Usando o Claude como um recrutador técnico pessoal para encontrar minha próxima vaga

A developer built an AI-powered system using Claude to act as a personal technical recruiter, automating job search by analyzing their resume, detecting skill gaps, and scoring job listings on Indeed with detailed justifications. The system outputs a ranked spreadsheet with scores, reasons, and recommendations, transforming the job hunt from manual browsing into a data-driven process.

Percebi que gastava mais tempo procurando vagas do que realmente me candidatando. Todo fim de tarde era a mesma rotina: abrir o Indeed, digitar "desenvolvedor PHP", rolar dezenas de resultados quase idênticos, abrir cinco ou seis em novas abas, ler a descrição, comparar mentalmente com meu currículo e, na maioria das vezes, fechar a aba sem me candidatar porque "não parecia ser bem o meu perfil". No dia seguinte, repetir. O problema nunca foi encontrar vagas. Era descobrir quais realmente valiam meu tempo. Depois de algumas semanas nesse ciclo, cheguei a uma pergunta meio óbvia, mas que eu ainda não tinha levado a sério: e se a IA pudesse atuar como um recrutador técnico? Não como um gerador de currículo genérico, e sim como alguém que primeiro entende profundamente quem eu sou tecnicamente, depois sai atrás de vagas reais, e só então me diz "essa aqui vale a pena, e é por isso". Foi exatamente esse fluxo que construí. Neste artigo conto como ele nasceu, o que ele fez com o meu currículo real, e por que o resultado final — uma planilha ranqueada com score, justificativa e recomendações — mudou completamente a forma como eu busco emprego. Buscar vaga de forma manual tem uma armadilha que ninguém avisa: parece produtivo, mas na prática é um teatro de produtividade. Alguns motivos: Eu precisava de alguém — ou de alguma coisa — capaz de olhar para esse conjunto de experiências como um todo e cruzar isso, vaga por vaga, com o que realmente estava sendo pedido no mercado. O fluxo que desenhei tem uma lógica bem simples no papel, mas que muda tudo na prática: a IA só pode procurar vagas depois de entender profundamente quem eu sou tecnicamente. Currículo ↓ Análise de Perfil senioridade, stack, pontos fortes, lacunas ↓ Detecção de Gaps Técnicos ↓ Busca de Vagas no Indeed ↓ Score de Aderência por Vaga ↓ Otimização de Currículo ↓ Candidatura Cada etapa resolve um problema específico: Não vou colar o prompt inteiro aqui — ele é longo e específico demais para ser reaproveitado copiando e colando. Mas vale explicar a lógica por trás das partes mais importantes. Antes de procurar qualquer vaga, o primeiro bloco do prompt pedia uma análise estruturada do meu currículo, cobrindo pontos como: Analise o currículo anexado e retorne: - Senioridade adequada com justificativa - Principais tecnologias separadas por frontend, backend, dados, devops, IA - Experiências relevantes - Projetos de destaque e o que cada um comprova - Pontos fortes reais não genéricos - Lacunas técnicas prováveis O motivo de pedir isso antes de tudo é simples: se a IA não souber que eu tenho experiência com dois backends diferentes, ou que meu projeto de fintech Quita prova domínio de arquitetura multi-tenant e conformidade com LGPD, ela vai avaliar cada vaga de forma rasa, olhando só para bater ou não bater palavra-chave. A segunda parte do prompt usava esse perfil já analisado como filtro para a pesquisa de vagas, com instruções explícitas de que tipo de vaga trazer: Com base no perfil analisado, busque vagas recentes no Indeed para Desenvolvedor PHP que: - sejam compatíveis com o nível de senioridade identificado - exijam PHP como linguagem central MVC, CodeIgniter, Laravel ou equivalente - considerem também stacks complementares do candidato React, PostgreSQL, IA aplicada - tenham informações completas empresa, local, modalidade, link A parte que fez mais diferença no resultado final foi obrigar a IA a justificar cada score, e não apenas cuspir um número: Para cada vaga, calcule um score de aderência de 0 a 100% e explique: - por que esse score e não outro - quais tecnologias da vaga o candidato já possui - quais projetos ele deve destacar nessa vaga específica - quais palavras-chave usar no currículo - pontos fracos e como compensá-los na candidatura Esse detalhe muda tudo. Um score sem explicação é só um número que você tem que confiar cegamente. Um score com justificativa vira uma ferramenta de decisão. O resultado da primeira etapa foi, honestamente, mais revelador do que eu esperava. A IA classificou minha senioridade como "júnior avançado / transição para pleno", justificando com o tempo de experiência formal em desenvolvimento somado à bagagem anterior em suporte e infraestrutura — um raciocínio que eu mesmo tinha dificuldade de verbalizar em entrevistas. Nas lacunas, ela foi direta: pouca exposição documentada a Kubernetes, arquitetura orientada a eventos Lambda, SQS/SNS , testes automatizados em larga escala e ferramentas de observabilidade, além de nenhuma certificação formal em nuvem. Nada que eu não suspeitasse, mas ver isso escrito com clareza ajuda a priorizar o que estudar em seguida, em vez de estudar "um pouco de tudo". Na busca de vagas, o resultado foi uma planilha com colunas de título, empresa, localização, modalidade, tecnologias exigidas, score de aderência, justificativa, link oficial e recomendações de candidatura. Filtrando pelas vagas que realmente pediam PHP como linguagem central, o ranking ficou assim: | Posição | Vaga | Score | |---|---|---| | 1 | Desenvolvedor a React, PHP ou Fullstack — Advisorh Talent Solutions | 90% | | 2 | Programador PHP Back-end — Why Digital | 85% | | 3 | Desenvolvedor a Backend PHP + IA aplicada — SOM VIBE | 85% | A vaga da Advisorh ficou em primeiro não por ser a "mais impressionante" no papel, mas porque foi a de menor atrito real entre o meu currículo e o requisito: ela aceita explicitamente as duas frentes que já exerço no dia a dia PHP e React/TypeScript , sem exigir anos mínimos de experiência formal. O que mais me chamou atenção foi o nível de detalhe nas justificativas. Na vaga da Why Digital, a análise notou que a descrição mencionava "rastreamento veicular" e sugeriu reaproveitar um discurso que eu já tinha preparado para uma candidatura anterior parecida — algo que eu jamais lembraria sozinho no meio de dezenas de abas abertas. Já na vaga da SOM VIBE, a IA conectou diretamente meu projeto de agente RAG POPS AI com o requisito de "IA aplicada" da vaga, mesmo ela sendo, no fim das contas, uma vaga de PHP. Isso é muito melhor do que buscar vaga manualmente porque elimina o viés de "acho que essa vaga é boa para mim" e substitui por "essa vaga é boa para você por estes motivos específicos, e aqui está o que fazer a respeito". Com o ranking pronto, usei a IA novamente — mas dessa vez para gerar currículos personalizados para cada vaga de PHP mais bem posicionada. O motivo é simples: mesmo dentro de um único alvo — "vaga de PHP" — um currículo único não funciona igual para todas as oportunidades. Minha experiência com PHP aparece em contextos bem diferentes: Cada versão manteve os mesmos fatos — não inventei nada — mas reordenou a ênfase, trocou os termos técnicos que abrem cada bullet e priorizou o projeto certo para o contexto certo. É o tipo de trabalho que, feito manualmente para três ou quatro vagas diferentes, consome uma tarde inteira. Automatizado, levou minutos, e o mais importante: com justificativa explícita de por que cada mudança foi feita. Depois de rodar esse processo algumas vezes, ficaram claras algumas coisas. A primeira é que a IA não substitui um recrutador humano — ela elimina o trabalho repetitivo que normalmente consome o tempo que você deveria estar usando para se preparar de verdade. Ler cem vagas, comparar cada uma com seu perfil, calcular mentalmente aderência: isso é trabalho mecânico, não julgamento humano. A segunda é que ela ajuda na tomada de decisão, mas não decide por você. O score de 90% da vaga da Advisorh foi um ótimo ponto de partida, mas a decisão de se candidatar, de como se posicionar na entrevista e de negociar proposta continua sendo minha. A terceira, e talvez a mais importante: entrevistas continuam humanas. Nenhuma IA vai simular a pressão de uma sala ou chamada de vídeo com um entrevistador do outro lado perguntando por que você tomou determinada decisão de arquitetura. O que esse fluxo faz é garantir que você chegue até essa entrevista pelo motivo certo — porque a vaga realmente combina com você — em vez de chegar lá por sorte estatística de ter mandado currículo para cinquenta lugares. Também vale registrar uma lição mais prática: a qualidade do resultado depende diretamente da qualidade da análise inicial. Se a etapa de "conhecer o candidato" for rasa, todo o resto do fluxo — busca, score, currículo — herda essa rasez. Foi por isso que a primeira etapa do prompt recebeu tanta atenção quanto todas as outras juntas. A IA não encontrou um emprego para mim. Ela encontrou as oportunidades certas. Continua sendo eu quem participa das entrevistas, quem negocia e quem decide aceitar ou não uma proposta. Mas o tempo que eu gastava rolando páginas de resultados genéricos agora vai para estudar exatamente as lacunas que a própria análise apontou, e para chegar em cada entrevista sabendo exatamente por que aquela vaga faz sentido para mim — e por que eu faço sentido para ela. Se você também está numa busca ativa por vaga de PHP ou de qualquer outra stack : como você tem usado IA nesse processo? Já tentou automatizar a análise de aderência entre currículo e vaga, ou ainda faz tudo manualmente? Tenho muita curiosidade de saber se outras pessoas chegaram a fluxos parecidos — ou completamente diferentes — para resolver o mesmo problema.