Im schlimmsten Fall ergibt sich folgenden Situation: bei der Bewerberin und beim Bewerber sind zwar alle geforderten beruflichen Fähigkeiten vorhanden, aber es wurden keine Verständnisse entwickelt, überhaupt entsprechend vom Zielarbeitgeber wahrgenommen zu werden. Ergebnis: Absagen oder sogar keine Reaktion. Der Bewerber hat dann das Gefühl, er läuft mit seinen Bewerbungen gegen eine unsichtbare Wand.

Dieser Mangel an Verständnissen lässt sich auf zwei wesentliche Punkte festlegen:

• Verständnis zum Selbstmarketing,

• Verständnis der Kommunikation zwischen Recruiter (Personaler) und Bewerber.

Dieses "Beachten von unscheinbaren, aber notwendigen Zwischenzielen auf dem Weg zum Hauptziel" ist eines der zentralen Themen bei der Arbeit mit meinen Klienten in meinem Bewerbungs- und Laufbahn-Coaching.

Bei meinen Klienten handelt es sich um Senior- und Junior-Wissenschaftler und Ingenieure. Sie befinden sich in einem beruflichen Veränderungsprozess. Dieser wird nur zum Teil von der Pandemie angestoßen, die wir im Augenblick durchlaufen. Es handelt sich häufig um den Übergang von der Forschung in die Industrie bzw. von befristeten in unbefristete Anstellungen, in wenigen Fällen einhergehend mit der beruflichen Neuorientierung ab 40 oder 50 oder einem noch höheren Lebensalter.
 

Es handelt sich bei meinen Klienten durchweg um ausgeprägte Persönlichkeiten, mit einer starken beruflichen Fokussierung und mit dem Ziel, ihre berufliche Laufbahn auch in der Krise weiterzuentwickeln. Die Mehrheit von ihnen befindet sich trotzdem in einem noch laufenden Arbeitsvertrag.
 

Zu Beginn unseres Coachings können sie in der Regel auf eine längere Bewerbungshistorie zurückblicken - bisher leider mit geringem Fortschritt. Meine wissenschaftlichen Klienten kommen hauptsächlich aus den Naturwissenschaften, (MINT) und Lebenswissenschaften (Life Sciences), aber auch aus humanistischen, sozial-psychologischen und sprachlichen Disziplinen. Meine Ingenieurklienten kommen aus allen gängigen technischen Disziplinen, von der technischen Chemie über maschinelles Lernen bis zu den Datenwissenschaften.