Wo der Leerlauf entsteht.
Recruiter verbringen täglich Stunden mit dem manuellen Sichten von Bewerbungen und dem Abgleichen von LinkedIn-Profilen. Dies verzögert den Einstellungsprozess und bindet wertvolle Ressourcen.
HR & Recruiting
Automatisierte Bewerbervorauswahl via LinkedIn & E-Mail
Automatisiere die Vorauswahl von Bewerbern durch LinkedIn-Scraper und KI-basierte Lebenslaufanalyse, inklusive Terminbuchung.
Wie der Ablauf stabiler wird.
Ein n8n-Workflow, der eingehende Bewerbungen (E-Mail) analysiert, automatisch LinkedIn-Profile scraped, die Daten mit einer KI bewertet und bei Übereinstimmung einen Vorstellungstermin vorschlägt und im Kalender blockt.
Diagramm
Workflow-Visualisierung
Technische Bausteine
n8ngmaillinkedinopenaigoogle calendarslackairtable
Von Eingang bis Ausgabe
1
E-Mail-Trigger
Starte Workflow bei neuer Bewerbungs-E-Mail mit Anhang.
2
Lebenslauf parsen
Extrahiere Bewerberdaten via KI aus Lebenslauf.
3
LinkedIn-Suche
Suche und scrape LinkedIn-Profil des Bewerbers.
4
Bewertung
Vergleiche Daten und erstelle Score mittels KI.
5
Terminvorschlag
Erstelle verfügbare Zeitslots im Kalender.
6
E-Mail versenden
Sende personalisierte E-Mail mit Terminvorschlag.
7
Bestätigung verarbeiten
Warte auf Bestätigung und blocke Termin.
8
Daten speichern
Speichere Bewerberdaten in Airtable.
# Automatisierte Bewerbervorauswahl via LinkedIn & E-Mail
## Zielsetzung
Dieser Workflow automatisiert die erste Bewerbervorauswahl, reduziert manuelle Arbeit und beschleunigt den Einstellungsprozess.
## Voraussetzungen
- n8n-Instanz
- E-Mail-Konto (z.B. Gmail, Outlook)
- LinkedIn API-Zugang oder Scraper (z.B. via n8n-LinkedIn-Node)
- OpenAI-API-Key (oder andere KI)
- Google Calendar-API
- Slack-Webhook (optional)
## Workflow-Ablauf
### Schritt 1: E-Mail-Eingang triggern
- **Trigger**: E-Mail-Eingang (z.B. Gmail-Node) bei neuer Bewerbung.
- **Aktion**: Extrahiere Anhänge (Lebenslauf, Anschreiben) und Metadaten (Absender, Betreff).
### Schritt 2: Lebenslauf parsen & analysieren
- **Node**: OpenAI-Node (oder andere KI) – extrahiere relevante Daten: Name, Qualifikationen, Erfahrung, Skills.
- **Output**: Strukturierte JSON mit Bewerberdaten.
### Schritt 3: LinkedIn-Profil suchen & scrapen
- **Node**: HTTP-Request-Node – rufe LinkedIn-Suche auf (via offizielle API oder Scraper).
- **Filter**: Übereinstimmung mit Name + Unternehmen (aus Lebenslauf).
- **Output**: Profil-URL, aktuelle Position, Berufserfahrung.
### Schritt 4: Datenabgleich & Bewertung
- **Node**: OpenAI-Node – vergleiche Lebenslauf-Daten mit LinkedIn-Daten, erstelle Score (1-10).
- **Bedingung**: Wenn Score > 7, fahre fort; sonst sende Absage.
### Schritt 5: Terminvorschlag generieren
- **Node**: Google Calendar-Node – prüfe Verfügbarkeit, schlage 3 Zeitslots vor.
### Schritt 6: E-Mail an Bewerber senden
- **Node**: Gmail-Node – sende personalisierte E-Mail mit Terminvorschlag und Link zur Bestätigung (z.B. Calendly).
### Schritt 7: Bestätigung abwarten
- **Trigger**: Webhook-Node (von Calendly) oder E-Mail-Eingang mit Bestätigung.
- **Aktion**: Termin im Kalender blocken, Slack-Benachrichtigung an Recruiter senden.
### Schritt 8: Daten speichern
- **Node**: Datenbank-Node (z.B. Airtable) – speichere Bewerberdaten, Score, Status.
## Erweiterungen
- Mehrere Jobprofile mit unterschiedlichen Kriterien.
- Automatische Absagen mit Template.
- Integration mit ATS (z.B. Greenhouse).
## Fehlerbehandlung
- Bei LinkedIn-Sperre: Wartezeit einbauen, Fallback auf manuelle Prüfung.
- Bei KI-Fehlern: Logging und manuelle Nachbearbeitung.
## Fazit
Dieser Workflow spart Recruitern täglich Stunden, erhöht die Qualität der Vorauswahl und sorgt für schnelleres Feedback an Bewerber.
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