Tecnologia e recrutamento: O match perfeito?
Por Eber Machado, CTO da Catho
O match ficou popularizado nos
aplicativos de namoro quando duas pessoas que têm características ou gostos em
comum demonstram interesse uma no perfil da outra, e com um “click” se conectam
como uma “combinação perfeita”. Apesar de popular nesse contexto, o match não
fica restrito somente aos relacionamentos afetivos e, atualmente, também
podemos ver essa tecnologia de combinação de perfis sendo muito usada em outras
áreas, como a de recrutamento, por exemplo.
Dentro de empresas focadas em
recrutamento e seleção, o match nada mais é do que o direcionamento de
perfis para os recrutadores de candidatos que são mais aderentes à vaga.
Para isso, é preciso levar em consideração alguns aspectos, como a localidade,
habilidades necessárias para atender à função, e assim por diante. Do ponto de
vista do candidato, também é necessário garantir que as oportunidades
apresentadas para ele estejam de acordo com o seu interesse profissional e que
suas capacidades estejam adequadas aos requisitos solicitados pela empresa.
Quando temos o candidato adequado para a vaga de interesse consideramos ter
encontrado “o match”.
Para que o “match” funcione de forma
eficiente, técnicas de Machine Learning são utilizadas, sendo possível analisar
todos os dados de candidatos e vagas e gerar recomendações cada vez mais
adequadas tanto aos candidatos quanto aos recrutadores. Na Catho, por exemplo,
trabalhamos a taxonomia dos dados de forma a padronizar informações importantes
para os dois lados, tais como cargo pretendido, para potencializar essa
combinação. Também usamos técnicas de processamento de textos para extrair
informações relevantes, fazer o tratamento de sinônimos, permitindo assim
normalizar os dados e aplicar com eficiência as técnicas de aprendizado de
máquina para classificação e recomendação de perfis e vagas.
Sem dúvidas um dos grandes desafios da
contratação sob a perspectiva do recrutador é ter que lidar com o grande volume
de pessoas se aplicando para as vagas e entender claramente quais são os
candidatos mais aderentes para que possam ser eficazes nas abordagens e reduzir
o esforço para a contratação. Neste aspecto, os sistemas de busca e
recomendação impactam muito positivamente na eficiência do processo. Na fase de
descoberta de candidatos, esses sistemas garantem a seleção dos melhores perfis
para aquela posição.
Assim como nos aplicativos de
relacionamento em que após o match, o casal se encontra para comprovar o
'fit', no processo de contratação o próximo passo não é muito diferente. Apesar
das técnicas de machine learning estarem cada vez mais sofisticadas e presentes
em nosso dia a dia, ainda é muito desafiador automatizar por completo o
processo de fit de candidatos, sobretudo o conhecimento mútuo que se dá nos
processos de entrevistas, onde, pessoalmente, o candidato consegue compreender
melhor o desafio e a cultura da empresa, enquanto o recrutador avalia aspectos
mais subjetivos do candidato que são mais difíceis de serem analisados de forma
automatizada.
É notável que a tecnologia ajudou a
automatizar e agilizar processos quando se trata das contratações através do
match, entrevistas virtuais, ferramentas de gestão de documentos e assinaturas
digitais, mas a humanização ainda continua sendo essencial nesse processo,
especialmente em um país desigual onde a tecnologia e a internet de qualidade
ainda não são para todos.
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