A triagem de currículos funciona melhor em camadas. Use varreduras de palavras-chave para requisitos fixos, como uma licença de enfermagem ou um CPA, permita que a pontuação AI organize uma grande pilha e mantenha uma pessoa em cada rejeição e avanço. A leitura manual para de escalar após algumas dezenas de candidatos, e uma pontuação que ninguém pode explicar é uma responsabilidade.
Por Dev Rishi Khare, ex-engenheiro de aprendizado de máquina da Amazon (busca e recomendações) e Synopsys
Você publica uma vaga na segunda-feira, e até quarta-feira a pilha é maior do que você pode ler em um dia. Você lê os primeiros cuidadosamente, escaneia o próximo lote e o restante espera no Gmail. Na visão de Dev, é assim que muitas equipes pequenas realizam a triagem, e isso funciona até a pilha ficar grande.
O fluxo de trabalho e as regras gerais abaixo são da visão de Dev. Fontes publicadas e leis são vinculadas por nome.
Como as equipes realizam a triagem de currículos agora, e o que não funciona
Na visão de Dev, a maioria das equipes pequenas e recrutadores independentes lê manualmente, e muitas vezes apenas o topo de uma pilha ordenada por data. Equipes maiores tendem a usar filtros de palavras-chave ATS. A pontuação AI é mais recente. Cada método falha em um lugar diferente.
Lendo todos os currículos manualmente
A leitura de currículos captura o contexto, como uma mudança de carreira ou uma lacuna com um bom motivo. No entanto, não é escalável para além de algumas dezenas de candidatos. O bom candidato que se apresentou tarde é pulado, porque, nesse momento, você está apenas dando uma olhada. A página sobre o que o rastreamento manual de currículos custa em velocidade de contratação aborda essa troca.
Filtros de palavras-chave
Os filtros são rápidos e fáceis de configurar. Eles também rejeitam pessoas que descrevem a mesma habilidade com palavras diferentes e recompensam qualquer um que insira a descrição do trabalho em seu currículo.
Avaliação AI
A avaliação AI pode ler o significado em vez de palavras exatas. Ela falha quando ninguém pode ver por que alguém obteve uma pontuação alta ou baixa. Um número sem motivo por trás é difícil de verificar, difícil de defender para um cliente e um risco legal sob as novas regras US sobre AI na contratação.
Varrendo currículos para palavras-chave e quando ainda é a ferramenta certa
A varredura de currículos para palavras-chave ainda tem seu lugar quando o requisito é binário e tem um nome fixo. Exemplos:
- Licenças, como uma licença de enfermagem ou uma CDL.
- Certificações, como uma CPA ou uma certificação de nuvem nomeada.
- Habilitações de segurança.
- Registros legais.
- Uma linguagem obrigatória.
Uma correspondência de palavra-chave só inicia a verificação. Confirme a correspondência no currículo, então verifique a credencial em si antes de submeter alguém.
Para habilidades que as pessoas descrevem de muitas maneiras, como sourcing, gerenciamento de contas ou análise de dados, a busca por palavra-chave perde boas pessoas. A comparação entre pontuação de impacto vs correspondência de palavra-chave explica por quê.
Como identificar o preenchimento de palavras-chave
Sinais de alerta do desenvolvedor:
- Uma lista de habilidades sem contexto.
- Um bloco de habilidades longo que repete a descrição do trabalho palavra por palavra.
- Ferramentas listadas sem projeto, resultado ou datas anexadas.
- Mais ferramentas do que os anos de experiência poderiam suportar.
- Texto oculto ou branco. Cole o currículo em um editor de texto simples e ele aparece.
Seu teste: para cada requisito obrigatório, aponte uma linha onde o candidato o utilizou. Se você não conseguir encontrar uma, a palavra-chave não conta.
Como capturar a mesma habilidade em diferentes palavras
Leia o que foi feito, não o rótulo. Contratação em ciclo completo em uma startup é aquisição de talentos, mesmo que a frase nunca apareça. Mantenha uma lista de sinônimos curtos para cada requisito essencial. Leia o meio do ranking, bem como o topo. Se sua ferramenta escreve um resumo da adequação, use-a para encontrar o significado em vez de palavras exatas, e então verifique-a contra o currículo em vez de confiar cegamente nela.
Um papel com 300 candidatos, passo a passo
Aqui está o fluxo de trabalho de Dev, usando um papel com 300 candidatos como exemplo.
- Escreva 3 a 5 requisitos reais a partir da chamada de intake. A pontuação é apenas tão boa quanto a descrição do trabalho.
- Deixe a ferramenta pontuar e classificar todos os 300.
- Leia a faixa superior por completo.
- Passe rapidamente pela faixa do meio para ajustes que não são óbvios: mudanças de carreira, diferentes formulações para a mesma habilidade, lacunas com boas razões.
- Verifique aleatoriamente as pontuações mais baixas.
Uma vez que você tenha uma lista curta, compare o tamanho dela com o número médio de candidatos entrevistados por contratação para ver se você está enviando muitas pessoas para entrevista.
O que nunca deixar a ferramenta decidir sozinha
- Rejeições.
- Apresentações de clientes.
- Qualquer coisa que toque características protegidas ou proxies para elas, como idade, lacunas de cuidado ou nomes de escolas.
- Pedidos informais de clientes que não estão na descrição do trabalho.
Quando você discorda de uma pontuação
Leia a razão na síntese primeiro. Verifique contra o currículo. Se a ferramenta perdeu algo porque a descrição do trabalho a deixou de fora, corrija a descrição do trabalho e repontue em vez de silenciosamente substituir. Em seguida, registre a substituição com uma razão de uma linha. Esse registro de uma decisão humana importa mais à medida que as regras da US sobre as ferramentas de contratação AI se espalham.
Quanto automatizar, por tamanho da equipe
Regra do Dev: quanto mais pessoas uma decisão afeta, mais um humano a assina.
Recrutadores solo
Deixe a ferramenta lidar com o registro, classificação, confirmação e e-mails de status, agendamento de chamadas e uma lista diária de quem está esperando. Deixe que ela sugira uma ordem de lista curta, redija follow-ups e ressurja candidatos anteriores. Você lida com a entrada, cada envio e rejeição, ofertas e chamadas de relacionamento. Se você ainda está escolhendo uma ferramenta, o guia para escolher um ATS para recrutadores independentes cobre as necessidades do primeiro dia e os quebradores de negócios.
Equipes de 2 a 10
Adicione pipelines compartilhados e modelos consistentes. A ferramenta pode sugerir transferências, alertar sobre duplicatas e encorajar sobre funções paralisadas. Os humanos mantêm as mesmas decisões que um recrutador solo e concordam com os critérios de pontuação como uma equipe antes que a primeira função vá ao ar.
Equipes de 10 ou mais
A ferramenta assume o ranking de primeira passagem de alto volume, agendamento em escala, mensagens rotineiras e relatórios, e sugere bandas de revisão e equilíbrio de carga de trabalho. As pessoas mantêm as decisões finais e relacionamentos e executam auditorias regulares de viés e deriva com um proprietário nomeado e um registro escrito de revisão humana.
Hábitos que mantêm a sua triagem defensável
Estes são os hábitos do Dev para equipes pequenas. Nenhum deles precisa de um grande orçamento.
- Escreva os requisitos essenciais antes de pontuar e pontue apenas contra esses.
- Registre cada decisão humana com um motivo de uma linha, especialmente quando discordar da pontuação.
- Informar os candidatos de que o AI ajuda a classificar as candidaturas e uma pessoa decide, e oferecer revisão humana.
- Verificar aleatoriamente as pontuações baixas todos os meses ou a cada função.
- Comparar as taxas de aprovação entre grupos onde o volume permita. Em volumes muito pequenos, anote que a amostra é muito pequena.
- Remover ou ignorar proxies, como fotos, anos de nascimento e lacunas de cuidado.
- Rever a descrição do cargo sempre que o briefing mudar.
- Conheça seu fornecedor: o que a pontuação é baseada e se é possível ver por quê.
Se você contratar em Nova York, NYC Lei Local 144 se aplica. Ela proíbe empregadores e agências de emprego de usar uma ferramenta de decisão automática de emprego, a menos que a ferramenta tenha passado por uma auditoria de viés dentro de um ano de seu uso. Um resumo dos resultados da auditoria deve ser público, e os candidatos devem receber as notificações necessárias. A aplicação da lei começou em julho de 2023. Esta é uma informação geral, não um conselho jurídico, então verifique suas obrigações com um advogado.
O mito da rejeição automática de 75%
Provavelmente você leu que o software ATS rejeita 75% dos currículos antes que um ser humano os veja. A fonte mais antiga que encontramos é um artigo da Computerworld de 4 de março de 2012](https://www.computerworld.com/article/1458323/5-insider-secrets-for-beating-applicant-tracking-systems.html), que atribui a estatística à Preptel, uma empresa de serviços de busca de emprego que ajudava os candidatos a passar pelos sistemas de rastreamento de candidatos. O artigo não cita um estudo, amostra ou método para o número.
Um problema real está por perto. O relatório Hidden Workers da Harvard Business School e da Accenture (setembro de 2021)](https://www.hbs.edu/managing-the-future-of-work/research/hidden-workers-untapped-talent) encontrou que 88% dos empregadores concordam que candidatos qualificados e de alto nível são eliminados. A razão que eles deram: esses candidatos não atendem aos critérios exatos da descrição do trabalho. O foco do relatório são filtros rígidos, como requisitos de correspondência exata e o tratamento de uma lacuna no emprego como motivo para excluir alguém.
Na visão de Dev, a maioria dos ATSs classifica e ordena em vez de deletar silenciosamente. O motivo usual pelo qual um candidato não recebe resposta é o volume mais a triagem humana: alguém terminou o tempo antes de chegar àquele currículo. A exceção são perguntas de eliminação, como uma licença requerida ou autorização de trabalho, que alguns ATSs usam para filtrar candidatos automaticamente, então verifique como o seu está configurado.
Onde Curriculo ATS se encaixa
Curriculo ATS pontua cada candidato de 0 a 100 contra o seu trabalho, com um resumo escrito AI do ajuste. O agente de triagem de currículos classifica os candidatos contra o trabalho automaticamente nos bastidores assim que você faz login. O plano Starter é gratuito para sempre e classifica até 1.000 candidatos. O plano Pro é de $50/mês (50% de desconto no preço de lista de $100) e classifica até 10.000 candidatos, sem taxas por assento em qualquer plano. Os detalhes do produto estão na página de triagem de currículos AI com pontuações de 0 a 100](/ai-resume-screening/).
Perguntas frequentes
O que é triagem de currículos?
A triagem de currículos é a primeira etapa de seleção de candidatos para decidir quem merece uma análise mais aprofundada para uma vaga. As equipes realizam isso manualmente, com filtros de palavras-chave, com pontuação AI ou com uma combinação de todos os três.
A varredura de currículos em busca de palavras-chave ainda é útil?
Sim, para requisitos binários com um nome fixo, como uma licença de enfermagem, um CDL, um CPA, uma autorização de segurança ou um idioma exigido. Confirme a correspondência e, em seguida, verifique a credencial em si.
Os sistemas ATS rejeitam 75% dos currículos?
Nenhum método publicado comprova essa cifra. A fonte mais antiga que encontramos é um artigo da Computerworld de 2012, que atribui essa informação à Preptel, uma empresa de serviços de busca de emprego que ajudava os candidatos a ultrapassar os sistemas de acompanhamento de candidatos. Na visão de Dev, a maioria dos sistemas de acompanhamento de candidatos classifica e ordena em vez de excluir silenciosamente.
O AI deve tomar decisões de triagem sozinho?
Na visão de Dev, não. Deixe a ferramenta classificar e resumir, e mantenha uma pessoa em cada rejeição e avanço. Registre um motivo de uma linha para cada decisão, especialmente quando discordar da pontuação.
Mais guias de triagem e contratação estão disponíveis no blog Curriculo ATS.
