HrFlow.ai
HrFlow.ai · Business
HrFlow.ai ist eine HR-Datenplattform mit API: Sie parst Lebensläufe und Stellenanzeigen, taggt Skills und rankt Kandidaten mit Modellen, die auf Einstellungsentscheidungen trainiert sind.
Über HrFlow.ai
About
Was ist HrFlow.ai
HrFlow.ai ist ein französisches Unternehmen aus dem Jahr 2016, das Recruiting-Intelligenz als Infrastruktur verkauft und nicht als weitere Recruiting-App. Die Plattform bietet über ein Dutzend APIs zum Parsen, Taggen, Suchen, Bewerten, Matchen und Erklären von Talentdaten, dazu ein Portal für Teams, die lieber klicken als programmieren. Mehr als 1.000 Kunden arbeiten damit, und das Unternehmen gibt an, über 100 Millionen Profile verarbeitet zu haben.
Das eigentliche Problem ist die unordentliche Eingabe. Eine Recruiting-Abteilung bekommt Lebensläufe als PDF, als Scan, als Word-Datei und als eingefügten Text, in einem Dutzend Sprachen, und jeder beschreibt Kompetenzen auf seine eigene Weise. HrFlow.ai macht daraus ein Profilobjekt mit einheitlichen Feldern, auf dem Suche und Ranking aufsetzen. Genau diese Talent-Daten-API bauen sich viele Bewerbermanagement-Systeme sonst selbst.
Die API zur Lebenslauf-Analyse deckt einen großen Teil der Eingangsarbeit ab. Die API für Kandidaten-Matching übernimmt den nächsten Schritt, und viele Teams ergänzen die semantische Kandidatensuche erst, wenn die Datenbank über einige tausend Datensätze hinauswächst.
Die wichtigste Einschränkung: Das hier ist Entwicklerterrain. Einen visuellen Builder für einen kompletten Recruiting-Prozess gibt es nicht, und das Portal setzt voraus, dass Sie Quellen, Boards und Algorithmen verstehen. Abgerechnet wird nach Nutzung, veröffentlicht ist nur eine kostenlose Stufe. Die tatsächlichen Kosten hängen also davon ab, wie viele Anfragen und Datensätze Sie durchschicken.
Erste Schritte
- Legen Sie einen Workspace unter hrflow.ai/signup an. In der kostenlosen Stufe testen Sie die APIs, bevor Sie mit dem Vertrieb sprechen.
- Kopieren Sie API-Key und Secret aus den Workspace-Einstellungen. Bei Bedarf beschränken Sie den Ursprung der Aufrufe über eine Liste erlaubter Domains.
- Erstellen Sie eine Source für Profile und ein Board für Stellenanzeigen. Beide wirken als Ordner, in denen Datensätze indexiert werden.
- Schicken Sie einen Lebenslauf an den Parsing-Endpoint, als Datei oder als Rohtext. Der synchrone Modus liefert das strukturierte Objekt direkt in der Antwort, der asynchrone stellt den Job in die Warteschlange und löst am Ende einen Webhook aus.
- Aktivieren Sie die Module, die Sie brauchen, etwa Tagging, Suche oder Scoring, und binden Sie Ihre Tools über den Connector-Katalog oder einen Workflow an.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von HrFlow.ai.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Produktteams im HR-Tech
- Personalberatungen und Staffing-Agenturen
- Großunternehmen mit interner Mobilität
- Datenteams in der Personalabteilung
Aufgaben
- Einen Ordner voller Lebensläufe in eine durchsuchbare Datenbank verwandeln
- Bewerber für eine offene Stelle sortieren
- Jobtitel und Skills vereinheitlichen
- Eine Begründung für eine Absage schreiben
- Ähnliche Kandidaten finden
Szenarien
- Eine Einstellungswelle mit festem Sichtungsdatum
- Recruiting über Ländergrenzen in lokalen Sprachen
- Eine Prüfung nach dem EU AI Act
- Der Start eines internen Job-Marktplatzes
Wichtigste Funktionen
Lebensläufe und Anzeigen in großem Volumen parsen
Der Parsing-Endpoint nimmt PDF, DOCX, PNG und JPEG an und gibt über 60 Datenpunkte zurück: Kontaktdaten, Berufserfahrung, Ausbildung, Unternehmen, Jobtitel und Skills. Rohtext verarbeitet er ebenfalls, für Bilder gibt es eine eigene OCR-Route. HrFlow.ai nennt 96 Prozent Genauigkeit über mehr als 43 Sprachen, eine Zahl aus dem eigenen Haus und nicht aus einem unabhängigen Test. Synchroner und asynchroner Modus lassen Sie zwischen sofortiger Antwort und großen Warteschlangen wählen.
Taxonomie-Tagging ohne Code
Die Tagging-API vergibt Labels aus einer Taxonomie an beliebigen Text: einen kompletten Lebenslauf, eine einzelne Station oder eine Stellenbeschreibung. Sie starten mit einem Standard-Referenzrahmen aus dem Marketplace, etwa ROME 4.0 für die Berufsklassifikation, oder laden eigene Berufsfamilien und Kompetenzen hoch. Diese Tags speisen Filter, Analysen und die Vorhersage fehlender Skills. Ohne sie sind Berichte zwischen Teams kaum vergleichbar.
Scoring und Matching in beide Richtungen
Scoring ordnet Stellen für eine Person und Personen für eine Stelle. Der Recommender dahinter wurde mit 1,2 Milliarden Einstellungsentscheidungen trainiert. Jedes Ergebnis trägt eine Wahrscheinlichkeit, und HrFlow.ai nennt rund 83 Prozent Genauigkeit. Matching geht einen anderen Weg und liefert ähnliche Profile oder ähnliche Stellen, was besser zu Talententdeckung und Dublettenprüfung passt als zum Sortieren einer Shortlist.
Gehostete Suche mit Antworten in Millisekunden
Die Such-API ist eine verwaltete Engine mit Query-DSL, Tippfehlertoleranz und HR-spezifischer Semantik. HrFlow.ai spricht von Antwortzeiten unter 100 ms. Sie indexieren Profile in einer Source und Stellen in einem Board und fragen beide Seiten ab, ohne Elasticsearch zu betreiben oder Analyzer zu justieren. Für ein ATS mit wachsender Kandidatendatenbank entfällt damit ein größeres Infrastrukturprojekt.
Embeddings und vorausschauende Bewertung
Die Embedding-API erzeugt HR-native Vektoren für Profile, Stellen und freien Text, trainiert auf Recruiting-Daten und über Sprachen hinweg nutzbar. Diese Vektoren tragen Ähnlichkeitssuche, Clustering und Dublettenprüfung. Das Grading geht weiter und schätzt, ob ein Kandidat sich bewirbt und wie ein Gespräch wahrscheinlich endet. HrFlow.ai beansprucht 94 Prozent Genauigkeit gegenüber 64 Prozent bei menschlichen Prüfern, ein Vergleich, den Sie bis zum eigenen Test als Anbieteraussage behandeln sollten.
Erklärungen für den Compliance-Alltag
Die Reasoning-API erklärt, warum eine Bewertung hoch oder niedrig ausfällt, und listet die Faktoren dahinter. Sie schlägt außerdem Weiterbildungswege und Prüfpunkte für das Gespräch vor. HrFlow.ai positioniert das als Unterstützung der Transparenzpflichten aus dem EU AI Act, und das AI Studio enthält Bias-Audits zu Geschlecht, Herkunft, Alter und Standort. Wer in regulierten Märkten verkauft, braucht diese Dokumentation oft genauso dringend wie die Bewertung selbst.
Connectoren und Workflow-Automatisierung
Mehr als 200 Connectoren verbinden die Plattform mit ATS, HRIS, HCM, CRM, Jobbörsen und Cloud-Speichern. Anbieter von KI-Recruiting-Software halten damit ihr eigenes Produkt synchron zu den Systemen ihrer Kunden. Daten laufen über Sources, Boards und Ziele, und Workflows verketten Schritte wie parsen, taggen, bewerten und an ein weiteres Tool übergeben. Webhooks decken die Ereignisse dazwischen ab. Zusammen ergibt das eine ETL-Schicht für Talentdaten, und genau das ist oft der Grund, warum Käufer HrFlow.ai einem einzelnen Parser vorziehen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Ein Anbieter deckt Parsing, Tagging, Suche, Scoring, Matching und Grading ab, was die Zahl der Integrationen in einem HR-Produkt senkt.
- Die Sprachabdeckung ist mit über 43 Sprachen breit, und der Parser nimmt neben Textdateien auch Scans an.
- Suche und Scoring laufen als verwaltete Dienste, Ihr Team betreibt also weder einen Suchcluster noch einen eigenen Ranking-Stack.
- Der Connector-Katalog erreicht über 200 Systeme, darunter die ATS und HRIS, die die meisten Recruiter ohnehin nutzen.
- Compliance-Funktionen wie Bewertungserklärungen und Bias-Audits sind eingebaut, was bei öffentlichen Ausschreibungen und AI-Act-Prüfungen hilft.
Nachteile
- Das Produkt setzt Engineering-Ressourcen voraus. Ein kleines HR-Team ohne Entwickler findet das Portal nützlich, aber begrenzt.
- Die veröffentlichte Preisliste endet bei der kostenlosen Stufe. Für das Budget brauchen Sie ein Angebot, und die Kosten hängen von Anfrage- und Datensatzvolumen ab, die Sie vorher oft nicht kennen.
- Die Genauigkeitszahlen stammen von HrFlow.ai, und echte Ergebnisse schwanken mit Layout, Scanqualität und Sprache. Planen Sie eine Prüfrunde ein.
- Eigene Scoring-Algorithmen brauchen labelingfähige Beispiele aus Ihrer eigenen Einstellungshistorie. Bis die Ausgabe verlässlich ist, vergeht Zeit.
Häufige Fragen
Die Plattform macht aus Lebensläufen und Stellenbeschreibungen strukturierte Daten und bietet APIs, um diese Daten zu durchsuchen, zu bewerten, zu matchen und zu erklären. HR-Tech-Anbieter und Arbeitgeber nutzen sie als Intelligenzschicht in ihren eigenen Recruiting-Produkten.
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