Resume Tailor: currículo direcionado por vaga

O Resume Tailor é o módulo responsável por transformar um currículo mestre em uma versão direcionada para uma vaga específica. Ele não é um gerador de currículo fictício. Ele é um alfaiate de evidências reais: recebe histórico, projetos, formações, GitHub, Lattes, LinkedIn e portfólio, e reorganiza o que já existe para dar mais peso ao que a vaga realmente valoriza.

Links úteis:

• JSON Resume Schema como inspiração de formato aberto para currículo mestre.
• Gemini Structured Outputs para respostas tipadas.
• Pydantic para validar as saídas antes de salvar ou exibir.

Problema que o módulo resolve

Candidatos geralmente usam o mesmo currículo para todas as vagas. Isso cria três problemas:

1. Experiências relevantes ficam escondidas.
2. Palavras-chave da vaga não aparecem de forma clara.
3. O currículo não conversa com o ATS nem com o recrutador humano.

O SotuHire resolve isso com uma versão direcionada, mas mantendo a verdade factual.

Conceito de currículo mestre

O currículo mestre é uma base completa com tudo que o usuário realmente fez:

• formação acadêmica;
• cursos;
• experiências profissionais;
• extensão universitária;
• projetos pessoais;
• projetos GitHub;
• portfólio;
• publicações;
• Lattes;
• certificações;
• idiomas;
• tecnologias;
• conquistas verificáveis.

Ele pode usar o padrão JSON Resume como base, mas o SotuHire adiciona metadados próprios:

{
  "fact": "Projeto SotuHire usa Python, IA e análise de vagas",
  "source": "github",
  "evidence": "README.md",
  "confidence": 0.95,
  "can_use_in_resume": true,
  "last_verified_at": "2026-06-12"
}

Fluxo principal

flowchart TD
    A[Currículo mestre] --> B[Vaga alvo]
    C[Preferências do usuário] --> D[Resume Tailor]
    E[GitHub, Lattes, LinkedIn e portfólio] --> D
    B --> D
    A --> D
    D --> F[Seções reordenadas]
    D --> G[Resumo profissional direcionado]
    D --> H[Palavras-chave sugeridas]
    D --> I[Warnings contra invenção]
    D --> J[Currículo ATS revisável]

O que a IA pode fazer

A IA pode:

• reordenar seções;
• reescrever bullets com linguagem mais clara;
• dar destaque para experiências compatíveis com a vaga;
• sugerir palavras-chave que já estejam sustentadas por evidência;
• adaptar o resumo profissional;
• apontar lacunas;
• sugerir o que remover de uma versão curta.

O que a IA não pode fazer

A IA não pode:

• inventar cargo;
• inventar empresa;
• inventar curso;
• inventar certificação;
• inventar métrica;
• inventar fluência;
• transformar interesse em experiência;
• criar formação que não existe.

Regra absoluta:

Se não existe evidência, a IA deve retornar warning, não escrever como fato.

Exemplo do Colégio Embraer

Se a vaga for de tecnologia aplicada à indústria, aeroespacial, engenharia, dados industriais ou empresa próxima desse ecossistema, o SotuHire pode destacar formação técnica, base matemática, disciplina e contato com ambiente de alta exigência.

Se a vaga for web startup genérica, esse dado ainda pode existir, mas não precisa ser o primeiro destaque. O currículo direcionado muda a ênfase, não a verdade.

Saídas esperadas

O módulo deve retornar:

• section_order;
• tailored_summary;
• tailored_sections;
• keywords_added;
• warnings;
• evidence_source;
• invented_information=false.

MVP

No MVP, o Resume Tailor deve gerar apenas sugestões e Markdown revisável. DOCX e PDF entram depois.

Evolução

1. Sugestões por seção.
2. Exportação Markdown.
3. Exportação DOCX.
4. Exportação PDF.
5. Múltiplas versões por vaga.
6. Histórico de currículos gerados.