
Beginnen Sie mit einem geschlossenen Loop, den ein Recruiter täglich komplett durchlaufen kann:
Wenn ein Feature diesen Loop nicht direkt unterstützt (z. B. Job-Board-Posting, komplexe Automatisierung, Hiring-Manager-Portal), verschieben Sie es auf Phase 2.
Wählen Sie 2–3 „Top-Aufgaben“ für jeden Hauptnutzer und designen Sie darum herum.
Wenn Sie Hiring Manager in v1 einbeziehen, planen Sie das Berechtigungsmodell und die Benachrichtigungsregeln frühzeitig ein.
Nutzen Sie messbare, workflow-gebundene Metriken statt vager Aussagen wie „bessere Matches“. Gute Startmetriken:
Diese Kennzahlen helfen später zu validieren, ob Änderungen am Scoring bessere Ergebnisse liefern.
Halten Sie die Kernelemente einfach und modellieren Sie Workflow als Beziehungen:
Diese Struktur hält Matching, Reporting und Audit-Trails konsistent, wenn Funktionen wachsen.
Trennen Sie, was Sie speichern von dem, wonach Sie suchen:
So verhindern Sie, dass Parsing‑Fehler recruiter-bestätigte Daten überschreiben, und verbessern langfristig die Match-Qualität.
Starten Sie mit transparenten Regeln, ergänzen Sie dann Scoring:
Halten Sie Gewichte anpassbar und zeigen Sie auf jedem Ergebnis "matched because..." an. Erklärbarkeit ist entscheidend, damit Recruiter dem System vertrauen und es korrigieren können.
Modellieren Sie Anforderungen in zwei Buckets:
So vermeiden Sie, gute Kandidaten wegen Präferenzen zu filtern, belohnen aber bessere Fits.
Bauen Sie Berechtigungen in jeden Lese-/Schreibpfad ein (einschließlich Suche/Matching):
Default: Least Privilege; fügen Sie Fähigkeiten absichtlich hinzu (z. B. „can export candidates“).
Behandeln Sie Compliance als Produktverhalten, nicht als bloße Dokumentation:
Verlinken Sie Policies von /privacy und sorgen Sie dafür, dass sensible Aktionen auditierbar sind.
Starten Sie mit Zuverlässigkeit und Lernbereitschaft:
Liefern Sie kleine Änderungen häufig und führen Sie einen leichten Changelog (z. B. /blog).