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Interview-Notizen und Assessment-Bögen anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren

Interview-Protokolle, Assessment-Bögen und Bewertungsmatrizen verknüpfen Kandidatennamen mit Eindrücken, Scores und Kommentaren der Interviewer. anonym.legal pseudonymisiert diese Personendaten reversibel, damit Bewertungen kalibriert, im Gremium abgestimmt oder als Muster archiviert werden können, ohne die Identität von Kandidaten und Interviewern breiter als nötig offenzulegen.

When this applies

In dieser Phase werten Sie geführte Gespräche aus und bereiten Interview-Notizen, Assessment-Bögen oder Bewertungsmatrizen für die Abstimmung im Auswahlgremium auf. Solche Unterlagen verbinden den Namen eines Kandidaten unmittelbar mit subjektiven Eindrücken, Scores und teils freien Kommentaren, und sie nennen häufig auch die bewertenden Interviewer namentlich. Weil diese Notizen sowohl für eine kalibrierte Endbewertung als auch als Muster für künftige Verfahren geteilt werden, entsteht hier der Bedarf, die Identitäten von der reinen Bewertungssubstanz zu trennen. Wird über pseudonymisierte Bögen kalibriert, lässt sich der Vergleich der Kandidaten anhand der Kriterien führen, ohne dass Namen, Foto-Eindrücke oder informelle Kommentare die Beurteilung verzerren. Zugleich schützt das Ausblenden der Interviewernamen vor unnötiger Personalisierung der Rückmeldungen, etwa wenn Bögen über das Gremium hinaus geteilt oder als anonymisierte Vorlage archiviert werden. Eignungsbezogene Inhalte — Antworten auf fachliche Fragen, erreichte Punktwerte und Kriterienbewertungen — bleiben dabei lesbar, sodass die Auswahlentscheidung auf nachvollziehbarer Grundlage getroffen und dokumentiert werden kann.

  1. Interview-Protokolle, Assessment-Bögen und Bewertungsmatrizen werden im Originalformat in anonym.legal eingelesen, inklusive handschriftlich erfasster Scans.
  2. Die Engine durchsucht den Inhalt und erkennt Kandidaten- und Interviewernamen, Kontaktdaten und weitere Identifikatoren aus über 285 unterstützten Entitätstypen.
  3. Jeder Kandidat und jeder Interviewer wird konsistent pseudonymisiert, sodass alle Bögen zu einer Person über das Verfahren hinweg eindeutig zusammenbleiben.
  4. Bewertungsrelevante Inhalte — Antworten, Scores und Kriterienbewertungen ohne Personenbezug — bleiben für die Kalibrierung im Klartext erhalten.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klarname wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz festgehalten.
  6. Für die finale Entscheidung re-identifizieren ausschließlich Berechtigte die Bögen der ausgewählten Kandidaten mit dem Schlüssel.

What you provide

  • Interview-Protokolle und Gesprächsnotizen
  • Assessment-Bögen und Bewertungsmatrizen
  • Festlegung, welche Namen von Kandidaten und Interviewern ausgeblendet werden sollen

Limitations & cautions

  • anonym.legal trifft keine Eignungsentscheidung und bewertet keine Interview-Inhalte; die Software bereitet ausschließlich die Daten auf.
  • Die Kalibrierung der Bewertungen und die Auswahlentscheidung bleiben Aufgabe des Auswahlgremiums.
  • Die Re-Identifikation setzt voraus, dass der zugehörige Schlüssel sicher verwahrt und nur Berechtigten zugänglich ist.

FAQ

Bleiben Scores und Bewertungen für die Kalibrierung erhalten?

Ja, Antworten, erreichte Punktwerte und Kriterienbewertungen bleiben im Klartext sichtbar. Nur Namen und identifizierende Angaben werden pseudonymisiert. So lässt sich der Vergleich der Kandidaten anhand der Kriterien führen.

Werden auch die Namen der Interviewer geschützt?

Ja, neben den Kandidatennamen werden auch die namentlich genannten Interviewer erkannt und pseudonymisiert. Das verringert die Personalisierung der Rückmeldungen, wenn Bögen über das Gremium hinaus geteilt werden. Welche Namen ausgeblendet werden, legen Sie fest.

Kann ich handschriftliche Assessment-Bögen verarbeiten?

Ja, anonym.legal verarbeitet gängige Dokumentformate inklusive Scans und erkennt die darin enthaltenen Personendaten. Das Belegbild bleibt erhalten, lediglich die Namen und Identifikatoren werden ersetzt. Nicht automatisch erkannte Angaben können Sie manuell als schützenswert markieren.

Recruiting

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A small team of engineers and lawyers built this.

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Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.