🤖 Curriculator — Ecossistema de Automação de Carreira

Da Análise Semântica de Vagas à Gestão Inteligente de Candidaturas.

Solução de Engenharia de Software e Data Analytics para automatizar a personalização de currículos técnicos. Utilizando Inteligência Artificial (LLM), o sistema analisa requisitos de vagas em tempo real, gera documentos otimizados e mantém um pipeline de dados estruturado para gestão de carreira.

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🛠️ Stack Tecnológica

Camada	Tecnologia
Interface	Streamlit (UI Interativa com Dashboard Premium)
Inteligência Artificial	Google Gemini 2.5 Flash API (NLP e Análise Semântica)
Linguagem & Processamento	Python 3.10+ com Pandas
Banco de Dados	SQLite (Persistência relacional com migrations automáticas)
Visualização de Dados	Plotly (Funil de conversão, skills ranking, distribuição por canal)
Engine de PDF	xhtml2pdf (Templates HTML/CSS no padrão SempreIT)
Web Scraping	BeautifulSoup + Requests (Extração de dados de vagas via URL)

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🏗️ Arquitetura Modular

O software segue o princípio de Separation of Concerns para garantir escalabilidade e manutenção:

Módulo	Responsabilidade
app.py	Interface, Dashboard Premium com abas, KPIs e fluxo de processamento
database.py	Camada de persistência SQLite — CRUD, duplicatas, análise semanal, ranking de skills
services.py	Motor de inteligência — prompts dinâmicos, scraping de URLs, limpeza de IA, geração de PDF e follow-ups

graph TD
    A[LinkedIn PDF / Currículo Mestre] -->|Ingestão + Cache| B(services.py)
    C[Descrição da Vaga] -->|Input Usuário ou URL| B
    B -->|Prompt Engineering| D{Google Gemini 2.5 Flash}
    D -->|Análise Semântica| E[Perfil Otimizado]
    E -->|Persistência| F[(SQLite Database)]
    E -->|Renderização| G[Currículo PDF Customizado]
    F -->|Visualização| H[Dashboard Premium Streamlit]
    F -->|Detecção| I[Alertas de Follow-up]
    F -->|Analytics| J[Ranking de Skills do Mercado]

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📊 Funcionalidades

Dashboard Premium (3 abas)

• 📊 Dashboard — KPI cards estilizados com deltas semanais (▲/▼), funil de conversão, distribuição por canal (donut), volume diário, alertas de follow-up e ranking de skills mais pedidas pelo mercado
• 📝 Nova Candidatura — Formulário inteligente com auto-preenchimento via URL, extração de requisitos e benefícios, e detecção de duplicatas
• 🛠️ Gestão — CRUD completo com status granulares, comentários/feedback por candidatura, e visualização de detalhes (requisitos + benefícios)

Inteligência Artificial

• Análise Semântica — Processamento de descrições de vagas para identificação de keywords e competências
• 3 Canais de Envio — Gupy (Apresente-se), E-mail (PDF + texto), Currículo (somente PDF)
• Limpeza Automática — Remoção de artefatos de IA (saudações, CTAs, code fences)
• Follow-up Automático — Geração de e-mails de follow-up via Gemini para vagas sem resposta há 7+ dias
• Extração de URL — Cole o link da vaga e a IA extrai empresa, cargo, descrição, requisitos e benefícios automaticamente

Inteligência de Mercado

• 🎯 Skills Ranking — Gráfico de barras mostrando as Top 15 skills mais requisitadas em todas as vagas processadas (ex: "De 30 vagas, 15 pedem SQL, 10 pedem Python")
• 📋 Requisitos e Benefícios — Extraídos e salvos por candidatura, com expanders editáveis
• 💬 Comentários — Anotações livres por candidatura para registrar feedbacks de recrutadores

Gestão de Dados

• Cache de Upload — PDF do currículo é enviado uma única vez por sessão (@st.cache_resource)
• Detecção de Duplicatas — Alerta se já existe candidatura para mesma empresa+cargo
• Texto Gerado Persistido — O texto gerado (Gupy/e-mail) é salvo no banco para referência futura
• Status Granulares — Enviado, Sem Resposta, Follow-up Enviado, Entrevista, Teste, Reprovado, Contratado
• Métricas Avançadas — Taxa de conversão, dias médio sem resposta, deltas semanais
• Exportação Excel — Relatório completo via sidebar

Segurança

• Variáveis de ambiente via .env (API Key)
• Arquivos sensíveis excluídos via .gitignore

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🚀 Como Executar

1. Clonar o Repositório

git clone https://github.com/DevBolfarini/Curriculator.git
cd Curriculator

2. Configurar Ambiente Virtual

python -m venv venv

# Windows:
venv\Scripts\activate

# Linux/Mac:
source venv/bin/activate

3. Instalar Dependências

pip install -r requirements.txt

4. Configurar Variáveis de Ambiente

Crie o arquivo .env na raiz do projeto:

Windows (PowerShell):

echo "GOOGLE_API_KEY=SUA_CHAVE_AQUI" > .env

Linux / Mac / Git Bash:

echo "GOOGLE_API_KEY=SUA_CHAVE_AQUI" >> .env

5. Iniciar a Aplicação

streamlit run app.py

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Denis Bolfarini | LinkedIn | Estudante de Ciência da Computação (UNIVESP)