Grenzüberschreitende Kandidatendaten
Lebensläufe sind personenbezogene Daten gemäß DSGVO, die zwischen verschiedenen Gerichtsbarkeiten übermittelt und im Auftrag von Kunden aufbewahrt werden, die eigenen Compliance-Verpflichtungen unterliegen.
WOLKK ATS Cloud
Das System, mit dem wir unser eigenes Unternehmen führen.
- Kunde
- WOLKK (intern)
- Umfang
- Vollständiges Produktdesign, Entwicklung und Betrieb einer Recruiting-Plattform
- Umgebung
- Lovable.dev, in Produktion, im täglichen Einsatz
- Status
- Einziges ATS von WOLKK seit der Veröffentlichung, kontinuierlich erweitert
Warum es diese Case Study gibt
Jedes Beratungsunternehmen nimmt für sich in Anspruch, Experte auf einem Gebiet zu sein. Die schwierigere Frage ist, ob sie ihren eigenen Betrieb darauf setzen würden.
Wir sagen Kunden, dass ein Lovable-System ein ernsthaftes Produktionssystem sein kann, wenn es wie ein solches entwickelt wird, mit echter Zugriffskontrolle, echtem Datenschutz und echter Struktur. Das ist eine starke Behauptung, die mehr als eine Präsentation verdient.
Hier ist es also: WOLKK ATS Cloud ist das einzige Bewerber-Tracking-System, das wir nutzen. Jeder Kandidat, den wir bei einem europäischen Kunden platzieren, läuft darüber. Es wurde auf Lovable.dev von unseren eigenen Entwicklern gebaut und steuert unser Geschäft.
Das Problem, das wir hatten
Outsourcing ist ein Recruiting-Geschäft mit einer ungewöhnlichen Form. Wir sourcen Entwickler in Südostasien und vermitteln sie an Kunden in Deutschland und anderen Ländern. Das bedeutet:
Sichtbarkeit, aber nicht für alles
Ein Kunde sollte die Kandidaten sehen, die wir ihm präsentieren. Er sollte jedoch nicht unsere Sourcing-Pipeline, unsere internen Notizen, unsere Kostenstruktur oder Personen sehen, die wir jemand anderem präsentieren.
Anonymisierung als operative Anforderung
Einem Kunden einen Kandidaten zu präsentieren, bevor er sich verpflichtet, bedeutet, die Fähigkeiten ohne die Identität darzustellen. Das ist kein Nice-to-have, sondern zwingend erforderlich.
Mehrere Kunden, eine Rolle
Standard-Agentur-ATS-Produkte bilden eine Stelle für einen Kunden ab. Unseres funktioniert so nicht.
Wir haben versucht, mit generischen Tools zu leben. Das Ergebnis war das gewohnte Bild: ein ATS, das einen Teil abdeckte, Tabellenkalkulationen für den Rest, E-Mails für die Teile, die niemand zugeben wollte, und kein einziger Ort, an dem die Wahrheit lag.
Die verfügbaren Produkte hätten von uns verlangt, unsere Arbeitsweise zu ändern. Da unsere Arbeitsweise unser Geschäft ist, war das der falsche Kompromiss.
Was wir gebaut haben
Eine Pipeline, die zu unseren Prozessen passt
Drag-and-Drop-Kanban über unsere tatsächlichen Phasen hinweg, Bewerber, Screening, Shortlist, Technische Challenge, Kundenpräsentation, Interview, Angebot, Unterschrieben. Konfigurierbar pro Rolle, da eine Senior-Backend-Einstellung und eine Junior-QA-Einstellung nicht demselben Pfad folgen.
Stellen für mehrere Kunden
Anforderungen unterstützen die Zuordnung mehrerer Kunden, interne Zuweisung, Gehalts- und Kostenerfassung, Start- und Enddaten sowie Archivierung. Das ist die agenturspezifische Modellierung, die Standard-Systeme nicht bieten.
KI-Lebenslauf-Parsing
Hochgeladene Lebensläufe werden automatisch nach Name, Kontaktdaten und strukturierten Daten analysiert, wobei dem Recruiter Konfidenzwerte angezeigt werden, einschließlich der korrekten Handhabung indonesischer Telefonnummernformate, die kein internationales Tool richtig erfasst. Der Recruiter bestätigt, bevor etwas übernommen wird. Die KI nimmt die Tipparbeit ab, nicht das Urteilsvermögen.
In-Browser CV-Anonymisierung
Recruiter schwärzen identifizierende Informationen und erstellen eine kundenfertige Version, ohne dass das Dokument jemals die Plattform verlässt oder einen Drittanbieter-Editor durchläuft. Dies ist die am häufigsten genutzte Funktion im System.
TalentCloud, das Kundenportal
Unsere Kunden erhalten ihre eigene gebrandete Umgebung, um präsentierte Kandidaten zu überprüfen, strukturiertes Feedback zu hinterlassen und den Fortschritt ihrer Stellen zu verfolgen. Die Sichtbarkeit wird explizit vom Recruiter gesteuert: Ein Kandidat wird erst dann sichtbar, wenn wir es entscheiden, und niemals davor.
Rollenbasierte Zugriffssteuerung mit Erzwingung auf Datenbankebene
Admin-, Recruiter- und Viewer-Rollen mit Row-Level-Security, die in der Datenbank und nicht in der Benutzeroberfläche erzwungen wird. Das ist der Teil, den wir am ernstesten nehmen, und der Teil, nach dem Kunden zuerst fragen.
Kollaboration direkt im Datensatz
Kommentare, @Mentions und Aktivitätsprotokollierung zu Kandidaten, sodass der Kontext direkt beim Kandidaten verbleibt und nicht im Posteingang von jemandem.
Vorlagenbasierte Kommunikation mit Audit-Trail
E-Mail-Vorlagen mit dynamischen Variablen, geteilt und persönlich, mit protokollierter Aktivität, sodass wir immer nachvollziehen können, was einem Kandidaten wann mitgeteilt wurde.
Ein Dashboard, das die Realität widerspiegelt
Aktive Rollen, letzte Bewegungen, bereinigter Aktivitäts-Feed und die Kennzahlen, nach denen wir tatsächlich steuern.
Entwicklung als Produktionssystem
Die Entwicklung in Lovable bedeutete, bewusst die Disziplin einzubringen, die eine KI-Entwicklungsumgebung einem nicht aufzwingt:
Autorisierung auf Datenebene
Jede Zugriffsregel wird in der Datenbank mit Row-Level-Security durchgesetzt. Nichts hängt davon ab, dass das Interface einen Button ausblendet. Ein Recruiter kann die vertraulichen Daten eines anderen Recruiters nicht abfragen, und ein Kunde kann nichts abfragen, was ihm nicht explizit freigegeben wurde, unabhängig davon, wie die Anfrage konstruiert ist.
Privacy by Design als Auftragsverarbeiter
Anonymisierung als Kernfunktion. Definierte Aufbewahrungsfristen. Auf die Notwendigkeit beschränkter Zugriff. Die Compliance-Teams unserer Kunden stellen Fragen dazu, wie wir Kandidatendaten verwalten, und wir können diese präzise beantworten.
Struktur, die Iterationen übersteht
Konsistente Muster, konsolidierte Logik und so organisierte Komponenten, dass sowohl unsere Entwickler als auch die KI-Tools in der Codebasis arbeiten können, ohne Kollateralschäden zu verursachen. Ein mit KI gebautes System verschlechtert sich ohne dies schnell. Mit ihr nicht.
Mobile als echte Anforderung
Unsere Recruiter arbeiten vom Smartphone aus, ebenso wie die Hiring Manager unserer Kunden. Durchgehend responsive Layouts, einschließlich eines Kanban-Boards, das auf einem kleinen Bildschirm funktioniert, was schwieriger ist, als es klingt.
Was sich verändert hat
Die Fragmentierung ist verschwunden. Stellen, Kandidaten, Kunden, Kommunikation und Historie befinden sich in einem einzigen System, und es gibt keinen zweiten Ort, an dem man nachsehen müsste.
Platzierungen erfolgen schneller: Parsing macht manuelle Dateneingabe überflüssig, die Pipeline ist auf einen Blick sichtbar und Kundenfeedback trifft über das Portal ein statt in einem E-Mail-Thread mit vier Beteiligten.
Auch unsere Kunden merken den Unterschied. Die Präsentation von Kandidaten über ein gebrandetes Portal mit anonymisierten, konsistent formatierten Lebensläufen ist eine ganz andere Erfahrung als eine E-Mail mit Anhängen, und für ein Unternehmen, das sich über Prozesse nach deutschem Standard positioniert, gehört das Tooling zum Gesamtpaket.
Und weil es unser eigenes System ist, passt es sich an, wenn wir es brauchen. Neue Anforderung, neues Modul, kein Support-Ticket an einen Anbieter und kein Warten auf der Roadmap eines anderen.
Der entscheidende Teil für unsere Kunden
Wir haben dies nicht gebaut, um es zu verkaufen. Wir haben es gebaut, weil wir es brauchten.
Aber es ist der Grund, warum wir mit Autorität sprechen können, wenn ein Kunde mit einem Lovable-Prototyp zu uns kommt und fragt, ob man ihm reale Daten anvertrauen kann. Wir haben die Sicherheitsarbeit, die Strukturarbeit und die Compliance-Arbeit in unserem eigenen System, in derselben Umgebung und unter denselben Bedingungen durchgeführt, und leben seitdem an jedem Arbeitstag mit dem Ergebnis.
Das ist eine andere Art von Referenz als eine Fallstudie über die Software eines Drittanbieters.
Sie nutzen ein mit KI gebautes Tool, auf das Sie sich mehr verlassen, als Sie vermutlich sollten? Wir auditieren es und sagen Ihnen ehrlich, wo es steht, dieselbe Überprüfung, die wir an unserem eigenen System durchgeführt haben.