Inteligência Artificial no recrutamento: Eficiência e precisão na triagem de candidaturas na Magma Studio

Abstract

Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia, as empresas de recrutamento enfrentam a necessidade crescente de tornar os seus processos mais ágeis e precisos. Esta tese pretende investigar a aplicação de tecnologias de Inteligência Artificial (IA), especificamente algoritmos de Machine Learning (ML) e Processamento de Linguagem Natural (NLP) na triagem de candidaturas para a Magma Studio, uma empresa de recrutamento. O objetivo é evidenciar através de uma prova de conceito, como é que estas tecnologias podem aumentar a eficiência e precisão do processo de seleção. Este trabalho explora o funcionamento de algoritmos e técnicas na triagem e classificação de candidaturas no âmbito de um processo de recrutamento. É elaborado um modelo conceptual para o sistema de triagem automático, sendo a sua viabilidade demonstrada através de simulações, explorando cenários hipotéticos de aplicação no contexto da Magma Studio. Com esta abordagem, espera-se não apenas fornecer uma base sólida para futuras aplicações práticas, mas também propor estratégias que assegurem a escalabilidade e a adaptação do sistema às necessidades reais da organização.

With the continuous development of technology, recruitment companies face an increasing need to make their processes more agile and accurate. This thesis aims to investigate the application of Artificial Intelligence (AI) technologies, specifically Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) algorithms, in the screening of applications for Magma Studio, a recruitment company. The objective is to demonstrate, through a proof of concept, how these technologies can enhance the efficiency and accuracy of the selection process. This work explores the functioning of algorithms and techniques in the screening and classification of applications within a recruitment process. A conceptual model for the automatic screening system is developed, with its feasibility demonstrated through simulations that explore hypothetical application scenarios in the context of Magma Studio. This approach seeks not only to provide a solid foundation for future practical applications but also to propose strategies that ensure the system's scalability and adaptability to the organization's real needs.