LONDON (IT BOLTWISE) – Der Preply-CEO Kirill Bigai investiert derzeit 50% bis 60% seiner Zeit in Hiring und baut damit sein Führungsteam parallel zum schnellen Wachstum auf. Im Interview-Prozess arbeitet er mit gezielten Nachfragen, um Aussagen über Motivationen und Entscheidungen belastbar zu prüfen. Besonders wichtig sind für ihn Signale, ob Kandidaten Verantwortung übernehmen oder problemorientiert nur Ursachen beklagen. Außerdem nutzt er einen STAR-Ansatz, um Verhalten und Ergebnisse nachvollziehbar zu machen.
Bei Preply scheint Recruiting nicht als „Supportfunktion“ zu laufen, sondern als eigener Taktgeber für Skalierung. Kirill Bigai, Mitgründer des Sprachlern-Startups aus dem Jahr 2012, sagt, er widme in diesem Quartal 50% bis 60% seiner Zeit dem Einstellen neuer Mitarbeitender. Das ist mehr als nur ein Hinweis auf Personalwachstum: Wenn ein Unternehmen mit inzwischen über 800 Beschäftigten und laut eigener Angabe 118 offenen Stellen schnell expandiert, entscheidet die Qualität des Hiring häufig darüber, ob Teams technisch sauber wachsen oder sich später schwer aufräumen lassen. Genau deshalb verlagert Bigai den Fokus in Richtung Teamaufbau und verfeinert seinen Interviewprozess fortlaufend.
Technisch betrachtet ist die Zielrichtung der Rekrutierung bei Preply klar: Unter den offenen Rollen tauchen auch Senior-Positionen auf, die Architekturen und sogenannte Agents adressieren, daneben gibt es Stellen im Bereich KI-Forschung. Damit rückt Recruiting automatisch in die Nähe der Ingenieur- und KI-Delivery-Prozesse, weil neue Mitarbeitende nicht nur „Lücken füllen“, sondern bestehende Systemgrenzen erweitern müssen – etwa bei der Auslegung von Plattformkomponenten oder bei der Entwicklung agentenbasierter Workflows. In dieser Logik ist verständlich, warum Bigai sein Vorgehen als kontinuierlichen Bestandteil von Leadership beschreibt. Wer viel Zeit in den Prozess steckt, versucht nicht nur geeignete Profile zu finden, sondern auch die Signalstärke von Interviews zu erhöhen.
Aus Bigais Sicht beginnt die Prüfung bereits bei einer scheinbar einfachen Einstiegsfrage: Warum verlässt jemand die aktuelle Rolle, wonach sucht er als Nächstes und warum? Laut Bigai bereiten sich Kandidaten auf diese Frage häufig vor, sodass die erste Antwort wenig über die reale Denkweise verrät. Erst durch Folgefragen entsteht für ihn ein vollständigeres Bild. Besonders prägnant sind seine Leitplanken: Er fragt nach Verantwortung („Do they own the decision…“), nach Haltung gegenüber anderen („Are they running away from something or toward something?“) und nach dem, was Bewerbende antreibt – also eher Motivation und Ambition als das reine Beschreiben von Vergangenem. Kirill Bigai bringt das in einem Bild auf den Punkt: Preply wolle Menschen, die über Ziele und das, was sie beweisen möchten, sprechen, statt über alles, was „schiefgelaufen“ ist; wenn eine Erwartung nicht zum Angebot des Unternehmens passt, sei es besser, das bereits im Interview zu klären.
Dieser Ansatz setzt auch methodisch an der Schnittstelle zwischen Gesprächsführung und Beurteilbarkeit an. Bigai erkundet zudem das Arbeitsverhältnis zum vorherigen Manager: Wie lief die Zusammenarbeit, welche Stärken würde der frühere Vorgesetzte der Person attestieren? Damit verschiebt sich der Fokus von Meinungen zu konkreteren Interaktionsmustern, die in Teams später besonders sichtbar werden. Für viele Rollen kommt zusätzlich der verhaltensbasierte Teil: Bigai sagt, er lasse Kandidaten typischerweise in einem STAR-Framework antworten – also Situation, Aufgabe, Aktion und Ergebnis. Für Entscheider in der KI-Entwicklung ist das pragmatisch, weil STAR-Antworten typische Fragen aus dem Produkt- und Engineering-Alltag abbilden: Wie wurde ein Ziel operationalisiert? Welche Entscheidung wurde getroffen? Und vor allem: Was kam am Ende tatsächlich heraus.
Unter der Oberfläche hängt das Recruiting bei Preply außerdem an einer klaren Wertearchitektur. Bigai sagt, das Unternehmen stelle im Allgemeinen rund um zehn Kernprinzipien ein, die er in drei Kategorien bündelt: Ambition, Boldness und Collaboration. Ambition bedeutet dabei nicht nur „Wollen“, sondern den Wunsch, die Welt zu verändern, verbunden mit Leidenschaft für die Arbeit. Die Idee des Startups ist laut Bigai durch seine eigene Lernreise geprägt; auf der Plattform sind zudem mehr als 150.000 Tutorinnen und Tutoren aktiv, die nach Angaben des Unternehmens über 90 Sprachen sprechen. Bei Boldness geht es um Umsetzung – schnell vorankommen, Prioritäten richtig setzen, Details ernst nehmen und Arbeit termingerecht liefern. Collaboration wiederum beschreibt ein respektvolles Umfeld sowie hohe Standards füreinander. In der Praxis sorgt das für eine konsistente Interviewlogik: Kandidaten müssen erklären können, wie sie in solchen Prinzipien handeln.
Spannend ist schließlich, wie Bigai die Phase nach der Einstellung beschreibt: Sobald eine Entscheidung getroffen ist, sollen Beschäftigte einen Growth Mindset leben. Er verweist dabei auf die Maxime „disagree and commit“, die Bigai mit der Managementphilosophie verknüpft, die unter anderem durch Jeff Bezos populär wurde. Diese Haltung passt zu einer Kultur, in der nach einem Meinungsprozess nicht dauerhaft gestritten wird, sondern die Mannschaft gemeinsam in Richtung Umsetzung geht. Für Unternehmen, die KI-Systeme und agentenbasierte Funktionen entwickeln, ist das besonders relevant, weil technische Iterationen zwar Raum für Widerspruch brauchen, aber in der Umsetzung konsistenten Teamdruck benötigen. Bigais Interview-Design zielt deshalb nicht nur auf „Passung“ ab, sondern auch auf die Art von Zusammenarbeit, die ein KI-Produkt im Betrieb braucht.
Auch wenn die Aussage zur Hiring-Quote zunächst nach Unternehmensinternem Detail klingt, ist sie in einem größeren Kontext zu sehen: Bei schnell skalierenden KI-orientierten Startups verlagert sich der Engpass häufig vom Modelltraining hin zu Organisation und Umsetzung – also zu Architekturentscheidungen, Produktiterationen und der Fähigkeit, passende Teams schnell aufzubauen. Die Kombination aus intensiver Zeitinvestition ins Recruiting, klarer Wertebasis und einer strukturierten Gesprächslogik (STAR plus gezielte Nachfragen) ist dabei ein Muster, das andere Teams zumindest als Referenz betrachten können. Denn am Ende entscheidet nicht nur die Technologie über Geschwindigkeit, sondern auch die Qualität der Menschen, die sie in stabile Software überführen.
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