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Kunden die uns vertrauen
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Referenzen, Branchenerfahrung, Mitarbeiteranzahl, Vertragsarten, Preise, etc. Suche den passendsten IT-Dienstleister für Dein Projekt in den folgenden Kompetenzbereichen:
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Wir haben mehr als 50 Daten-Punkte, die wir dir zu Verfügung stellen. Sowohl für IT-Dienstleister und für Einzelpersonen (nicht nur Freelancer sondern auch Mitarbeitende), um dir bei deinem Projekt zu helfen.
Hierzu zählen z.B. IT-Skills, Referenzen, Branchenerfahrung, Mitarbeiterzahl, Stundensätze und vieles mehr. Die passende Unterstützung für deine Projekte zu finden war noch nie so einfach.
Welche Stundensätze werden aktuell aufgerufen? Und wie stehen die Preferred Supplier im Vergleich zum Markt? Dank unserer Markt- und Preis-Analytics bestens gewappnet sein, für die nächste Verhandlungsrunde.
Mehr als 50 Skill-Bereiche verschaffen einen umfassenden Marktüberblick, auf Wunsch auch angereichert mit eigenen Daten – für ein detailliertes Benchmarking des IT-Spends.
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Den IT-Markt zu sourcen war noch nie so einfach.
Lyncronize entwickelt auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning einen digitalen Assistenten zur Zusammenstellung von IT-Teams, basierend auf Skill-Prognosen und vergangenheitsbezogenen Erfahrungswerten
Die Lyncronize GmbH erhält eine Förderung durch das ProFIT-Programm der Investitionsbank Berlin. Geplant ist die Entwicklung eines neuen digitalen Tools für die Zusammenstellung von Kompetenzteams für Aufgaben im Digitalisierungsbereich. Der Markt ist bislang durch Berater:innen geprägt, die „Matches“ über relationale Stichwortabgleiche generieren und individuell bewerten. Das ist angesichts der Breite der geforderten Skills und der sich rasant wandelnden Arbeitswelt zu unpräzise und so kostenintensiv, dass die Personalakquise nicht selten eine wirtschaftliche Barriere bei der Umsetzung eines Projektes darstellt.
Ein neuartiger, digitaler Ansatz soll mithilfe Künstlicher Intelligenz zu besseren Matchingergebnissen führen. Dazu sollen drei verschiedene Datenmodelle entwickelt und im Matching berücksichtigt werden:
Ein Nutzermodell, das individuelle Eigenschaften und Präferenzen berücksichtigt.
Ein Skill-Modell, das Begriffe über eine ontologische Datenbank erkennt und kontextuell verknüpft.
Ein Marktmodell, das aktuelle Trends und Korrelationen, bspw. von Skills zu Stundensätzen, erfasst.
Dieser im Vergleich zu reinen Keyword-Abgleichen umfassendere Ansatz soll zu einem verbesserten „Matching“ beim Finden geeigneter Projekte und Kandidat:innenen sowie bei der Zusammenstellung ganzer Teams dienen. Allerdings erfordert die Integration von persönlichen Merkmalen und Vorlieben auch eine besondere Berücksichtigung beim Datenschutz. Begleitet werden soll dieser Ansatz durch die Prädiktion von Trends bei Kompetenzprofilen, die sich beispielsweise aus Stellenanzeigen ableiten lassen.
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