Case Study Artrevolver GmbH

Was Maschinen aus CVs nicht lesen können

Ein Lebenslauf ist kein Formular. Er ist eine Erzählung mit Lücken, Sprüngen und impliziten Aussagen. Wer 2019 „Teamleitung" schreibt und 2021 „Bereichsleitung", hat einen Rollenwechsel vollzogen, den kein Feld abbildet.

Genau daran scheitern heutige Systeme. Auf realen europäischen Lebensläufen erreichen sie einen Micro-F1-Score von rund 0,42. Die Artrevolver GmbH aus Frankfurt will über 0,80.

Artrevolver sichert sich die Forschungszulage für KI-gestütztes CV-Parsing in Heyrecruit

Von der Stichwortsuche zum semantischen Karriereverständnis

Regex versteht keine Karrieren

Klassische CV-Parser arbeiten mit Regeln. Regex-Muster, POS-Tagging, feste Feldzuordnungen. Solange ein Lebenslauf aussieht wie erwartet, funktioniert das. Sobald er es nicht tut, bricht die Erkennung zusammen.

Was diesen Verfahren fehlt, ist Kontext. Sie erkennen keine impliziten Aussagen, keine semantischen Zusammenhänge zwischen Kompetenzen und Zeiträumen, keine Rollenwechsel innerhalb desselben Arbeitgebers. Die Folge: Matching-Qualitäten zwischen 35 und 45 Prozent und Recruiter, die am Ende doch wieder selbst lesen.

Artrevolver: Softwarehaus aus Frankfurt

Die Artrevolver GmbH sitzt am Roßmarkt mitten in Frankfurt und entwickelt Softwarelösungen — Kundenprojekte ebenso wie eigene Produkte. Das bekannteste davon ist Heyrecruit, eine Plattform für Bewerbermanagement und Recruiting.

Anfang 2023 startete das Team ein Forschungsvorhaben, das über die reine Produktentwicklung hinausgeht: ein kontextsensitives CV-Parsing-Framework, das Lebensläufe nicht ausliest, sondern versteht. 379,8 Personenmonate, komplett aus eigenen Mitteln.

Sitz der Artrevolver GmbH am Roßmarkt in Frankfurt am Main

Ontologie statt Stichwortsuche

Das Framework kombiniert mehrere Ansätze. Ein mehrstufiger Transformer-Parser mit Token-Classification-Head extrahiert strukturierte Karriereverläufe direkt aus PDF-Dokumenten. BERT in Kombination mit CRF, ergänzt um RoBERTa und DeBERTa, erkennt Entitäten auch bei stark variierenden Layouts und Sprachstilen.

Darunter liegt eine OWL-basierte Ontologie auf Basis von ESCO und ISCO, den europäischen Klassifikationsstandards für Kompetenzen und Berufe. Sie strukturiert das Wissen so, dass „Teamleitung" und „Bereichsleitung" nicht zwei Stichworte sind, sondern zwei Punkte auf einem Pfad.

Das Matching selbst läuft über ein Dual-Encoder-Modell mit Re-Ranking via Cross-Encoder. Und weil im Recruiting niemand einer Blackbox trauen sollte, macht Explainable AI über SHAP jede Empfehlung nachvollziehbar.

Architektur des kontextsensitiven CV-Parsing-Frameworks

Wir haben zweieinhalb Jahre geforscht, bevor wir überhaupt an Förderung dachten. Banhoek hat gezeigt: die Zeit war nicht verloren.

Tom Guttmann, Gesellschafter der Artrevolver GmbH

Wer seine Innovation belegen kann, sichert sich die Forschungszulage. Wir zeigen, wie’s geht.

Zweieinhalb Jahre rückwirkend

Das Vorhaben begann am 2. Januar 2023. Beantragt wurde die Forschungszulage erst im September 2025 — zweieinhalb Jahre später. Das ist kein Versäumnis, sondern eine der wichtigsten Eigenschaften des Instruments: Aufwände aus den zurückliegenden Jahren bleiben förderfähig.

Banhoek Consulting übersetzte ein tief technisches Vorhaben in eine förderfähige Darstellung. Entscheidend war der Nachweis, dass die Neuartigkeit nicht in den Einzelbausteinen liegt — BERT, CRF und Transfer Learning sind bekannt — sondern in ihrer Verzahnung zu drei neuen Komponenten: einem kontextsensitiven Taxonomie-Resolver, einer Regelinduktion aus systematischen ML-Fehlern und einer End-to-End-Hybridarchitektur.

Der Bescheid kam am 9. Dezember 2025. Elf Wochen nach Antragstellung, alle drei Kriterien erfüllt.

Ein Projekt, das noch läuft

Bis Ende 2026 forscht das Team weiter. Die Bescheinigung deckt den gesamten Zeitraum ab — von Januar 2023 bis Dezember 2026. Damit ist nicht nur die Vergangenheit refinanziert, sondern auch die kommenden Entwicklungsjahre abgesichert.

Die offenen Fragen sind noch zahlreich. Lebensläufe mit über 5.000 Tokens, eingebettete Tabellen, OCR-Artefakte. Synonymie und Polysemie in berufsübergreifenden Ontologien, die sich nicht sauber auflösen lassen. Und die Frage, ob SHAP-Erklärungen bei komplexen Rollenprofilen überhaupt noch verständlich bleiben.

Genau diese Unwägbarkeiten machen das Vorhaben förderfähig. Wer sicher weiß, dass es klappt, forscht nicht — er entwickelt.

PROJEKT-STECKBRIEF

Die Frankfurter Artrevolver GmbH erforscht für ihre Recruiting-Plattform Heyrecruit ein kontextsensitives CV-Parsing-Framework, das Karriereverläufe semantisch versteht statt Stichworte zu zählen. Mit Banhoek Consulting wurde daraus ein Antrag, der auf Anhieb bescheinigt wurde — rückwirkend ab Januar 2023.

Unternehmen: Artrevolver GmbH (Heyrecruit)

Innovation: Kontextsensitives CV-Parsing mit ESCO/ISCO-Ontologie und erklärbarem Matching

Personenmonate: 379,8

Zeitraum: 01/2023 – 12/2026

Branche: Software / HR-Tech

Fördersumme: XXX €

Förderbescheid schwarz auf weiß: Mit Banhoek wird aus Antrag Wirklichkeit – professionell, förderfähig, erfolgreich.

Dipl.-Kfm. Markus Pöhlmann

Geschäftsführender Gesellschafter

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