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Objetivos do Sistema

Objetivo Geral​

Desenvolver e manter uma plataforma digital moderna que conecte candidatos a oportunidades de emprego, utilizando inteligência artificial baseada em lógica fuzzy para otimizar o processo de matching e seleção, promovendo eficiência no recrutamento e inclusão no mercado de trabalho.

Objetivos Específicos​

1. Facilitação do Processo de Recrutamento​

Metas​

  • Simplificar o cadastro de currículos e vagas
  • Reduzir o tempo de triagem de candidatos em 70%
  • Automatizar o ranking de candidatos por compatibilidade

Estratégias​

2. Matching Inteligente com IA​

Tecnologia Implementada​

  • Motor Fuzzy: 125 regras de inferência para análise precisa
  • PLN (NLTK/Gensim): Processamento de texto em currículos e vagas
  • Word2Vec: Análise semântica para identificar similaridades
  • Scoring Automático: Cálculo de compatibilidade candidato-vaga

Resultados Esperados​

  • Precisão do matching: > 80%
  • Redução de incompatibilidades: > 60%
  • Melhoria na qualidade das contratações

3. Gestão Eficiente de Processos Seletivos​

Para Empresas​

  • Criação de processos seletivos com múltiplas etapas configuráveis
  • Tipos de etapas suportados: Submissão de Currículos, Prova Técnica, Entrevista com Recrutador, Entrevista com Contratante
  • Sistema de critérios de avaliação personalizáveis por etapa
  • Gestão de candidatos por estágio do processo com notas e comentários
  • Ferramentas de pré-seleção automatizada baseada em score de IA
  • Dashboard de acompanhamento em tempo real

Funcionalidades de Gestão​

  • Etapas Flexíveis: Configuração de múltiplas etapas com datas, locais e informações específicas
  • Avaliação Estruturada: Sistema de critérios com pontuação de 0-5 para cada candidato
  • Questionários: Integração com provas técnicas personalizadas
  • Histórico Completo: Rastreamento de todas as movimentações de candidatos entre etapas
  • Comentários e Feedback: Registro de observações por etapa

4. Experiência do Candidato​

Funcionalidades Implementadas​

  • Interface moderna com React 19 e Material-UI v6
  • Busca avançada com filtros por localização, salário, tipo de vaga, modalidade
  • Sistema completo de acompanhamento de candidaturas com status por etapa
  • Possibilidade de desistência voluntária de processos seletivos
  • Upload de foto de perfil e documentos
  • Gestão de formação acadêmica e experiências profissionais

Objetivos de Usabilidade​

  • Taxa de conclusão de cadastro: > 90%
  • Tempo médio de cadastro: < 15 minutos
  • Satisfação do usuário: > 90%

5. Suporte Multi-Perfil​

Tipos de Usuário Suportados​

Candidatos​
  • Cadastro completo de informações profissionais
  • Gestão de formação acadêmica e experiências
  • Upload de documentos e certificados
  • Tracking de candidaturas
Empresas​
  • Cadastro de múltiplos usuários por empresa
  • Publicação e gestão de vagas
  • Acesso a banco de talentos
  • Ferramentas de seleção
Órgãos Públicos​
  • Aprovação e moderação de empresas
  • Visualização de métricas agregadas
  • Relatórios de empregabilidade
  • Gestão de políticas

6. Desempenho e Escalabilidade​

Arquitetura Técnica Implementada​

Componentes do Sistema:

  • Interface do usuário: React 19 com TypeScript e Vite
  • Servidor de aplicação: Django 5.1 com Django REST Framework
  • Banco de dados: PostgreSQL 14 para armazenamento relacional
  • Sistema de cache: Redis 7.2 para otimização de consultas
  • Processamento assíncrono: Celery para tarefas em segundo plano
  • Armazenamento de arquivos: MinIO (compatível com S3)
  • Motor de inteligência artificial: Lógica Fuzzy com 125 regras
  • Contêineres: Docker e Docker Compose para ambiente de desenvolvimento
  • Orquestração: Kubernetes para implantação em produção

Estratégias de Desempenho​

  • Cache inteligente: Armazenamento temporário de dados frequentes no Redis
  • Processamento em segundo plano: Cálculos de compatibilidade via Celery
  • Otimização de consultas: Uso de select_related e prefetch_related
  • Índices de banco de dados: Campos-chave indexados no PostgreSQL
  • Paginação de API: Limitação de resultados por requisição
  • Compressão de recursos: Otimização de arquivos estáticos com Vite
  • Conexões persistentes: Pool de conexões com o banco de dados

Infraestrutura Escalável com Kubernetes​

Recursos de Orquestração:

  • Contêineres auto-escaláveis: Ajuste dinâmico baseado em demanda
  • Balanceamento de carga: Distribuição equilibrada de requisições
  • Implantações progressivas: Atualizações sem interrupção
  • Gestão de configurações: ConfigMaps e Secrets centralizados
  • Armazenamento persistente: Volumes para dados permanentes
  • Monitoramento de saúde: Verificações de disponibilidade e prontidão

Nota: Infraestrutura preparada para escalar conforme demanda real de uso

7. Segurança e Privacidade​

Implementações Atuais​

  • Autenticação JWT com access e refresh tokens
  • Criptografia de senhas com Django's password hashers
  • Validação rigorosa de CPF, email e outros campos críticos
  • Sistema de permissões baseado em roles (is_candidate, is_company, is_government_agent)
  • Validação de dados via serializers do Django REST Framework
  • Proteção contra SQL injection via ORM

Conformidade​

  • LGPD: Proteção de dados pessoais
  • Consentimento explícito para uso de dados
  • Direito ao esquecimento implementado
  • Exportação de dados do usuário

8. Processamento Assíncrono Eficiente​

Celery para Tarefas Pesadas​

  • Cálculo de scores de matching em background
  • Atualização periódica de rankings
  • Processamento batch de candidaturas
  • Geração de relatórios

Benefícios​

  • Interface responsiva mesmo com carga alta
  • Processamento paralelo de múltiplas tarefas
  • Retry automático em caso de falhas
  • Monitoramento de filas

9. Roadmap de Desenvolvimento​

Melhorias em Andamento​

  • Sistema de critérios de avaliação para entrevistas
  • Otimização do motor fuzzy para maior precisão
  • Expansão dos filtros de busca de vagas

Próximas Funcionalidades​

  • Sistema de notificações por email
  • Dashboard de métricas para gestores públicos
  • Relatórios avançados de processos seletivos
  • API pública para integração com parceiros

10. Sistema de Avaliação e Acompanhamento​

Funcionalidades de Avaliação​

  • Critérios Personalizados: Empresas definem critérios específicos por etapa
  • Pontuação Estruturada: Score de 0-5 para cada critério avaliado
  • Comentários por Etapa: Registro detalhado de observações
  • Histórico de Movimentação: Tracking completo entre etapas

Dados Disponíveis​

  • Total de candidatos por processo seletivo
  • Status de candidatos por etapa
  • Scores de matching calculados pelo motor fuzzy
  • Taxa de conclusão de cadastros
  • Tempo médio entre etapas

Indicadores de Sucesso (KPIs)​

Operacionais Atuais​

  • Cadastros Completos: Taxa de conclusão do perfil
  • Processos Seletivos Ativos: Quantidade de vagas abertas
  • Candidaturas por Vaga: Média de candidatos interessados
  • Taxa de Pré-seleção: Candidatos aprovados na triagem automática

Técnicos​

  • Performance API: < 200ms de resposta (p95)
  • Processamento Fuzzy: < 5 segundos por matching
  • Cache Hit Rate: > 70% no Redis
  • Processamento Assíncrono: 100% das tarefas pesadas via Celery

Objetivos de Negócio​

  • Redução no Tempo de Triagem: Economia de 70% no tempo de RH
  • Qualidade das Contratações: Aumento na compatibilidade candidato-vaga
  • Eficiência Operacional: Automatização de processos repetitivos
  • Acessibilidade: Plataforma disponível para todos os perfis

Evolução Contínua​

Metodologia​

  • Desenvolvimento ágil com sprints quinzenais
  • Feedback contínuo dos usuários
  • Testes A/B para novas funcionalidades
  • Métricas para tomada de decisão

Inovação​

  • Pesquisa contínua em IA/ML
  • Acompanhamento de tendências de mercado
  • Parcerias com instituições de pesquisa
Foco no Resultado

Cada objetivo foi definido com base nas necessidades reais do mercado e nas capacidades técnicas implementadas, garantindo que o Acesso ao Emprego entregue valor real.