Algoritmo de árvore de decisão com foco na seleção de candidatos para processos seletivos em empresas da área de construção civil no estado de São Paulo

Abstract

Dado a realidade da demora dos processos de recrutamento e seleção em grandes empresas, principalmente quando observamos o recrutamento externo, o algoritmo de tomada de decisão tem como principal objetivo aprender um padrão ideal para a vaga de emprego que está sendo disputada auxiliar o gestor de recursos humanos a selecionar o melhor candidato para uma vaga de emprego de um processo seletivo, a partir dos dados básicos que podem ser encontrados no currículo do candidato. Para trazer essa funcionalidade, foi utilizado o programa WEKA, que foi carregado uma base de dados de treinamento fictícia, com a finalidade de encontrar um “perfil ideal”. Os candidatos classificados como ideal ou não a partir da árvore de tomada de decisão gerada pelo algoritmo de aprendizado de máquina, com a finalidade de encontrar o profissional que mais se aproxima do perfil encontrado pelo algoritmo. Concluímos que este trabalho trouxe uma grande taxa de assertividade na busca de um candidato ideal para a vaga, seguindo a planilha no modelo de classificação supervisionada fornecida pelo gestor e responsável pelo processo de recrutamento e seleção, contudo, as ferramentas disponíveis no mercado não possuem uma integração direta com o banco de dados, tornando necessário a codificação do algoritmo de tomada de decisão dentro da programação SQL do banco (procedure), problema esse que pode ser solucionado com a integração a partir de uma API, por exemplo.