Plataforma de recrutamento com IA
Aproximar milhões de candidatos das vagas certas exige mais do que busca por palavra-chave. O motor ordena candidatos por proximidade geográfica, perfil e aderência à vaga, com critérios auditáveis, e expõe esse mesmo contexto para consulta por agentes de IA.
Stack
Matching sobre base de mais de 2 milhões de jovens, com ordenação auditável.
O desafio
Aproximar milhões de candidatos das vagas certas não se resolve com busca por palavra-chave, porque a variável decisiva costuma ser a combinação de proximidade geográfica, perfil e aderência à vaga, que um termo isolado no currículo não captura. Numa base de mais de dois milhões de jovens, ordenar por relevância sem critério explícito produz um ranking opaco, difícil de justificar tanto para o candidato que pergunta por que não foi chamado quanto para o parceiro que acompanha o processo. A ordenação precisava ser auditável, com cada posição rastreável até a regra que a gerou, e ao mesmo tempo disponível para consulta por agentes de IA, além da tela de busca tradicional.
A abordagem
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Motor de matching ordena candidatos por proximidade geográfica, perfil e aderência à vaga.
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Critérios de ordenação auditáveis, com cada posição no ranking rastreável até a regra que a gerou.
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Vertex AI sustentando os componentes de IA do matching.
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Contexto exposto via MCP, permitindo que agentes de IA consultem os mesmos dados de matching.
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Backend em Node sobre MySQL, frontend em Angular.
O resultado
- Matching operando sobre base de mais de 2 milhões de jovens
- Ordenação auditável, com critério rastreável em cada posição do ranking
Frente aplicada
IA & Advanced Analytics
Modelos em produção, com o pipeline que os sustenta depois do go-live.
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Traga o problema para um engenheiro.
A primeira conversa é com um engenheiro e não tem custo. Se o projeto não for adequado à OmniTech, dizemos isso logo no início e, quando possível, indicamos quem atende.