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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Schmitke, Luiz Rafael | - |
| Autor(es): dc.contributor | Schmitke, Luiz Rafael | - |
| Autor(es): dc.contributor | Foronda, Augusto | - |
| Autor(es): dc.contributor | Antunes, Diego Roberto | - |
| Autor(es): dc.creator | Mocrosky, Fernando Bismaia | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-08-11T11:01:14Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-08-11T11:01:14Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-07-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-07-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-05-21 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40762 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1186752 | - |
| Descrição: dc.description | This work presents the development of a web application capable of generating personalized résumés using Large Language Models (LLMs). The proposal arose from the increasing need for candidates to adapt their résumés to the specific requirements of each job opening, also considering the role of Applicant Tracking Systems (ATS) in modern recruitment processes. The theoretical foundation addresses concepts of artificial intelligence, machine learning, natural language processing, and recent studies on résumé personalization. The adopted methodology includes literature review, definition of the technologies used, system architecture design, and evaluation of the generated results. The application was developed using Next.js with direct integration to the OpenAI API, eliminating the need for a dedicated backend. The results demonstrate that the system can generate coherent, well-structured résumés tailored to the job description provided, evidence of the effectiveness of LLMs for this purpose. It is concluded that the tool facilitates the creation of professional résumés and can assist candidates in increasing their chances in contemporary selection processes. Future work may include the addition of new features such as cover letter generation and more detailed compatibility analysis between résumé and job requirements. | - |
| Descrição: dc.description | Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma aplicação web capaz de gerar currículos personalizados utilizando Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). A proposta surgiu da crescente necessidade de candidatos adaptarem seus currículos às exigências específicas de cada vaga, considerando também a atuação dos sistemas de triagem automática (ATS) no processo de seleção. A fundamentação teórica aborda conceitos de inteligência artificial, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e estudos recentes relacionados à personalização de currículos. A metodologia adotada inclui levantamento bibliográfico, definição das tecnologias utilizadas, elaboração da arquitetura da aplicação e avaliação dos resultados gerados. A aplicação foi desenvolvida em Next.js, com integração direta à API da OpenAI, a aplicação não necessita de banco de dados, pois não é necessário a gravação dos currículos gerados e nem dos dados pessoais dos utilizadores. Os resultados demonstram que o sistema é capaz de gerar currículos coerentes, bem estruturados e adaptados ao perfil da vaga informada, evidenciando a eficácia do uso de LLMs para essa finalidade. Conclui-se que a ferramenta contribui para facilitar a criação de currículos profissionais e pode auxiliar candidatos a aumentar suas chances em processos seletivos contemporâneos. Sugere-se a ampliação das funcionalidades como trabalhos futuros, incluindo geração de cartas de apresentação e análises mais detalhadas de compatibilidade entre currículo e vaga. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Ponta Grossa | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Informática | - |
| Publicador: dc.publisher | Ciência da Computação | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Currículos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Personalização da Web | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Software de aplicação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Education - Curricula | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Web personalization | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Application software | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
| Título: dc.title | CVForge: uma aplicação para criação de currículos personalizados com inteligência artificial | - |
| Título: dc.title | CVForge: an application for creating personalized resumes using artificial intelligence | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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