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Título: UM APLICATIVO MOBILE E SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO PARA ALINHAMENTO ENTRE SKILLS E DEMANDAS DE ESTÁGIO EM TI
Autor: HUGO DE BARROS PIMENTEL DUTRA MACHADO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARKUS ENDLER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 54464
Catalogação:  31/08/2021 Liberação: 31/08/2021 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54464&idi=1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54464

Resumo:
Alunos universitários de períodos iniciais ou até de períodos mais avançados - frequentemente encontram dificuldades para o ingresso no mercado de trabalho, por ainda estarem aprimorando os seus conhecimentos técnicos e suas competências profissionais. O objetivo deste projeto é desenvolver uma ferramenta de software que ajude alunos a terem seu primeiro contato com demandas reais. A ferramenta consiste de um serviço mobile que ajuda o estudante a divulgar as suas competências técnicas (skills) e a encontrar uma demanda/tarefa real de trabalho profissional em que possa trabalhar e ganhar experiência profissional, possivelmente de forma não remunerada. O aplicativo também permite que pequenos e médios empreendedores, assim como pesquisadores da própria universidade, possam descrever e ofertar demandas/tarefas, e obter indicações dos alunos mais aptos a trabalharem nelas. De modo a sugerir demandas que estejam mais próximas às competências de um estudante - usando o universo de skills que um perfil possa ter - esse projeto utiliza Natural Language Processing (NLP), que nos últimos anos tem sido usado com grande sucesso em sistemas de recomendação. Portanto, juntamente com o aplicativo mobile, foi criada também uma API de recomendação e de matching de skills-tasks integrada com o aplicativo, que denomino de Aplicai

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