18 sep 2025·8 min
Hoe je een recruiting-webapp bouwt die kandidaten matcht
Leer hoe je een recruiting-webapp bouwt die kandidaten aan vacatures matcht. Behandelt kernfuncties, datamodel, matchinglogica, UX, integraties en lancering.
Leer hoe je een recruiting-webapp bouwt die kandidaten aan vacatures matcht. Behandelt kernfuncties, datamodel, matchinglogica, UX, integraties en lancering.
Voordat je schermen schetst of een tech stack kiest, bepaal precies welk probleem je recruiting-webapplicatie oplost—en voor wie. “Candidate job matching” kan van alles betekenen, van een eenvoudige zoekwoordfilter tot een begeleide workflow die een recruiter helpt een rol van intake naar plaatsing te brengen.
Begin bij de mensen die elke dag inloggen. Voor een app voor wervingsbureaus zijn dat meestal:
Een nuttige oefening is om 2–3 “top taken” per gebruiker op te schrijven. Als een taak daar niet aan bijdraagt, is het waarschijnlijk geen MVP.
Vermijd vage doelen zoals “betere matches”. Kies metrics die bedrijfsresultaten weerspiegelen en handmatig werk verminderen:
Deze metrics informeren later je recruiting-analytics en helpen valideren of je matching-algoritme de resultaten verbetert.
Recruitment-workflow is meer dan matching. Documenteer de fasen en welke data in elke stap wordt aangemaakt:
Sourcing → Screening → Submitting → Interviewing → Offer → Placement
Per fase noteer je de “objecten” (kandidaat, vacature, submission, interview), de sleutelacties (call loggen, e-mail sturen, interview plannen) en beslissingspunten (afwijzen, doorsturen, in wacht zetten). Hier overlappen ATS- en CRM-functies vaak—wees doelbewust over wat je bijhoudt.
Je MVP moet een bruikbare lus leveren: vacature aanmaken → kandidaten toevoegen (handmatig of basis CV-parsing) → matchen → beoordelen → indienen.
Veelvoorkomende v1-inclusies:
Veelvoorkomende latere features (nice-to-have in eerste fase):
Door gebruikers, metrics, workflow en scope vooraf te definiëren, voorkom je dat het project een "allesomvattend ATS" wordt en houd je de build gefocust op snellere, betrouwbaardere shortlists.
Een recruiting-webapplicatie leeft of sterft met zijn datamodel. Als kandidaten, vacatures en hun interacties niet netjes gestructureerd zijn, wordt matching rommelig, rapportage onbetrouwbaar en gaat het team de tool mijden in plaats van gebruiken.
Begin met een Candidate-entiteit die zowel documentopslag als doorzoekbare velden ondersteunt. Bewaar het originele cv/CV (bestand + geëxtraheerde tekst), maar normaliseer ook sleutelattributen die je voor matching nodig hebt:
Tip: scheid “ruwe” data (geparsed tekst) van “gecureerde” velden die recruiters kunnen bewerken. Zo voorkom je dat parsefouten profielen stilletjes corrumperen.
Maak een Job-entiteit met consistente velden: titel, senioriteit, vereist vs nice-to-have vaardigheden, locatie/remotebeleid, salarisrange, status (concept/open/in de wacht/gesloten) en hiring manager-gegevens. Maak vereisten gestructureerd genoeg om te scoren, maar flexibel genoeg voor echte functiebeschrijvingen.
De meeste activiteit gebeurt tussen kandidaten en vacatures, dus modelleer relaties expliciet:
Definieer toegang vroeg: agency-breed vs team-only kandidaten, klant-specifieke zichtbaarheid en bewerkingsrechten per rol (recruiter, manager, admin). Koppel permissies aan elk read/write-pad zodat private kandidaten of vertrouwelijke vacatures niet uitlekken via zoekresultaten of matching.
Recruiters werken snel: ze scannen, filteren, vergelijken en volgen op—vaak tussen gesprekken door. Je UX moet die “volgende klikken” duidelijk en goedkoop maken.
Begin met vier kernpagina’s plus een match-view:
Recruiters verwachten dat zoeken zich gedraagt als een command bar. Bied een globale zoekfunctie plus filters voor vaardigheden, locatie, jaren ervaring, salaris, status en beschikbaarheid. Sta multi-select en opgeslagen filters toe (bijv. “Londen Java 5+ jaar onder £80k”). Houd filters zichtbaar, met duidelijke chips die tonen wat actief is.
Bulkacties besparen uren bij lange lijsten. Vanuit kandidatenlijst of match-view, ondersteun: taggen, status wijzigen, toevoegen aan vacature-shortlist en e-mail export. Voeg een “ongedaan maken” toast toe en laat zien hoeveel records veranderd worden voordat je bevestigt.
Maak de UI toetsenbordvriendelijk (focus-states, logische tabvolgorde) en leesbaar (goed contrast, grote tapdoelen). Op mobiel, prioriteer de lijst → detail flow, houd filters in een slide-over paneel en zorg dat sleutelacties (shortlist, e-mail, status) binnen één duimafstand bereikbaar zijn.
Matching is de motor van een recruiting-webapplicatie: het bepaalt wie bovenaan verschijnt, wie verborgen wordt en wat recruiters genoeg vertrouwen om op te handelen. Een goede MVP begint eenvoudig—duidelijke regels eerst, scoring daarna—en voegt nuance toe naarmate je leert van echte hires.
Begin met niet-onderhandelbare voorwaarden die waar moeten zijn voordat een kandidaat in aanmerking komt. Deze regels houden resultaten relevant en voorkomen “hoog scorende maar onmogelijke” matches.
Typische gates omvatten verplichte vaardigheden/certificaten, locatie- of werkautorisatiebeperkingen en salarisoverlap (bijv. de verwachtingen van de kandidaat moeten overlappen met het budget van de vacature).
Zodra een kandidaat de gates passeert, bereken je een score om matches te rangschikken. Houd de eerste versie transparant en aanpasbaar.
Een praktische scoremix:
Je kunt dit uitdrukken als een gewogen score (gewichten later bijstellen):
score = 0.45*skill_match + 0.20*recency + 0.20*seniority_fit + 0.15*keyword_similarity
Modelleer vacaturevereisten in twee bakken:
Dit voorkomt dat sterke kandidaten worden uitgesloten vanwege voorkeuren, terwijl betere fits toch beloond worden.
Recruiters moeten weten waarom een kandidaat matchte—en waarom iemand niet matchte. Toon een korte breakdown direct op de matchkaart:
Goede uitlegbaarheid verandert matching van een black box in een tool die recruiters kunnen gebruiken, afstemmen en verdedigen naar hiring managers.
Datakwaliteit van kandidaten is het verschil tussen “matchen” en “gokken”. Als profielen in inconsistente formaten binnenkomen, zal zelfs het beste matching-algoritme rommelige resultaten geven. Ontwerp intakepaden die makkelijk zijn voor recruiters en kandidaten, en verbeter parsing en normalisatie geleidelijk.
Bied meerdere manieren om een kandidaatprofiel te maken zodat teams niet vastlopen:
Houd een duidelijke “vertrouwens”-indicator op velden (bijv. “parsed,” “user-entered,” “verified by recruiter”) zodat recruiters weten wat ze kunnen vertrouwen.
In de MVP geef je prioriteit aan betrouwbaarheid boven perfecte structuur:
Laat recruiters altijd parsed velden bewerken en houd een audit trail van wijzigingen bij.
Matching werkt beter wanneer “JS”, “JavaScript” en “Javascript” naar dezelfde vaardigheid verwijzen. Gebruik een gecontroleerde vocabulaire met:
Voer normalisatie uit bij het opslaan (en herhaal wanneer de vocabulaire wordt bijgewerkt) zodat zoeken en matching consistent blijven.
Duplicaten vergiftigen stilletjes je pipeline metrics. Detecteer potentiële duplicaten met e-mail en telefoon (plus optionele fuzzy checks op naam + bedrijf). Bij een conflict toon je een begeleid merge-scherm dat:
Zo houd je de database schoon zonder risico op per ongeluk dataverlies.
Een matching-app is zo goed als de vacatures die erin staan. Als requisities inconsistent, incompleet of lastig bij te werken zijn, verliezen recruiters vertrouwen in de resultaten. Je doel is om vacatureinvoer snel, gestructureerd en herhaalbaar te maken—zonder gebruikers te dwingen lange formulieren in te vullen.
Recruiters starten vacatures meestal op drie manieren:
Behandel “Dupliceer vacature” in de UI als een eersteklas actie op de vacatureslijst, niet als een verborgen optie.
Vrije-tekst functiebeschrijvingen zijn nuttig voor mensen, maar matching heeft structuur nodig. Leg vereisten vast in consistente velden:
Houd het lichtgewicht: een recruiter moet vaardigheden in seconden kunnen toevoegen en later verfijnen. Als je een parsingstap hebt, gebruik deze alleen om velden voor te stellen—niet om ze automatisch op te slaan.
Maak de hiring-pipeline expliciet en vacature-specifiek. Een eenvoudige default werkt goed:
Nieuw → Shortlisted → Ingediend → Interview → Offer → Geplaatst
Elke kandidaat-vacature-relatie moet de huidige stage, stagegeschiedenis, eigenaar en notities opslaan. Dit geeft recruiters een gedeelde bron van waarheid en maakt je analytics zinvol.
Templates helpen bureaus intake te standaardiseren voor veelvoorkomende rollen (bv. “Sales Development Rep” of “Magazijnmedewerker”). Een template moet stages, screeningvragen en typische must-have vaardigheden voorinvullen—maar nog wel snelle aanpassingen per klant toestaan.
Als je een consistente flow wilt, route vacaturecreatie dan direct naar matching en shortlisting, en daarna naar de pipeline, in plaats van deze stappen over verschillende schermen te verspreiden.
Beveiliging is het makkelijkst goed te krijgen als het vanaf het begin is ontworpen. Voor een recruiting-webapplicatie is het doel simpel: alleen de juiste mensen mogen kandidaatdata zien, en elke belangrijke wijziging is te traceren.
Begin met e-mail + wachtwoord authenticatie, plus wachtwoordreset en e-mailverificatie. Voeg zelfs in een MVP een paar praktische safeguards toe:
Voor grotere bureaus plan je een toekomstgerichte upgrade naar SSO (SAML/OIDC) zodat ze Google Workspace of Microsoft Entra ID kunnen gebruiken. Je hoeft SSO niet op dag één te bouwen, maar vermijd keuzes die het later moeilijk maken.
Definieer minimaal twee rollen:
Als je product een optionele client/hiring manager portal heeft, behandel dit als een aparte permissieset. Klanten hebben meestal beperkte toegang nodig (bijv. alleen kandidaten die naar hun vacatures zijn gestuurd, met beperkte persoonlijke details afhankelijk van je privacymodel).
Een goede regel: default naar minste toegang en voeg permissies doelbewust toe (bijv. “kan kandidaten exporteren”, “kan compensatievelden zien”, “kan records verwijderen”).
Recruitment kent veel overdrachten, dus een lichte audit trail voorkomt verwarring en bouwt intern vertrouwen. Log sleutelacties zoals:
Houd deze logs doorzoekbaar in de app en bescherm ze tegen bewerken.
Cv's bevatten zeer gevoelige informatie. Sla ze op in private object storage (geen publieke URL's), vereis gesigneerde/vervallende downloadlinks en scan uploads op malware. Beperk toegang op basis van rol en vermijd het rondsturen van bijlagen per e-mail als een veilige in-app link volstaat.
Versleutel data in transit (HTTPS) en waar mogelijk at rest, en maak veilige defaults standaard voor nieuwe workspaces.
Recruiting-apps verwerken zeer gevoelige gegevens—cv's, contactgegevens, compensatie, interviewnotities. Als kandidaten niet vertrouwen hebben in hoe je die informatie opslaat en deelt, zullen ze niet meewerken en lopen bureaus onnodig juridisch risico. Behandel privacy en compliance als kernfeatures, niet als toegevoegde extras.
Verschillende bureaus en regio's vertrouwen op verschillende rechtsgronden (consent, legitimate interest, contract). Bouw een configureerbare tracker op elk kandidaatrecord die vastlegt:
Maak toestemming makkelijk te bekijken en bij te werken, en zorg dat delingsacties (profielen naar klanten sturen, exporteren, toevoegen aan campagnes) die instellingen controleren.
Voeg retentie-instellingen toe op bureauniveau: hoe lang inactieve kandidaten, afgewezen sollicitanten en interviewnotities bewaard blijven. Implementeer daarna duidelijke flows:
Maak deze acties auditeerbaar en alleen waar nodig omkeerbaar.
Ondersteun het exporteren van een kandidaatrecord voor inzageverzoeken waar van toepassing. Houd het simpel: een gestructureerde JSON-export plus een leesbare PDF/HTML-samenvatting dekt de meeste behoeften.
Gebruik versleuteling in transit en at rest, gescheiden omgevingen en sterke sessiebeheer. Stel rollen standaard in op least privilege: recruiters mogen niet automatisch compensatie, private notities of alle klantsubmissies zien.
Voeg een auditlog toe voor het bekijken/exporteren/delen van kandidaatdata en verwijs naar beleid vanaf /privacy zodat bureaus je maatregelen aan kandidaten kunnen uitleggen.
Integraties bepalen of je recruiting-webapplicatie natuurlijk in het werk van een recruiter past—or een extra tab wordt. Richt je eerst op een kleine set hoge-impact verbindingen en houd de rest achter een schone API-laag zodat je later makkelijk meer kunt toevoegen.
Begin met e-mail omdat dit outreach direct ondersteunt en waardevolle activiteitshistorie creëert.
Koppel aan Gmail en Microsoft 365 om:
Houd het simpel: bewaar berichtmetadata (onderwerp, timestamp, deelnemers) en een veilige kopie van de body voor zoeken. Maak loggen expliciet zodat recruiters kunnen kiezen welke threads in je systeem horen.
Kalender kan wachten als het je roadmap vertraagt, maar het is een sterke upgrade. Met Google Calendar / Outlook Calendar kun je interviewevents aanmaken, tijden voorstellen en uitkomsten vastleggen.
Voor vroege versies focus je op: events aanmaken + deelnemers toevoegen + interviewdetails terugschrijven naar de kandidaatpipeline.
Veel bureaus gebruiken al een ATS/CRM. Bied webhooks voor sleutelgebeurtenissen (kandidaat gemaakt/bijgewerkt, stage gewijzigd, interview gepland) en documenteer je REST-endpoints duidelijk zodat partners snel kunnen koppelen. Overweeg een pagina zoals /docs/api en een lichtgewicht “integratie-instellingen” scherm.
Jobboard-posting en binnenkomende sollicitanten zijn krachtig, maar brengen complexiteit (advertentiebeleid, dubbele sollicitanten, source tracking). Behandel ze als fase 2:
Ontwerp je datamodel nu al zodat “source” en “application channel” later first-class velden worden.
Je tech stack moet optimaliseren voor het snel leveren van een betrouwbaar MVP, met ruimte voor betere search en integraties later. Recruiting-apps hebben twee onderscheidende behoeften: transactionele workflows (pipelines, permissies, audit logs) en snelle search/ranking (matching kandidaten naar vacatures).
Voor een moderne JavaScript-stack zijn React + Node.js (NestJS/Express) een veelvoorkomende keuze: één taal aan frontend en backend, veel beschikbare libraries en eenvoudige integraties.
Als je sneller CRUD wilt en sterke conventies, zijn Rails of Django uitstekend voor het bouwen van de kern ATS/CRM-workflows met minder beslissingen. Combineer ze met een lichte frontend (Rails-views, Django-templates) of React voor rijkere UI.
Als je grootste bottleneck snelheid-naar-prototype is (vooral voor interne tools of vroege validatie), kan een vibe-coding platform zoals Koder.ai helpen om een end-to-end MVP te bouwen vanuit een gestructureerde chatspecificatie: kernschermen, workflows en een basaal datamodel. Teams gebruiken het vaak om snel te itereren in planning mode, en exporteren dan de broncode als ze het project intern willen overnemen. Snapshots en rollback maken het ook makkelijker om matchingwijzigingen te testen zonder de app voor recruiters te breken.
Gebruik een relationele database (meestal PostgreSQL) als bron van waarheid. Recruitingdata is workflow-intensief: kandidaten, vacatures, stages, notities, taken, e-mails en permissies profiteren van transacties en constraints.
Modelleer “documenten” (cv's, attachments) als bestanden opgeslagen in S3-compatibele storage met metadata in Postgres.
Begin met Postgres full-text search voor keyword queries en filters. Het is vaak voldoende voor een MVP en voorkomt de noodzaak van een extra systeem.
Wanneer matching en search een bottleneck worden (complexe ranking, synoniemen, fuzzy queries, hoog volume), voeg dan Elasticsearch/OpenSearch toe als dedicated index—asynchroon gevoed vanuit Postgres.
Houd aparte staging en production-omgevingen zodat je parsing, matching en integraties veilig kunt testen.
Zet automatische backups, basis monitoring (errors, latency, queue depth) en kostencontroles (logretentie, juist geschaalde instances) op. Dit houdt het systeem voorspelbaar naarmate je meer recruiters en data toevoegt.
Matching wordt beter wanneer je uitkomsten meet en de reden achter recruiterbeslissingen vastlegt. Het doel is geen vanity metrics—maar een strakke lus waar elke shortlist, interview en plaatsing je aanbevelingen nauwkeuriger maakt.
Begin met een kleine set KPI's die passen bij agency-performance:
Maak KPI's filterbaar op klant, roltype, senioriteit en recruiter zodat de cijfers actiegericht zijn.
Voeg lichte feedback toe waar beslissingen worden genomen (op de matchlijst en kandidaatsprofiel): duimpje omhoog/omlaag, plus optionele redenen (bv. “salaris mismatch”, “ontbrekende certificering”, “locatie/visum”, “lage respons”).
Koppel feedback aan uitkomsten:
Zo vergelijk je je scoring met de realiteit en pas je gewichten of regels aan op basis van bewijs.
Maak enkele standaardrapporten:
Dashboards moeten beantwoorden op “wat veranderde deze week?” op één scherm, met mogelijkheid tot drill-down. Maak elke tabel exporteerbaar naar CSV/PDF voor klantupdates en interne reviews, en houd definities zichtbaar (tooltip of /help) zodat iedereen dezelfde metrics op dezelfde manier leest.
Een recruiting-app slaagt als hij betrouwbaar werkt voor echte rollen, echte kandidaten en echte deadlines. Behandel lancering als het begin van leren—niet als het eindpunt.
Voordat je de eerste gebruikers uitnodigt, zorg dat de basis niet alleen gebouwd is, maar end-to-end bruikbaar:
Je hebt geen enorme testsuite nodig, maar wel de juiste tests:
Piloot met 1–3 agencies (of interne teams) die wekelijkse feedback geven. Definieer slaagcriteria vooraf: time-to-shortlist, minder heen-en-weer e-mails en recruitervertrouwen in matchuitleg.
Houd een tweeweekse cadans: verzamel issues, los de belangrijkste blockers op en ship verbeteringen. Publiceer veranderingen in een lichte changelog (een eenvoudige /blog post volstaat).
Zodra de kernworkflow stabiel is, prioriteer:
Terwijl je extra niveaus toevoegt (bv. portal-toegang, integraties, geavanceerde analytics), houd prijsstelling duidelijk op /pricing.
Begin met een gesloten loop die een recruiter dagelijks kan afronden:
Als een functie niet direct die loop ondersteunt (bijv. jobboard-posting, geavanceerde automatisering, hiring manager-portal), stel die dan uit naar fase 2.
Kies 2–3 “top taken” voor elke primaire gebruiker en ontwerp daaromheen.
Als je hiring managers in v1 opneemt, plan dan het permissiemodel en de notificatieregels vooraf.
Gebruik meetbare, workflow-gekoppelde metrics in plaats van “betere matches”. Goede starters:
Deze metrics helpen ook valideren of scorewijzigingen de uitkomsten verbeteren.
Houd de kernentiteiten simpel en modelleer workflow als relaties:
Deze structuur houdt matching, rapportage en audit trails consistent naarmate features groeien.
Scheid wat je opslaat van wat je doorzoekt.
Dit voorkomt dat parsingsfouten de door recruiters goedgekeurde data overschrijven en verbetert de matchkwaliteit na verloop van tijd.
Begin met transparante regels, voeg dan scoring toe.
Houd gewichten aanpasbaar en toon “matched because…” bij elk resultaat. Uitlegbaarheid zorgt ervoor dat recruiters het systeem vertrouwen (en corrigeren).
Model vereisten in twee buckets:
Dit voorkomt dat sterke kandidaten worden gefilterd op voorkeuren en belooft toch hogere scores voor betere fits.
Bouw permissies in in elk read/write-pad (inclusief zoeken en matching):
Stel standaard in op minste privileges en voeg capabilities doelbewust toe (bijv. “kan kandidaten exporteren”).
Behandel compliance als productgedrag, niet als document.
Verwijs naar beleidsdetails vanaf /privacy en maak gevoelige acties auditeerbaar.
Lanceer met betrouwbaarheid en leerbereidheid:
Ship kleine wijzigingen vaak en houd een lichte changelog (bijv. /blog).