Busca em Tempo Real e Inteligente
Consulta ao vivo em Gupy e InHire a cada pesquisa, para todas as áreas — com expansão de queries, dedupe e filtros de relevância e frescor.
Buscar vaga hoje significa abrir uma dezena de abas — cada empresa com seu próprio portal Gupy ou InHire — e repetir a mesma pesquisa em cada uma. O Radar Unificando resolve isso buscando em tempo real, sem base pré-carregada: cada consulta dispara uma busca ao vivo direto nas plataformas, para qualquer área profissional e qualquer modalidade (remoto, híbrido ou presencial), então o resultado nunca fica desatualizado.
O diferencial não é só agregar vagas — é um assistente de carreira com IA que lê o currículo do candidato, entende perfil, senioridade e skills, e usa isso para conversar sobre as vagas encontradas: qual tem melhor fit, o que falta para uma delas, como escrever a carta de apresentação, quais perguntas esperar na entrevista — além de gerar um score ATS, adaptar o currículo para uma vaga específica e recomendar cursos para fechar as lacunas técnicas encontradas.
A plataforma é 100% gratuita para o usuário, mantida por doações via PIX, com limites de uso de IA (janela de contexto por conversa, limite diário e mensal de tokens).
Consulta ao vivo em Gupy e InHire a cada pesquisa, para todas as áreas — com expansão de queries, dedupe e filtros de relevância e frescor.
Assistente conversacional que busca vagas, analisa fit, compara oportunidades, simula entrevistas e recomenda cursos.
Upload de PDF (export do LinkedIn) ou texto colado — a IA extrai skills, senioridade, experiência, cargo e área de atuação automaticamente.
Compara perfil x vaga (skills, senioridade, experiência) e gera score ATS 0-100 dedicado, com palavras-chave faltando e recomendações.
Geração de carta de apresentação, perguntas de entrevista categorizadas e uma versão do currículo adaptada à vaga, com download em PDF.
Sugestões de capacitação na Udemy (catálogo curado + busca na API Impact) a partir das lacunas técnicas identificadas no currículo.
Analisa a vaga aberta na página atual e mostra score ATS e cursos recomendados sem sair do site da empresa. Já disponível na Chrome Web Store.
Exporte a tabela de resultados filtrada para uso fora da plataforma, sem travar os dados no produto.
A busca na Gupy usa o MCP oficial da Gupy (candidates.mcp.api.gupy.io/mcp, protocolo JSON-RPC, com paginação por offset) como fonte primária, com fallback automático para a API REST pública em caso de falha. A InHire é consultada via API pública própria, somente vagas published. Um cache SWR (5 min stale / 30 min expire) evita reprocessar a mesma consulta em rajada.
Expansão híbrida de queries (mapa de sinônimos PT/EN curado + IA com cache global no Redis), dedupe de vagas quase-duplicadas, filtro de relevância (descarta, por exemplo, design físico em buscas por "design") e filtro de frescor (remove vagas com mais de 20 dias), com ordenação final por recência.
O chat expõe tools tipadas (Zod) que o modelo pode chamar — buscar vagas, analisar fit, comparar, gerar carta, gerar currículo adaptado, recomendar cursos. O LLM nunca calcula nada com consequência real por conta própria: extrai parâmetros, o código decide.
Três camadas: validação de input (truncagem, remoção de tags), detecção de padrões de jailbreak via regex, e hardening do system prompt marcando conteúdo de vaga/currículo como <untrusted_content> — nunca como instrução. Mesmo bloco de regras reaplicado em todos os prompts (chat, análise de vaga, carta, entrevista, ATS) via helper compartilhado.
Redação automática de CPF, CNPJ, RG e telefone (LGPD) em toda mensagem antes de qualquer processamento. Usuários anônimos têm o perfil salvo apenas em IndexedDB, no navegador, com auto-sync a cada 15 min — sem conta obrigatória.
Controle de orçamento diário global (USD) e tetos de tokens por usuário (100k/dia, 2M/mês) e por IP, além de rate limiting (Redis + in-memory) em auth, pipeline, chat, ATS e geração de currículo — tudo para manter o produto gratuito de forma sustentável.