Dimitrij Krasontovitsch

Online Recruiting Agentur | Fachkräfte für SHK Betriebe in 30 Tagen einstellen

Gesellschafter, Co-Gründer & GF, Candidate Flow GmbH - Fachkräfte für SHK Betriebe in unter 30 Tagen einstellen
Düsseldorf, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Data Science
Rekrutierungsstrategie
Online Marketing
Machine Learning
Startup
Networking
Unternehmensführung
Launch Management
Growth Management
Analyse
Projektmanagement

Werdegang

Berufserfahrung von Dimitrij Krasontovitsch

  • Bis heute 5 Jahre und 8 Monate, seit Dez. 2019

    Co-Gründer & GF

    Candidate Flow GmbH - Fachkräfte für SHK Betriebe in unter 30 Tagen einstellen

    Wir gewinnen für Deinen Sanitär, Heizungs- oder Klimabetrieb passende Anlagenmechaniker und Servicetechniker in unter 30 Tagen. So können wir Dir helfen: Über digitale Kampagnen bringen wir Ihren Betrieb in die Sichtbarkeit und sprechen die Fachkräfte da an, wo sie sich bereits aufhalten. Wie das ganze konkret für Deinen Betrieb funktioniert? Vereinbare jetzt dafür ein Gespräch, um kostenlos eine maßgeschneiderte Fachkräfte-Strategie zu erhalten: https://candidate-flow.de/

  • 11 Monate, Feb. 2019 - Dez. 2019

    Berater

    Dimitrij Krasontovitsch

    Freiberuflicher Berater im Bereich IT-Rekrutierung. Implementierung Candidate Focus Methode (passive Kandidaten Ansprache) in diversen schnell wachsenden IT-Unternehmen. Ergebnis: Time-to-hire - 30-50%

  • 6 Monate, Aug. 2018 - Jan. 2019

    Launch & Recruiting Manager

    Lowell

    Beratung & Unterstützung bei der Gründung sowie Etablierung des Lowell Data Science Labs in Amsterdam. Unterstütztung bei der Rekrutierung von 10 Data Science Spezialisten.

  • 1 Jahr und 1 Monat, Juli 2017 - Juli 2018

    Gründer / Geschäftsführer

    WOCALS Internet GmbH

    WOCALS - Business Apartments einfach & schnell mieten Für Berater, Freelancer, Interim-Manager und Projektmanager

  • 4 Jahre und 10 Monate, Sep. 2012 - Juni 2017

    Leiter operatives Lead Management

    StepStone Deutschland GmbH

Ausbildung von Dimitrij Krasontovitsch

  • 5 Monate, Sep. 2018 - Jan. 2019

    Machine Learning

    Stanford University

    Angewandtes Basiswissen: Linear Regression with Multiple Variables, Logistic Regression with Multiple Variables, Neural Networks, Support Vector Machines, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Recommender Systems https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/XHMFNMZJ3ZC5

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