Algoritmos de análise de alinhamento de ofertas do mercado de trabalho

• Autor(a) principal: Silva, Gabriel da Rocha
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/33556
• topic: Mercado de trabalho; Ontologia; ESCO; Random forest; Probabilidade estacionária; NLP

A adoção de tecnologias digitais tem prometido a aceleração e agilidade das atividades laborais, processos e modelos de negócio. No entanto, as promessas de ganho estão associados a uma forte necessidade de profissionais qualificados que possuam a capacidade de aplicar o potencial da tecnologia de forma eficiente. Os contextos de trabalhos estão a ser remodelados à medida que novos modelos de interação e integração humana e tecnológica evoluem. Para ser possível aumentar a prontidão do mercado de trabalho em contextos de rápida mudança, é importante que os intervenientes nas empresas, profissionais e responsáveis por políticas públicas estejam cientes da dinâmica e das necessidades do mercado de trabalho. Isto pode ser observado pela lista de anúncios de emprego, contudo, o seu elevado número, requer ferramentas eficientes com o objetivo de os analisar e simplificá-los para que, consequentemente, seja possível retirar conclusões atempadamente e corretamente. Como as propostas de emprego possuem formulações distintas para postos semelhantes, dependendo das empresas que estão a contratar, surge o desafio de estabelecer um equilíbrio para a comparação de propostas de emprego. Neste trabalho, foi feita uma tentativa de mapeamento das propostas de emprego nas ocupações da ESCO (European Skills/Competences, qualifications and Occupations). ESCO é uma ontologia publicada pela União Europeia e as suas ocupações traduzem-se em cargos num determinado emprego e têm associadas as competências essenciais e facultativas ao exercício da ocupação. A ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) stack foi usada para lidar com o grande volume de propostas de emprego. ELK é uma ferramenta estável que gere avultadas quantidades de dados e, a camada do Kibana, possibilita a rápida exploração dos dados e a criação de painéis de visualização. Os resultados mostram que a ELK stack é uma ferramenta adequada para providenciar uma interpretação visual das dinâmicas do mercado de trabalho. Foram testadas várias formas de alinhamento entre ofertas reais de emprego e as ocupações ESCO. Os melhores resultados revelaram um f1-score de mais de 0.8 no mapeamento de ofertas de emprego de ocupação de nível 1 da ESCO e uma exatidão de 63.75% quando houve a tentativa de prever a ocupação de nível 5. Estes resultados estão alinhados com o estado da arte presente na literatura e são bastante promissores, especialmente quando comparado ao patamar inicial de 40%, e mostra que a ESCO é um bom candidato para estabelecer esse equilíbrio em que permite a comparação das dinâmicas no mercado de trabalho para ambientes distintos.