Percorrer por autor "Santana, Matheus Patriarca"
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- Seleção inteligente de recursos humanos com modelos LLMPublication . Santana, Matheus Patriarca; Teixeira, João Paulo; Gonçalves, Diego BertoliniO processo de triagem de currículos na área de vendas enfrenta desafios significativos devido à diversidade de formatos, terminologias e níveis de detalhamento. Para superar esta dependência da análise manual, este trabalho investigou a aplicação de modelos de linguagem natural (LLMs) para automatizar a extração e padronização de informações relevantes de currículos. A metodologia utilizou modelos como GPT-4.1, GPT-4.1 Mini e Gemini 2.5 Pro, além da ferramenta ChatPDF e bibliotecas de apoio para a extração textual. Foram elaborados prompts específicos para estruturar atributos nominais e ordinais de forma consistente. O desempenho dos modelos foi avaliado com métricas como acurácia e erro médio aritmético. Posteriormente, o modelo GPT-4.1, que obteve o melhor desempenho, foi aplicado em um conjunto ampliado de 50 currículos para validação. Os dados extraídos foram submetidos a um modelo classificador, resultando em um Erro Médio Absoluto (MAE) de 0.76, numa escala de 10 pontos, na comparação com dados reais, o que valida a confiabilidade do método de extração para a classificação automática. Os resultados demonstram que os modelos de linguagem natural são eficazes na extração de dados, destacando-se o modelo GPT-4.1. Conclui-se que o uso de LLMs é uma abordagem promissora para a triagem automatizada, pois reduz o esforço manual e aumenta a consistência das avaliações, tendo sido consolidada em um protótipo web integrador para demonstrar sua aplicabilidade prática.