Entender o efeito de anúncios de vagas sobre candidatos é fundamental para qualquer empresa. Afinal, idealmente, esses anúncios deveriam funcionar como filtros dos candidatos, atraindo quem a empresa realmente deseja para a vaga.
Mas há pouca evidência pública sobre isso. Não parece que as empresas testam isso também, dado que os anúncios seguem essencialmente o mesmo modelo.
Em uma das disciplinas de "data analytics" que fiz esse bimestre, fiz um exercício de mostrar como técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) com transformers -- uma arquitetura de rede neural -- podem ser utilizadas para analisar textos de anúncios de vaga e avaliar a qualidade do job design, o nível de organização da empresa, e até o risco de "burnout" da vaga.
A ideia básica aqui é que anúncios de vagas podem ser espelhos do nível de (des)organização da empresa e do risco de burnout para os ocupantes da vaga.
Aí é criar atributos para avaliar cada anúncio (especialização, ambiguidade, descasamento de senioridade etc.) e criar um índice composto disso tudo.
É só um exercício. Mas vejo o potencial das plataformas de emprego "produtizar" isso aí como filtro de busca por emprego.
Depois de ler algumas dezenas de anúncios, não foi só a questão de esconder informação salarial que me chamou a atenção e motivou esse trabalho.
Mas o nível de "job dumping" que existe em muitos deles -- quando você coloca um monte de tarefas que seriam responsabilidades de toda uma equipe como tarefas de uma única posição. Olha, por exemplo, essa vaga na imagem.
"Job dumping" é bem mais comum do que se imagina. Parece eficiência, mas pode ser um indicador antecedente de problemas como o de (alta) rotatividade.
O que é intrigante nos anúncios de vagas é que eles estão ficando cada vez mais longos, o que deveria levantar a questão sobre -- dado que atenção é limitada -- que tipo de filtro prévio esses anúncios realmente operam.
Meu palpite é que as pessoas ignoram quase tudo e aplicam para a vaga com base em empresa e título do cargo. Mas é um palpite.
