KI-gesteuerte Berater-Matching mit privaten Embeddings

Wie eine private Vermittlungsplattform Juice Factory AI nutzt, um eine vollständig DSGVO-konforme, KI-gesteuerte Matching-Engine zu entwickeln — von rohen Projektdaten bis zu präzise gerankten Kandidatenempfehlungen.

Zusammenfassung

Konsulthatten ist eine KI-gesteuerte private Vermittlungsplattform, die die gesamte Matching-Pipeline zwischen Beratungsprojekten und Kandidaten automatisiert. Durch die Kombination von:

Strukturierter Projektdatenerfassung
Embeddings für semantische Ähnlichkeit
Mathematischem Vektor-Matching
DSGVO-sicherer Inferenz von Juice Factory AI

kann die Plattform präzise Top-50-Matches in Sekunden liefern — ohne dass sensible Daten die kontrollierte Infrastruktur verlassen.

Die Herausforderung

Traditionelles Berater-Matching ist:

Manuell und zeitaufwendig
Abhängig von Freitext und subjektiver Interpretation
Schwer skalierbar
Riskant aus DSGVO-Perspektive, wenn CVs und Profile an externe KI-Dienste gesendet werden

Konsulthatten benötigte eine Lösung, die:

Projekte semantisch versteht — nicht nur über Schlüsselwörter
Gegen Beraterprofile mathematisch und reproduzierbar matcht
Qualität mit Sprachverständnis rankt
In EU-basierter, datenschutzkonformer KI-Umgebung läuft

Lösungsarchitektur

Schritt 1: Projekt-Scanning und Normalisierung

Die Plattform scannt kontinuierlich Beratungsprojekte aus mehreren Quellen.

Extrahierte und strukturierte Daten:

Technologie-Stack
Rollenbeschreibung
Senioritätslevel
Branche
Erforderliche vs. wünschenswerte Fähigkeiten
Standort / Remote-Grad
Vertragslänge
Sprachanforderungen

Der Text wird normalisiert und für Embedding vorbereitet.

Schritt 2: Embeddings über Juice Factory

Jedes Projekt wird durch den Juice Factory Embedding-Service verarbeitet.

Ergebnis:

Jedes Projekt → eine hochdimensionale Vektorrepräsentation
Semantische Bedeutung bleibt erhalten
Technologie + Rolle + Kontext werden eingewogen
Gespeichert in Vektordatenbank innerhalb kontrollierter Umgebung

Dies ermöglicht mathematisches Ähnlichkeits-Matching — nicht nur Textvergleich.

Schritt 3: Beraterprofil → dieselbe Embedding-Pipeline

Wenn ein Berater beitritt:

CV
Profiltext
Projektbeschreibungen
Kompetenzlisten

→ werden durch exakt dasselbe Embedding-Modell verarbeitet.

Dies ist entscheidend: gleiches Modell + gleiche Pipeline = vergleichbare Vektoren.

Mathematisches Vektor-Matching

Das System führt nun aus:

profil_embedding × alle_projekt_embeddings

Ähnlichkeitsmaß (Kosinus-Ähnlichkeit / Skalarprodukt).

Output:

Top-50 semantisch ähnlichste Projekte
Vollständig modell-agnostisch
Extrem schnell
Vollständig reproduzierbar

Dieser Schritt ist rein mathematisch — noch kein LLM.

KI-Verfeinerung mit Juice Factory Inferenz

Jetzt wird das Juice Factory KI-Modell aktiviert — DSGVO-sicher gehostet.

Das Modell erhält:

Beraterprofil (strukturiert + Text)
Top-50 Projekte
Matching-Kontext

Es führt aus:

Natürliches Sprachverständnis
Anforderungsinterpretation
Erfahrungsgewichtung
Risiko-/Passungsanalyse
Motivationsindikatoren
Semantische Gap-Bewertungen

Output:

Gerankte Liste
Begründung pro Match
"Fit-Score"
Flags für Stärken / Schwächen

DSGVO und Datenschutz

Dies war entscheidend in der Architektur.

Konsulthatten nutzt Juice Factory AI weil:

Inferenz in kontrollierter EU-Umgebung erfolgt
Keine Profile an öffentliche LLM-APIs gesendet werden
Embeddings als interne Daten behandelt werden
Keine Trainings-Lecks
Keine Drittanbieter-Modelle auf Kundendaten trainiert werden
Isolierte Inferenzumgebung

Ergebnis: KI-gesteuertes Matching ohne Datenschutzrisiko.

Ergebnisse

Nach der Implementierung:

⏱ Matching-Zeit: Stunden → Sekunden
🎯 Relevanz: deutlich verbesserte Top-Treffergenauigkeit
📈 Skalierung: Tausende Projekte parallel
🔁 Reproduzierbares Ranking
🔒 DSGVO-sichere KI-Nutzung
🤖 Weniger manuelle Prüfung

Juice Factory Mehrwert in diesem Anwendungsfall

Konsulthatten nutzt Juice Factory für drei kritische Ebenen:

Embeddings-Infrastruktur

Konsistente Vektoren
Semantische Vergleichbarkeit

Private KI-Inferenz

Sprachverständnis
Ranking
Begründungen

Datenschutzkonforme Operation

Keine Datenexfiltration
EU-sichere KI-Ausführung
Enterprise-bereit

Nächste Schritte

Wenn Sie ähnliche Matching-Systeme, Content-Empfehlungs-Engines oder semantische Suchlösungen entwickeln, die DSGVO-Konformität erfordern, erkunden Sie wie private KI-Inferenz die benötigten Funktionen ohne Datenschutz-Kompromisse bieten kann.

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