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CoachHub, ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Digital Coaching, wuchs schnell und investierte stark in Produkt und Engineering. Mit wachsenden Teams in Europa und den USA musste CoachHub Dutzende technische Positionen über mehrere Abteilungen hinweg besetzen – ohne das Geschäft auszubremsen oder bei der Qualität Kompromisse einzugehen.

Diese Case Study zeigt, wie CoachHub KI-Interviews mit lizzyAI einsetzte, um das Bewerbungsrauschen zu durchbrechen, technische Top-Talente schneller zu identifizieren und sowohl Hard Skills als auch Soft Skills früh im Prozess zu bewerten.

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Kunde: CoachHub

CoachHub ist ein schnell skalierendes, globales Unternehmen an der Schnittstelle von Technologie, Personalentwicklung und moderner Workplace Performance. Mit der Expansion der Plattform und steigender Kundennachfrage wuchs auch der Bedarf an erstklassigen Tech-Teams.

Um das Wachstum zu unterstützen, stellte CoachHub abteilungs- und funktionsübergreifend ein, darunter Positionen wie:

Software Engineers (Frontend, Backend, Full Stack)
Data Engineers und Analytics-Rollen
Machine Learning und KI-bezogene Rollen
QA Engineers und Automation Specialists
DevOps und Cloud-Infrastruktur-Rollen
Product- und Engineering-Leadership-Rollen

Diese Einstellungen verteilten sich über mehrere Standorte und Hubs in Europa und den USA, was den Recruiting-Prozess zusätzlich komplex machte.
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Die Herausforderung: Tausende Bewerbungen – und zu viel Rauschen

Als CoachHub Stellen über mehrere Teams hinweg öffnete, stieg das Bewerbungsvolumen sprunghaft an. Es gingen Tausende und Abertausende Bewerbungen ein, und das Recruiting-Team stand vor einer schwierigen Realität:

Selbst mit starken Recruitern und Hiring Managern konnte das manuelle Screening nicht Schritt halten.
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Die größten Herausforderungen waren:

Zu viele Bewerbungen für eine gründliche Sichtung
‍Wenn Hunderte Kandidat:innen sich auf jede Stelle bewerben, sind Recruiter gezwungen, schnelle Entscheidungen mit begrenzten Informationen zu treffen. Das erhöht das Risiko, großartige Talente zu übersehen.

Rauschen filtern, ohne Qualität auszufiltern
‍Viele Bewerber:innen sahen auf dem Papier gut aus, aber es war schwierig, schnell zu erkennen, wer echte technische Tiefe mitbrachte und wer nicht.
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Inkonsistentes Screening über Abteilungen und Standorte hinwegUnterschiedliche Teams haben oft unterschiedliche Erwartungen. Screening-Standards können zwischen Managern, Rollen und Regionen variieren, was eine konsistente Skalierung des Recruitings erschwert.
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Lebensläufe erzählten nicht die ganze GeschichteIm Tech-Recruiting bilden Lebensläufe oft nicht ab, worauf es wirklich ankommt: praktische Problemlösungsfähigkeit, Engineering-Urteilsvermögen, Kommunikationsklarheit, Zusammenarbeit und Teamfähigkeit, Eigenverantwortung und Produktdenken.

CoachHub brauchte einen Weg, über oberflächliches Screening hinauszugehen und echte High-Signal-Kandidat:innen früher zu identifizieren.
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Warum KI-Interviews der richtige nächste Schritt waren

CoachHub suchte nicht nach Automatisierung um der Automatisierung willen. Sie brauchten eine smartere, skalierbare Methode, um zwei entscheidende Fragen früh zu beantworten: Kann diese Person die Arbeit technisch leisten? Wird diese Person in einem kollaborativen Teamumfeld aufblühen? Traditionelles Screening fokussiert sich oft auf das eine oder das andere. CoachHub brauchte beides.

Genau hier wurden KI-Interviews mit lizzyAI zum strategischen Vorteil.
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Die Lösung: lizzyAI bewertete technische Tiefe und Soft Skills im großen Maßstab

CoachHub implementierte lizzyAI, um das Frühphasen-Screening über Teams und Standorte hinweg zu stärken und zu standardisieren. Statt sich nur auf Lebensläufe und kurze Recruiter-Screenings zu verlassen, ermöglichte lizzyAI CoachHub eine tiefere und konsistentere Bewertung von Kandidat:innen von Anfang an.
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Tiefgehendes technisches Screening – jenseits von Keywords
‍lizzyAI half CoachHub, echte technische Fähigkeiten durch strukturierte, rollenrelevante Fragen zu bewerten, wie: Architektur- und System-Design-Denken, Debugging und Root-Cause-Analyse, API-Design und Performance-Tradeoffs, Datenmodellierung und Engineering-Grundlagen, Teststrategie und Reliability-Mindset sowie Cloud- und Infrastruktur-Reasoning. So konnten Kandidat:innen mit echtem Tiefgang identifiziert werden – nicht nur solche mit den richtigen Buzzwords.
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Soft-Skills- und Teamwork-Bewertung direkt im Prozess integriert
‍CoachHub legte großen Wert darauf, wie Kandidat:innen zusammenarbeiten, kommunizieren und im Team agieren. lizzyAI half bei der Bewertung von Eigenschaften, die auf einem Lebenslauf oft unsichtbar bleiben: klare Kommunikation und strukturiertes Denken, Eigenverantwortung und Accountability, Feedback-Mindset und Lernbereitschaft, Zusammenarbeit und crossfunktionale Teamarbeit sowie der Umgang mit Ambiguität und Priorisierung.

So erhielten Recruiter und Hiring Manager ein vollständigeres Bild der Kandidatenpassung, schon früh im Funnel.
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Eine konsistente Recruiting-Erfahrung über Europa und die USA hinweg
‍Mit Teams, die an mehreren Standorten einstellten, half lizzyAI CoachHub dabei, einen einheitlicheren Screening-Ansatz zu schaffen, der abteilungsübergreifend funktionierte. Diese Konsistenz reduzierte interne Reibung und stärkte das Vertrauen in Shortlists – unabhängig davon, wo die Position angesiedelt war.
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Das Ergebnis: Weniger Rauschen, mehr Signal, schnellere Shortlists

CoachHubs Recruiting-Team sah schnell den Unterschied im täglichen Recruiting-Betrieb. Statt Zeit in Bewerbungsbergen zu versenken, konnten sich Recruiter und Hiring Manager auf die Kandidat:innen mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit konzentrieren.

Hochwertigere Shortlists für Hiring Manager
‍Hiring Manager erhielten stärkere Kandidatenpools mit klareren Belegen für technische Bereitschaft und Teampassung – das reduzierte Abstimmungsschleifen und beschleunigte die Entscheidungsfindung.
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Schnellerer Fortschritt von der Bewerbung zum Interview
‍Da KI-Interviews ein tieferes Frühphasen-Screening übernahmen, konnten High-Potential-Kandidat:innen schneller weitergeführt werden, was den Schwung verbesserte und Absprünge reduzierte.
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Sicherere Entscheidungen über Teams hinweg
‍Weil Kandidat:innen nach konsistenten Kriterien bewertet wurden, konnten sich Teams über Abteilungen hinweg schneller darauf einigen, wie „großartig" aussieht.
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Eine bessere Candidate Experience für ernsthafte Bewerber:innen
‍Top-Kandidat:innen konnten ihre Fähigkeiten und ihr Denkvermögen früh unter Beweis stellen, statt nur nach Lebenslauf oder Keyword-Matching beurteilt zu werden.
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Warum das wichtig ist: Die besten Tech-Talente findet man nicht durch Lebenslauf-Filterung

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Bei hohem Bewerbungsvolumen greifen die meisten Recruiting-Teams standardmäßig auf schnelleres Lebenslauf-Screening zurück. Aber im modernen Tech-Recruiting birgt dieser Ansatz ein großes Risiko: Man filtert nach Keywords statt nach Kompetenz.

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CoachHubs Erfahrung zeigt einen besseren Weg: KI-Interviews nutzen, um das Signal früh zu erhöhen. Technische Tiefe und Teamfähigkeit gleichzeitig bewerten. Screening über Rollen, Teams und Regionen hinweg skalieren. Hiring Managern schneller bessere Kandidat:innen liefern.
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Zentrale Erkenntnisse

CoachHub stellte für Dutzende technische Positionen über Abteilungen in Europa und den USA ein, während Tausende Bewerbungen den Funnel fluteten. Die Herausforderung war klar: zu viel Rauschen, zu wenig Signal.

Mit KI-Interviews powered by lizzyAI konnte CoachHub:

Technische Top-Kandidat:innen schneller identifizieren
Tiefgehende technische Fähigkeiten früher im Prozess bewerten
Soft Skills, Zusammenarbeit und Kommunikation im großen Maßstab erfassen
Ein konsistenteres Recruiting über Teams und Standorte hinweg aufbauen
Den manuellen Screening-Aufwand reduzieren und das Vertrauen in Einstellungsentscheidungen stärken

Möchten Sie Ihr Tech-Recruiting mit KI-Interviews skalieren?

Wenn Sie über mehrere Teams und Standorte hinweg einstellen und mit Bewerbungsflut kämpfen, können KI-Interviews Ihnen helfen, das Rauschen zu durchbrechen und echte Talente schneller zu finden. lizzyAI hilft Recruiting-Teams, technische Fähigkeiten und Soft Skills früh zu bewerten – damit Hiring Manager ihre Zeit mit den richtigen Kandidat:innen verbringen, nicht nur mit den am besten polierten Lebensläufen.

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