Career Context Engine

O Career Context Engine é a camada local-first que monta um contexto único, compacto e revisável para os fluxos do SotuHire.

Ele vive em modules/context e não substitui o Perfil Profissional Universal nem a memória local. A função dele é coordenar esses sinais para que Radar, Wishlist, Match, ATS, Tailor, Tracker, Fontes, GitHub/Portfólio, Lattes/acadêmico, Editais/Concursos, Extensão, Notificações e Dashboard consultem o mesmo contexto por trás.

Fontes de Contexto

O engine usa, quando disponível:

• Perfil Profissional Universal via ProfileContextOrchestrator;
• evidências acadêmicas/Lattes confirmadas no Perfil Universal;
• RAG lexical local via MemoryRetriever;
• evidências de tracker e candidaturas quando já viraram memória local;
• oportunidades e fontes importadas quando já viraram memória local;
• sinais de GitHub/Portfólio quando já viraram memória local;
• preferências, restrições, localidades, modelos de trabalho e contratos;
• feedbacks e sinais de aplicação registrados localmente.

Ele não cria banco vetorial, servidor externo ou dependência pesada.

Propósitos

Cada chamada informa um CareerContextPurpose:

generic, wishlist, radar, match, ats, tailor, tracker,
notifications, sources, extension, github, dashboard,
academic, lattes, public_exams

O propósito ajuda a montar query lexical, limitar evidências e registrar warnings apropriados.

Saída

CareerContext contém:

• resumo do perfil;
• objetivos;
• áreas/domínios;
• senioridade;
• localidades;
• modelos de trabalho;
• tipos de contrato;
• restrições;
• evidências com origem, confiança, score, sensibilidade e status de confirmação;
• warnings;
• notas de privacidade.

Privacidade

O engine não inventa fatos. Evidências sensíveis são marcadas e os formatadores conseguem omitir esses itens quando o contexto pode ser enviado a provider externo.

Regras principais:

• contexto local completo pode ser usado por regras locais;
• provider externo só recebe contexto quando allow_memory_context=true;
• evidências sensíveis são omitidas de payload externo;
• itens de baixa confiança aparecem como “a confirmar”;
• candidatos de evidência de GitHub/Portfólio, extensão ou Lattes não entram no Perfil sem revisão humana.

Deduplicação e Prioridade

Evidências são deduplicadas por título/conteúdo normalizado. Quando há duplicidade, o engine prioriza:

1. confirmado pela pessoa usuária;
2. alta confiança;
3. score maior;
4. item não sensível.

Consumo por Módulo

Fluxo	Uso esperado
Wishlist	complementar rascunho com objetivos, domínios, localidades e preferências confirmadas
Radar	usar contexto como sinal local de score e explicação, sem auto-apply
Match	passar evidências ao Match Engine local e respeitar allow_memory_context para provider externo
ATS	separar keywords com evidência local de termos sem suporte, incluindo evidências acadêmicas
Tailor	sugerir ajustes apenas com evidências reais e linguagem condicional
Tracker	retornar resumo, motivo de fit, próxima ação e gaps recorrentes
Fontes	classificar alinhamento local e sugerir enviar para Radar, Match ou Tracker sem salvar automaticamente
Extensão	usar capturas locais e candidatos revisáveis sem salvar automaticamente no Perfil
Lattes/acadêmico	incluir formação, pesquisa, publicações, extensão e docência confirmadas no Perfil
Notificações	melhorar mensagem do Radar com sinais seguros do contexto
GitHub/Portfólio	gerar candidatos de evidência revisáveis para o Perfil
Editais/Concursos	comparar requisitos de edital com formação, títulos, registros, certificações, experiência, localização e evidências acadêmicas/Lattes confirmadas

Na v1.9.4, a extensão pode consultar apenas um resumo seguro desse contexto. Esse resumo indica se há Perfil disponível, fluxos habilitados e status de IA, mas não retorna o Perfil inteiro, memória completa ou segredo de provider.

Public exams

A partir da v1.9.3, CareerContextPurpose.PUBLIC_EXAMS é usado pelo módulo modules/public_exams no endpoint:

POST /api/v1/public-exams/{notice_id}/analyze

O contexto de editais inclui sinais confirmados do Perfil Profissional Universal, especialmente:

• formação concluída ou em andamento;
• registros profissionais confirmados;
• certificações;
• experiência profissional;
• localização e disponibilidade;
• preferências de contrato/regime;
• evidências acadêmicas/Lattes, como pesquisa, extensão, docência, publicações, bolsas e produção técnica.

Regras importantes:

• edital não adiciona formação, registro ou certificação ao Perfil;
• requisitos legais sem evidência viram missing ou uncertain;
• graduação em andamento não passa como graduação concluída;
• registro profissional não é presumido;
• o score usa linguagem condicional e não substitui a leitura oficial do edital.

Arquivos

modules/context/__init__.py
modules/context/models.py
modules/context/engine.py
modules/context/formatters.py
tests/test_career_context_engine.py