Edtech B2C

Reduzir o tempo de triagem inicial sem aumentar o headcount de RH e, não negociável, manter critério auditável e justificável de seleção. Edtech tem responsabilidade dobrada com viés algorítmico: público é diverso, e qualquer rejeição mal explicada vira problema de marca.

Edtech B2C com 800 funcionários, em rodada de Série B, abriu 14 vagas críticas simultâneas, engenharia, produto e go-to-market. Em 21 dias o time de RH acumulou cerca de 12 mil currículos de uma combinação de Gupy, LinkedIn, indicações e formulário próprio. O modelo anterior dependia de 4 recrutadores triando manualmente em planilha. Velocidade média: 60 currículos por recrutador por dia. Com 12 mil currículos e 4 pessoas, o lote inteiro levaria aproximadamente 50 dias úteis para triagem inicial, antes mesmo da primeira entrevista.

A gente começou pela métrica. Antes de prompt, antes de modelo, antes de qualquer linha de código: sentamos com as 14 hiring managers para escrever a régua de cada vaga. O que conta como "essencial", o que conta como "desejável", o que conta como "discriminatório e fora". Só depois entramos no ecossistema: pipeline de extração estruturada do currículo (Claude com schema fixo), comparação contra a régua da vaga, e geração de uma justificativa textual auditável para cada decisão. Cada candidato sai do funil com nota 0–100 e com 2–3 frases explicando por quê.