Text mining from curricula

Abstract

O processo de recrutamento de candidatos é um tema que está presente em todas as empresas nos dias de hoje, sendo esta uma vertente essencial para um bom funcionamento de qualquer empresa que preze pela contratação dos melhores candidatos possíveis. A evolução tecnológica ao longo das décadas tem obrigado a mudanças constantes no processo de recrutamento, visto que, com a utilização cada vez maior da Internet, o crescimento da existência de dados e, por consequência, a informação nela contida, aumenta diariamente, tornando-se impossível, mas desejável, acompanhar toda a informação útil. Por essa razão hoje em dia a maior parte das empresas utiliza a Internet como uma ferramenta necessária para o seu processo de recrutamento e, por isso, são cada vez mais utilizadas técnicas de Text Mining (TM) para a contratação de candidatos, agilizando assim o processo de recrutamento, tornando-o mais eficiente, e gastando menos recursos, quando comparado a um processo tradicional. Ao utilizarmos técnicas de TM num processo de recrutamento face a um processo tradicional estamos não só a reduzir o tempo gasto com cada candidato, como também a reduzir os custos inerentes, isto é, podemos obter o melhor candidato possível por um menor custo face ao antigo processo. Imaginando um universo de 1000 candidatos, ao utilizar um processo de recrutamento tradicional, estaríamos a gastar recursos com a leitura de 1000 candidaturas e, possivelmente, igual número de entrevistas, o que não aconteceria com a utilização de um processo com recurso a Text Mining, pois não seriam gastos recursos com a leitura inicial dos CV, e apenas seriam lidos os escolhidos como melhores candidatos para uma fase de entrevista. Em suma, este processo de recrutamento está a ser adotado pela maior parte das empresas em todo o mundo pois é um processo com inúmeras vantagens, quer para o recrutador, quer para o candidato. Entre as vantagens incluem-se a redução de custos por candidato, a um maior alcance geográfico dos candidatos, à redução de tempo gasto no processo, a uma maior precisão nos candidatos alvo, entre outros.

The process of recruiting candidates is not only a theme that is present in every company nowadays, but also an essential aspect for a smooth operation of any company that seeks to hire the best candidates possible. The technological evolution over the decades has forced constant changes in the recruitment process given that, with the increasing Internet usage, the growth of the amount of data and information contained therein increase daily, making it impossible, although desirable, to track all the useful information. For this reason, most companies use Internet as a strong tool for their recruitment process and, therefore, Text Mining techniques are being increasingly used to recruit candidates thus streamlining the recruitment process, making it more efficient, and spending less resources, in contrast to a traditional process. By using TM techniques in a recruitment process instead of a traditional process we are not only reducing the time spent with each candidate, but also reducing the inherent costs, in other words, we can get the best possible candidate for a lower cost than the old process. Imagining a range of 1000 candidates, using a traditional recruiting process, we would be spending resources on reading 1000 applications, and maybe doing 1000 interviews, this would not be the case when using a Text Mining process, since there would be no expenses with the initial reading of the applications, and only those chosen as the best candidates for an interview phase would be read. In short, this recruitment process is being adopted by most companies around the world as it is a process with numerous advantages for both the recruiter and the candidate. The benefits range from reducing costs per candidate, to a greater geographic reach of candidates, to reducing the time spent in the process, to greater Accuracy in target candidates, among others.