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Von verstreuten Profilen zu Recherche, mit der ein Team arbeiten kann.

606Eindeutige LinkedIn-Profile in einer gespeicherten AuswahllisteGespeicherte Umsetzungsnachweise. Einträge einer Auswahlliste, keine Einstellungsergebnisse.
Thunder ComputeVon verstreuten Profilen zu Recherche, mit der ein Team arbeiten kann.
Carl Peterson & Brian Model

Ein Workflow zur Unternehmensrecherche, ein LinkedIn–GitHub-Abgleich und eine Prüfanwendung. Entwickelt, damit ein spezialisiertes Team Systems Engineers finden und bewerten kann – mit den Nachweisen an einem Ort.

Die Herausforderung

Die Recherche nach spezialisierten Engineers bedeutete, Profile zu öffnen, Stellenbezeichnungen einzuordnen, nach öffentlich sichtbarer Programmierarbeit zu suchen und Erkenntnisse in Tabellen zu kopieren. Die Wiederholung dieses Prozesses erschwerte es, eine einheitliche Auswahlliste zu pflegen oder Änderungen zu erkennen.

Die Arbeit

Wir entwickelten zwei ergänzende Tools: einen Recherche-Workflow in Google Sheets und eine durchsuchbare Webanwendung. Unternehmensbezogene Erfassung, Rollenprüfungen und mögliche GitHub-Zuordnungen bilden die Grundlage einer geordneten Recherche. Das Dashboard ergänzt Profildetails, Aufnahme- und Ausschlussentscheidungen, die Abdeckung von Unternehmen, den Verlauf öffentlicher Aktivitäten und Exporttools.

Das Ergebnis

Eine gespeicherte Auswahlliste aus der Übergabe enthält 606 Zeilen mit 606 eindeutigen LinkedIn-Profillinks. Das Team erhielt wiederverwendbare Recherchedaten und Tools, um sie zu prüfen, neue Profile zu aktualisieren und Änderungen nachzuvollziehen. Diese Zahl beschreibt das gespeicherte Rechercheergebnis, keine Einstellungen oder unabhängig geprüften Identitätszuordnungen.

Einblick in die Umsetzung

Zwei Oberflächen. Ein besser wiederholbarer Rechercheprozess.

Das Rechercheteam kann in Google Sheets beginnen und anschließend in der Webanwendung Profile vergleichen und Prüfentscheidungen treffen. Import- und Exporttools verbinden die Ergebnisse; es handelt sich nicht um eine Live-Synchronisierung in beide Richtungen.

01

Vom Unternehmen zur Kandidatenrecherche

Verfügbare Mitarbeiterprofile erfassen, wahrscheinliche Engineering-Rollen prüfen und eine gezieltere Eignungsbewertung mit Begründungen für das Recherchebriefing anwenden.

02

Berufserfahrung trifft öffentliche Arbeit

LinkedIn-Hintergrund neben möglichen GitHub-Zuordnungen prüfen – mit Identitätsprüfungen, Informationen zur Zuordnungssicherheit, Projekten und Programmiersprachen.

03

Ein Prüfprozess unter Kontrolle des Teams

Profile durchsuchen und filtern, die Abdeckung von Unternehmen vergleichen, Kandidaten aufnehmen oder ausschließen und manuelle Archivierungsentscheidungen bei entsprechenden Aktualisierungen beibehalten.

04

Eine Historie, die der nächsten Prüfung Kontext gibt

Datierte Momentaufnahmen und öffentliche Programmieraktivitäten prüfen. Konfigurierbare Zusammenfassungen bündeln sichtbare Änderungen zur Bewertung durch das Rechercheteam.

05

Bereits abgeschlossene Recherche wiederverwenden

Aktualisierungen verarbeiten neu gefundene Personen, ohne jede Klassifizierung zu wiederholen. Aktuelle Abfragen, Importe und Exporte halten nützliche Recherche wiederverwendbar.

06

Für den Betrieb entwickelt

Auftragsstatus, Wiederholungsversuche, Zustandsprüfungen und eine dokumentierte Bereitstellung unterstützen den Workflow. Das Rechercheteam bleibt für Identitätsprüfungen und Auswahlentscheidungen verantwortlich.

Dokumentiertes Ergebnis

Ein konkretes Rechercheergebnis.

606 gespeicherte Zeilen. 606 eindeutige LinkedIn-Links. Jeder Datensatz bündelt verfügbare Angaben zu Rolle, Standort und Eignung, Profillinks und eine Zusammenfassung.

Die bereitgestellte Prüfung untersuchte gespeicherte Dateien und Repository-Stände. Öffentliche Programmieraktivität belegt keine Wechselbereitschaft, und die Auswahlliste dokumentiert keine Einstellungen.
Eine weitere Perspektive auf die Arbeit

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