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Beta Next.js · Supabase · Deterministisches Matching

KiHire.

Die Karteikarte für Physios und Ergos — gefunden werden, ohne zu suchen. Beta in NRW.

KiHire — Karteikarten-Ansicht einer Physiotherapeutin (fiktiv): vollständiges Profil mit Kriterien-Chips, daneben drei passende Praxen mit Match-Ringen von 9/9 bis 6/9.

Recruiting im Gesundheitswesen ist kaputt.

Physiotherapie-Praxen, MVZ und Kliniken haben laufend offene Stellen und keinen eigenen Recruiter. LinkedIn Recruiter kostet 9.000 € jährlich pro Seat — für ein Volumen, das das nicht rechtfertigt. Externe Headhunter nehmen 25 % vom Jahresgehalt. Beide Optionen treffen die Realität kleiner Träger nicht.

Auf der anderen Seite steht eine Berufsgruppe, die den ganzen Tag behandelt und abends keine Lust auf Stellenbörsen hat. Die Folge: Stellen bleiben Monate offen, Bewerbungen versanden, Hires werden aus dem Bekanntenkreis gemacht — mit allem, was an Bias und Engpass dranhängt.

Eine Kartei, die weiterarbeitet, wenn die Suche vorbei ist.

KiHire dreht die Richtung um. Statt einer Stellenbörse, die man aktiv durchsuchen muss, legt man einmal eine Karteikarte an: E-Mail, Postleitzahl, Fachbereich, ein paar Fragen zur Wunsch-Arbeit. Danach passiert nichts mehr — bis eine Stelle wirklich passt. Dann kommt eine Nachricht, und man sagt Ja oder Nein. Die Karte bleibt auch bestehen, wenn gerade kein Jobwunsch da ist.

Das Gegenstück ist die Job-Karte des Arbeitgebers, aufgebaut aus denselben sechs Vergleichs-Achsen. Was dazwischen liegt, ist bewusst keine KI-Bewertung, sondern ein nachvollziehbarer Abgleich — und ein Mensch, der vor der Zustellung draufschaut.

Die Beta läuft im Erstmarkt Physiotherapie, regional am Niederrhein und Mittelrhein, danach schrittweise im deutschsprachigen Raum. Die Kartei ist im Aufbau; Kontaktdaten werden erst nach beidseitiger Freigabe sichtbar.

/ tech-decisions

Drei Entscheidungen, die wichtig waren.

Matching

Bewusst ohne Sprachmodell

Das Matching ist deterministisch: harte Filter, danach ein Punkte-Score über sechs Vergleichs-Achsen. Kein LLM, keine Embeddings. Grund: Ein Treffer muss erklärbar und wiederholbar sein — und niemand soll von einem Modell bewertet werden. Was die Maschine liefert, ist eine Vorauswahl; entschieden wird von Menschen.

Daten-Schicht

Supabase als Daten-Rückgrat

Von der Notion-Beta vollständig auf Supabase migriert — rund 15.000 offene Stellen im Bestand, täglich per Feed aktualisiert. Postgres, Auth und Edge Functions in einem Projekt, Kontaktfreigabe über signierte Links mit beidseitigem Opt-in.

Modell

Kartei statt Job-Portal

Ein Profil, das auch ohne aktiven Jobwunsch bestehen bleibt — die Kartei arbeitet weiter, wenn die Suche längst vorbei ist. Bezahlt wird nur der Kontakt, den ein Kandidat freigegeben hat — keine Provision, keine Grundgebühr: fair für Träger mit 1–10 Stellen im Jahr.

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