Trabalho de Conclusão
Título:Recrutamento e Seleção apoiados por Inteligência Artificial
Aluno:Jeferson Klaus
Semestre:2022/02
Situação:TC II
Áreas de interesse:Não informado
Orientador:Rodrigo Rafael Villarreal Goulart
Avaliadores:Debora Nice Ferrari Barbosa, Edvar Bergmann Araujo
Documentos:Anteprojeto, Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2
Palavras-chave:Inteligência artificial. Recrutamento e seleção. Treinamento. Eficácia.
Resumo:

Umas das atribuições do Recursos Humanos é o recrutamento e seleção de novos integrantes à corporação, esta que constantemente vem evoluindo e tentando se adaptar as mudanças de mercado e à necessidade por mais eficiência. Contudo, eficiência na área de recrutamento também significa criatividade, pois, uma das etapas do recrutamento é a buscar por candidatos interessados na vaga e com perfis similares ao solicitado pelas contratantes. Desta forma, uma vaga publicada na internet, como por exemplo no LinkedIn, que tenha sucesso na captação de perfis, mesmo após um filtro inicial aplicado pelas plataformas de recrutamento, pode gerar um alto volume de candidaturas, que implica em um longo, desgastante e talvez estressante processo de triagem. Se o recrutador não for organizado não será eficaz no filtro de currículos, possibilitando que ótimos candidatos passem despercebidos pela etapa de triagem, ou que candidatos não aderentes à cultura da empresa sejam selecionados para próximas etapas, possibilitando assim, no final do processo contratos de curta duração. Com o surgimento da Inteligência Artificial (IA) veio a possiblidade de enriquecimento dos processos organizacionais, criando vantagens competitivas e gerando valor para as empresas, otimizando processos tais como o de recrutamento de novos integrantes, e trazendo vantagens para além das empresas, aos candidatos. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta de uso de Inteligência Artificial na geração de ranking de candidatos baseando-se na personalidade dos mesmos, utilizando para isto, técnicas de modelagem de elevação e algoritmos de Aprendizado de Máquina baseado em Árvores de Decisão, com intuito de melhorar a qualidade das contratações assim reduzindo taxa de rotatividade dos colaboradores. Além disso esta proposta demonstra em seus resultados que o tema permanece em aberto para novas pesquisas.

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