Atualmente, a cada oferta de emprego publicada, centenas, se não milhares de candidaturas podem ser recebidas. As equipas de recrutamento necessitam de avaliar cada um dos candidatos de forma a selecionar os com maior probabilidade de sucesso. Este processo, para além de consumir muito tempo, é também propenso a erros e à utilização de critérios idiossincráticos por cada membro da equipa. Através da utilização de técnicas de machine learning torna-se possível desenvolver uma solução capaz de assegurar a redução do tempo para contratação bem como a redução de eventuais erros, descriminações e utilização de critérios diferenciados. O objetivo deste projeto será a implementação de técnicas de NLP e machine learning para recolher informação a partir de dados não estruturados de CVs e classificá-los para a oferta de trabalho em análise. O modelo desenvolvido será integrado num processo de triagem que terá como base a classificação dos candidatos. A solução permitirá igualmente, no momento da criação de uma vaga, ou posteriormente, realizar uma análise de adequação de candidatos à coleção de candidatos que a empresa tenha recebido no passado, possibilitando alargar o espectro de pesquisa e a probabilidade de sucesso no recrutamento.

Contact: Rodrigo Cardana (rodrigo-filipe.cardana@capgemini.com)