KiHire.
KI-Recruiting für das Gesundheitswesen — Stellen, Kandidaten, Treffer. Erstmarkt: Physiotherapie.

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.
Die Folge: Stellen bleiben Monate offen, Bewerbungen versanden, Hires werden aus dem Bekanntenkreis gemacht — mit allem, was an Bias und Engpass dranhängt.
Agents, die suchen, lesen, entscheiden — nicht nur Liste filtern.
KiHire nimmt eine Job-Beschreibung, lässt einen Claude-Agent den Kontext extrahieren (Skills, Senioritäts-Level, Branche), startet einen Sourcing-Agent, der Kandidaten findet, und bewertet jeden mit einem Match-Score plus Begründung. Outreach-Mails sind personalisiert auf Basis der Kandidaten-Erfahrung.
Beta läuft im Erstmarkt Physiotherapie. Pricing pro Match, kein Seat-Modell — fair für Träger mit 1–10 Stellen pro Jahr. Die Datenschicht läuft auf einem eigenen Supabase-Backend, vollständig von der Notion-Beta migriert.
/ tech-decisions
Drei Entscheidungen, die wichtig waren.
Agent-Loop
Claude Sub-Agents pro Sourcing-Schritt
Statt einer einzigen Prompt-Kette: spezialisierte Agents für Job-Analyse, Profil-Suche, Match-Bewertung, Outreach-Entwurf. Jeder Agent hat eigenes Kontext-Fenster — bessere Ergebnisse bei langen Job-Beschreibungen.
Daten-Schicht
Supabase als Daten-Rückgrat
Von der Notion-Beta vollständig auf Supabase migriert — rund 15.000 Stellen im Bestand, deterministisches Matching. Postgres + Auth + Edge Functions, ein Projekt pro Anwendung.
Pricing
Pro Match, nicht pro Seat
Klassische ATS-Tools rechnen pro Recruiter ab — bestraft kleine Firmen mit unregelmäßigem Bedarf. KiHire rechnet pro qualifiziertem Match. Faires Modell für 1–10 Stellen pro Jahr.
/ weitere apps
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Watchlist
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GOLAZO
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