🎯 Sistema Inteligente de Triagem de Currículos

📖 Sobre o Projeto (Storytelling)

No dinâmico mercado de trabalho atual, recrutadores enfrentam um desafio monumental: analisar centenas, por vezes milhares, de currículos para cada vaga. Este processo manual não é apenas demorado e repetitivo, mas também está sujeito a vieses inconscientes que podem levar à exclusão de talentos promissores. Encontrar o candidato ideal numa pilha de documentos é como procurar uma agulha num palheiro.

Esta ferramenta nasceu para revolucionar a triagem inicial de candidatos. Utilizando o poder do Processamento de Linguagem Natural (NLP) e de modelos de Machine Learning, a nossa aplicação transforma o processo de recrutamento. Ela lê e interpreta os currículos, compara-os de forma inteligente com os requisitos da vaga e gera um score de compatibilidade objetivo e baseado em dados.

O nosso objetivo é claro: libertar o tempo e o talento dos recrutadores. Ao automatizar a triagem, permitimos que os profissionais de RH se foquem no que realmente importa: as interações humanas, as entrevistas estratégicas e a construção de relações com os melhores talentos.

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✨ Funcionalidades Principais

• Análise de Múltiplos Currículos: Faça o upload de vários currículos em formato PDF de uma só vez.
• Score de Compatibilidade Ponderado: Cada candidato recebe um score final baseado em 4 fatores:
  • 40% Match de Competências: Análise da presença de palavras-chave.
  • 30% Probabilidade do Modelo: Predição de um modelo RandomForestClassifier treinado.
  • 20% Similaridade Textual: Análise de contexto com TF-IDF e Similaridade de Cossenos.
  • 10% Aderência Académica: Comparação do nível de formação.
• Dashboard Interativo: Visualize um resumo da análise com gráficos e métricas principais.
• Ranking e Filtros: Classifique os candidatos pelo score e filtre-os por status para uma análise focada.
• Análise Individual Detalhada: Explore um "card" completo para cada candidato com todas as métricas, competências encontradas e em falta.
• Exportação de Resultados: Faça o download dos resultados em formato CSV para relatórios e análises offline.

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📸 Demonstração da Aplicação

Interface principal da ferramenta de análise de currículos.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

A aplicação foi construída com um conjunto de tecnologias modernas e robustas do ecossistema Python:

• Interface e Visualização:

  • Streamlit: Framework principal para a criação da interface web interativa.
  • Plotly Express: Para a criação de gráficos dinâmicos no dashboard.

• Análise e Manipulação de Dados:

  • Pandas: Para a estruturação e manipulação eficiente dos dados.
  • NumPy: Essencial para cálculos numéricos e a criação das 'features'.

• Machine Learning e NLP:

  • Scikit-learn: A biblioteca central para o modelo de Machine Learning, pré-processamento e cálculo de similaridade.
  • NLTK (Natural Language Toolkit): Usado para o processamento de texto (remoção de 'stopwords').

• Processamento de Ficheiros:

  • PyPDF2: Para a extração de texto diretamente dos ficheiros de currículo em PDF.

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🚀 Como Executar o Projeto

Siga os passos abaixo para configurar e executar a aplicação no seu ambiente local.

Pré-requisitos

• Python 3.9 ou superior
• pip (gestor de pacotes do Python)

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/Data-Analitycs-Pos-Tech-Fiap/Datathon.git

2. Crie e ative um ambiente virtual (altamente recomendado):

   # Para Windows
   python -m venv venv
   .\venv\Scripts\activate
   
   # Para macOS/Linux
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

   Este comando irá instalar todas as bibliotecas necessárias, como Streamlit, Pandas, Scikit-learn, etc.

Execução

1. Com o seu ambiente virtual ativado, execute o seguinte comando no terminal:

   streamlit run app.py

2. A aplicação será aberta automaticamente no seu navegador web.

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👨‍💻 Autores

Este projeto foi desenvolvido por:

• Kelvyn Candido
• Anderson Silva
• Sandra
• Michael
• Evandro Gardin