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

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Detalhes bibliográficos
Resumo: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.
Autores principais:Gomes, Carlos Daniel Almeida
Assunto:Inteligência artificial -- Artificial intelligence Machine learning -- Machine learning Processamento de linguagem natural - -- NLP Natural language processing Triagem de candidaturas Classificação Automatização de recrutamento Candidate screening Classification Recruitment automation
Ano:2025
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso embargado
Instituição associada:ISCTE
Idioma:português
Origem:Repositório ISCTE

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