SourceLens voor IT-recruiters: tech-stack context bij elke kandidaat

Als je engineers werft, ken je het probleem al.

Je opent LinkedIn voor een Senior Backend Engineer-rol bij een Series B-fintech. De zoekopdracht levert 240 profielen op. Van zo’n 30 herken je het bedrijf. De andere 210 zijn SaaS-startups, infra-bedrijven en tooling-leveranciers die je nog nooit hebt gezien.

Wil je vroege toegang? SourceLens pauzeert nieuwe aanmeldingen even. Schrijf je in op de wachtlijst en je bent als eerste binnen zodra we weer opengaan.

“Senior Engineer bij Lumera Labs” zegt je niets. Zijn ze pre-seed of Series C? Go en Kubernetes, of een PHP-monoliet? Twee engineers, of een tech-organisatie van 200 man? Zonder die context is de functietitel betekenisloos, maar met 210 onbekende werkgevers in de lijst kun je ze niet allemaal googelen. Dus sla je de bedrijven over die je niet herkent en val je terug op logo’s.

Dat is het structurele gat dat SourceLens voor IT-recruiters dicht.

Waarom tech het lastigste segment is voor werkgever-blind sourcen

Bij sommige rollen draagt de titel het grootste deel van het signaal. Een Java-developer is een Java-developer. Een staff accountant is een staff accountant. De functie doet het werk.

Bij tech werkt het zo niet.

Een React-developer bij een fintech die een gereguleerd B2B-platform bouwt, schrijft heel andere code dan een React-developer bij een B2C-marktplaats die wekelijks consumentenfeatures uitrolt. Een platform engineer bij een seed-startup van 12 man maakt andere afwegingen dan een platform engineer in een infrastructuur-organisatie van 200 man met aparte SRE-teams. De tech stack telt. De bedrijfsfase telt. Het klantsegment telt.

LinkedIn toont je de titel en de naam van de werkgever. De rest niet.

Welke werkgevercontext het meest telt voor tech

SourceLens scoort elke werkgever op de signalen die bepalen of iemand past. Voor een tech-recruitment workflow tellen vooral:

• Funding-fase: pre-seed, seed, Series A tot en met D, PE-backed, beursgenoteerd. Dit is de sterkste enkele voorspeller van teamgrootte, engineering-praktijk en salarisband.
• Tech-stack signalen: talen en infrastructuur, af te lezen uit productbeschrijvingen, vacatures en engineering-content. Geen vervanging voor een diepe technische review, maar genoeg om te beslissen “de moeite waard” of “verkeerde stack”.
• Bedrijfsgrootte en volwassenheid van de engineering-organisatie: een startup van 12 man is een andere baan dan een tech-organisatie van 1.200 man. Beide kunnen kloppen voor de rol, maar zelden voor dezelfde rol.
• Groeifase: vroeg product, opschalend, volwassen platform. Dit zegt iets over wat voor engineering-werk de kandidaat daadwerkelijk heeft opgeleverd.
• B2B versus B2C versus B2B2C en branche: gereguleerde fintech is geen consumenten-social. Healthtech is geen gaming. De verticaal bepaalt wat de engineer echt heeft gebouwd.
• Productcomplexiteit: API, platform, consumenten-app, infrastructuur, data. De vorm van het product vormt de engineer.

Deze worden automatisch naast elk profiel getoond, zonder dat je LinkedIn verlaat.

Wat er verandert in de workflow

De oude workflow: 240 profielen openen, er 30 herkennen, die oppervlakkig beoordelen, de rest overslaan of gokken. Gemiddelde screeningtijd per rol: een halve dag. Gemiddelde shortlist-kwaliteit: zwaar gekleurd door bekende logo’s.

De nieuwe workflow: diezelfde 240 profielen scannen met de werkgeverscontext al zichtbaar. Drie seconden per profiel besteden aan de fit-beslissing. Een shortlist bouwen die ook die onbekende startup van 8 man bevat die precies jouw stack draait. De gesprek met de hiring manager ingaan in de wetenschap waarom elke kandidaat op de lijst staat.

De sourcingtijd per rol daalt van zo’n drie uur naar zo’n 30 minuten. De vrijgekomen tijd gaat terug naar InMails, intakegesprekken en closes. Dat zijn de delen van het werk die vacatures vooruithelpen.

Het probleem van de verborgen engineer

Een tweede patroon telt specifiek voor tech.

Sterke engineers laten hun LinkedIn-beschrijving vaak leeg. Alleen een titel en een huidige werkgever. Geen samenvatting, geen bullets, geen buzzword-soep. LinkedIn Recruiter zet deze profielen laag omdat er geen tekst is om de zoekstring tegenaan te leggen. Dus verbergt het platform ze onderaan de resultatenlijst, en recruiters die alleen de eerste twee pagina’s scrollen zien ze nooit.

SourceLens leest de werkgever in plaats van het profiel. Een kaal profiel bij de juiste Series B SaaS-onderneming komt alsnog boven met de juiste context erbij. Deze engineers belanden op jouw shortlist terwijl andere recruiters ze volledig missen.

Prijzen voor tech-recruiters

Nieuwe aanmeldingen staan op dit moment even op pauze en SourceLens werkt met een wachtlijst. Schrijf je in op de wachtlijst en je bent als eerste binnen zodra we weer opengaan; de actuele tarieven vind je op de prijzenpagina.

Een tech-recruiter fee ligt normaal tussen de €15k en €25k per plaatsing. Eén extra plaatsing per kwartaal uit engineers die je anders had overgeslagen verdient het abonnement vele malen terug. De rekensom is niet subtiel.

De Chrome extensie installeert in minder dan een minuut en werkt op elke LinkedIn tier, inclusief het gratis Basic-account.

Waar dit past

SourceLens is geen vervanging voor technische beoordeling. Het leest geen GitHub. Het scoort geen code. Het vervangt de research-stap per werkgever die de helft van een typische sourcingdag opslokt.

Als je twee avonden per week doorbrengt in Crunchbase, StackShare en About-pagina’s van bedrijven om te ontcijferen wat onbekende SaaS-startups eigenlijk doen, is SourceLens voor jou gebouwd. Als je tech-rollen zichzelf al sourcen omdat de kandidaten voor de deur in de rij staan, kun je het waarschijnlijk overslaan.

Voor iedereen daartussenin, de tech-recruiters en engineering-recruiters die elke dag stilletjes tegen werkgever-blindheid vechten: de landingspagina voor IT-recruiters schetst het volledige plaatje, en de wachtlijst doet de rest.