Produto  ·  Case Study

Como Construí o
TryCareerMatch

De uma frustração pessoal a um produto live: as decisões, os trade-offs e as lições de construir o TryCareerMatch de ponta a ponta.

Gestão de Produto Full-Stack Motor de Scoring UX Design
9 min de leitura

O TryCareerMatch começou como um problema pessoal. Depois de anos a trabalhar entre design, marketing digital e análise financeira, dei por mim a debater-me com uma pergunta enganadoramente simples: que funções de produto encaixam mesmo no meu percurso? As descrições de funções são escritas para candidatos arquetípicos, não para pessoas cujas competências foram construídas em vários campos. As ferramentas de carreira habituais davam-me tipos de personalidade e conselhos genéricos. Nenhuma olhava para o que eu sabia mesmo fazer e o mapeava ao que funções específicas exigiam.

Por isso construí-o eu. Primeiro como um protótipo rápido client-side para testar se a ideia sequer funcionava e, depois de ficar claro que sim, como um produto full-stack a sério. O que se segue é o relato honesto de como aconteceu: o problema, as decisões de produto, os trade-offs e o que eu ainda mudaria.

Discovery

O problema: competências sem mapa

A frustração central era esta: a maioria das ferramentas de descoberta de carreira ou te diz o que és (um tipo de personalidade, um perfil de pontos fortes) ou te mostra o que existe (anúncios de emprego). Nenhuma responde à pergunta que de facto importa numa transição de carreira: dado o que sei fazer, de que funções estou mais perto, e que competências me estão a travar?

Quem sente isto mais agudamente são os profissionais com percursos não-lineares ou multidisciplinares. Os especialistas encaixam direitinhos na sua categoria. Os generalistas, quem muda de carreira e quem construiu competências em vários domínios ficam a montar o seu próprio mapa.

O que as ferramentas existentes oferecem
Questionários de personalidade (MBTI, CliftonStrengths)
Sugestões genéricas de funções ("Talvez gostes de Marketing")
Bolsas de emprego filtradas por título ou palavra-chave
Referências salariais por função e localização

Úteis, mas nenhuma usa o teu perfil real como input.
O que o TryCareerMatch faz em vez disso
Constrói um perfil completo a partir de formação, experiência, competências, interesses
Mapeia-o face a mais de 85 funções em 10 setores
Ordena as correspondências como Pronto agora, Com upskilling ou Longo prazo
Mostra as competências específicas a desenvolver para uma função-alvo

Sem teste de personalidade. Sem registo. Perfil entra, correspondências saem.
O enquadramento que destrancou o produto: deixar de pensar "que tipo de pessoa és?" e começar a perguntar "que funções valorizam o que já construíste?". São perguntas muito diferentes, com respostas muito diferentes.
Conceito de Produto

A decisão central: mapear, não emparelhar

Logo no início do processo de design, tinha dois modelos a competir na cabeça.

O primeiro era uma abordagem de questionário: fazer ao utilizador uma série de perguntas sobre como gosta de trabalhar, o que o energiza e como lida com conflitos. É o que a maioria das ferramentas de carreira faz. É envolvente, mas produz perfis de personalidade, não mapeamentos de capacidade-para-função. E é inerentemente subjetivo; as pessoas respondem com base na autoperceção, não no que sabem fazer.

O segundo era uma abordagem de capacidade: pedir às pessoas que descrevam o que fizeram mesmo (formação, experiência, as competências que têm e quão fortes são, mais os seus interesses e estilo de trabalho) e depois pontuar isso face a um modelo do que cada função precisa. Menos um teste de personalidade, muito mais útil. Foi o que construí.

Mais de 125 competências
Organizadas em 11 grupos (dados, finanças, produto, design, gestão e mais). O utilizador escolhe as relevantes para si em vez de classificar as 125+, cobertura suficiente para ser significativa sem a fadiga.
Mais de 85 funções
Específicas o suficiente para serem úteis. "Product Manager" e "Product Owner" são entradas separadas, com perfis distintos. Cobre 10 setores, de Tech a Finanças e Administração Pública.
Zero registo
Sem conta, sem email, sem registo. O relatório principal é gratuito, com add-ons pagos opcionais por cima. Sessões anónimas por browser preservam o teu progresso sem nunca perguntar quem és. O princípio: valor no momento de uso, para que nada se interponha entre o utilizador e o seu resultado.
Motor de Scoring

Desenhar o sistema de scoring

A parte mais difícil do TryCareerMatch nunca foi a interface. Foi o scoring. Cada uma das mais de 85 funções precisa de um perfil de importância: que competências são centrais, quais são apenas adjacentes, quais são "must-haves" inegociáveis, mais a formação e a experiência tipicamente esperadas. São milhares de decisões de critério, cada uma ancorada em descrições de funções reais.

Dentro de uma função, cada competência tem um nível de importância que reflete o quanto realmente faz diferença.

Peso 0
Irrelevante. Ter esta competência não melhora a correspondência para esta função. Exemplo: Visualização 3D para uma função de Analista Financeiro.
Peso 1
Útil. Um sinal positivo menor, contexto útil mas não esperado. Exemplo: SQL básico para uma função de Product Manager.
Peso 2
Importante. A função beneficia significativamente desta competência. A maioria dos hiring managers esperá-la-ia. Exemplo: Excel Avançado para um Analista Financeiro.
Peso 3
Requisito central, muitas vezes um must-have. É disto que a função trata, no fundo. A ausência é um sinal de alarme significativo. Exemplo: Análise de Desvios para um Controller Financeiro.

Por cima destes pesos de competências, o motor pontua quatro blocos ponderados (competências centrais 50%, competências adjacentes 20%, formação 15% e experiência 15%) e depois ajusta o resultado: penaliza competências must-have em falta, infere competências comportamentais a partir do perfil, alinha interesses com um modelo RIASEC e deixa que formação e experiência fortes compensem uma à outra. O output é uma pontuação de adequação de 0–100 por função, agrupada nos níveis Pronto agora, Com upskilling e Longo prazo. É um motor baseado em regras, determinístico e explicável, sem qualquer LLM no fluxo.

A decisão de calibração mais importante foi a diferenciação de funções. Se PM e PO tivessem perfis quase idênticos, a ferramenta produziria pontuações quase idênticas para ambos, o que é inútil. As distinções têm de ser nítidas o suficiente para serem significativas, mantendo-se fiéis ao que essas funções de facto exigem.

Esse esqueleto é o desenho original. O que o tornou genuinamente fiável em perfis híbridos e parciais veio depois, através de duas passagens de auditoria que recalibraram o motor. Quatro refinamentos foram os que mais contaram.

Penalização monótona e limitada
Competências must-have em falta reduzem a pontuação, com uma em falta ×0,85, duas ×0,70, três ou mais ×0,55, e um piso. Crucialmente é monótona: adquirir uma competência nunca pode baixar a tua pontuação. Uma versão anterior podia, e é exatamente o tipo de bug que destrói a confiança em silêncio.
Saturação Top-N do core
Um candidato é medido face às seis competências centrais mais importantes de uma função (must-haves sempre incluídos), não face à lista toda. Sem isto, assim que o core de uma função crescia para oito ou dez competências, um perfil forte-mas-parcial (um sénior com seis competências excelentes) colapsava, e nada chegava a ler-se como "pronto agora".
O comportamento precisa de evidência
Uma preferência de estilo de trabalho só conta quando de facto se desvia do neutro. Os defaults universais são excluídos do scoring, para que funções "soft" não fiquem inflacionadas por igual para toda a gente; o sinal tem de ser real para mover o resultado.
Ordem das operações
O bónus de interesse é aplicado antes da penalização de must-have, para que uma grande afinidade de interesses não consiga salvar uma função para a qual não estás qualificado. Experiência forte pode compensar formação em falta, e filtros rígidos descartam funções abaixo de uma barra obrigatória de formação ou senioridade.
Os dados das funções e as regras de scoring são o núcleo do produto. Acertar neles exigiu pesquisa de descrições de funções, conversas com pessoas nessas funções e muitas rondas de calibração. É também onde a IA foi mais útil, não para substituir o critério mas para acelerar significativamente a fase de pesquisa.
Arquétipos de Carreira

Dar nome a quem és, não só ordenar funções

O problema original era que as ferramentas de carreira assumem que encaixas num arquétipo limpo. A resposta a que cheguei tem uma ironia gira: dar às pessoas um arquétipo híbrido, uma identidade única e memorável, no topo do relatório, acima da ordenação de funções. Há onze arquétipos, construídos a partir de cinco forças de carreira: Insight, Craft, Market, People e Order.

O que o torna mais do que um crachá de personalidade é como é derivado. As forças nunca são perguntadas. São inferidas a partir do mesmo perfil que o utilizador já preencheu. Cada grupo de competências e cada domínio de experiência mapeia para uma força; o motor ordena-as, e as duas principais combinam-se numa "ponte" (dez dessas). Se uma terceira força for forte o suficiente, tornas-te o décimo primeiro, The Polymath.

As competências lideram, a experiência reforça
As competências são o sinal primário; a experiência acrescenta peso a um ritmo menor. Cada força conta apenas as suas cinco competências mais fortes, para que uma força que simplesmente tem mais entradas na taxonomia não vença só pelo volume.
As competências comportamentais não carregam identidade
Tudo o que é inferido para toda a gente é deliberadamente excluído. Se é universal, não pode definir quem és. A identidade tem de vir do que de facto te distingue.
Admite incerteza
Um arquétipo precisa de pelo menos duas forças com sinal real. Abaixo disso não devolve nada e sugere que completes mais do teu perfil, em vez de inventar uma identidade a partir de ruído. Cada resultado traz um nível de confiança, e "elevado" exige que a segunda força seja um pilar genuíno, não uma esquírola.
Puramente aditivo
O arquétipo lê o mesmo retrato de pontuação e nunca altera uma única pontuação de função. É uma lente sobre o resultado, não um dedo na balança, o que mantém o emparelhamento honesto e a camada de identidade bem separada.

Acabou também por ser o melhor share hook do produto. "Sou The Architect" viaja de uma forma que uma lista ordenada nunca conseguiria, por isso cada arquétipo tem a sua própria página e um cartão partilhável com a impressão digital de forças do utilizador, a fazer o trabalho de boca a boca que a avaliação em si nunca faria.

UX & Interface

As decisões de interface que moldaram a experiência

A landing page faz uma promessa de três passos: perfil, pontuação, correspondências. O formulário por trás é um wizard de seis ecrãs, guardado automaticamente à medida que avanças, sem conta à vista. Essa diferença é deliberada: a promessa põe a fasquia de entrada baixa; os seis ecrãs são de onde vem a precisão. O desafio foi capturar sinal suficiente (formação, experiência, competências, interesses, estilo de trabalho) sem nunca parecer papelada.

01
Um fluxo guiado em seis passos
Formação · Experiência · Competências · Interesses · Estilo de Trabalho · Revisão. Um passo focado de cada vez, com indicador de progresso, para que um perfil bastante detalhado nunca pareça avassalador.
02
Escolher competências, depois classificá-las
Em vez de classificar as 125+ competências, o utilizador pesquisa e seleciona as relevantes (com sugestões) e só define proficiência nessas. Menos fadiga, melhor sinal. Os inputs usam pills segmentados, steppers, chips e cartões selecionáveis, não sliders infinitos.
03
Resultados por níveis
As correspondências são agrupadas em Pronto agora, Com upskilling e Objetivos a longo prazo, para que o utilizador veja onde encaixa hoje e onde poderia crescer, em vez de uma única lista plana.
04
Detalhe & lacunas de competências
Cada correspondência abre um detalhe de pontuação por dimensão e uma lista de "principais competências a desenvolver", transformando um resultado de descoberta num próximo passo concreto e acionável.

A funcionalidade que mais queria no início (uma vista de lacunas de competências por função) está agora integrada: cada correspondência mostra as competências que mais a melhorariam. É isso que transforma o TryCareerMatch de uma ferramenta de descoberta numa de desenvolvimento ativo.

Construção & Lançamento

A stack, a reconstrução e o que a IA mudou

A primeira versão foi deliberadamente mínima: HTML, CSS e JavaScript puros, com toda a lógica de scoring a correr no client-side. Foi exatamente a escolha certa para validar a ideia depressa e barato. Assim que provou ser genuinamente útil, reconstruí-a como um produto full-stack para o motor poder crescer.

A stack atual: um frontend Next.js 15 + TypeScript + Tailwind na Vercel, um backend FastAPI + SQLAlchemy assíncrono na Railway, e PostgreSQL (Neon) para as funções, a taxonomia de mais de 125 competências e os perfis de importância. O motor de scoring corre agora no servidor, o que lhe permitiu carregar muito mais do que um único script client-side alguma vez conseguiria.

De protótipo a full-stack
A v1 era um protótipo client-side para testar o conceito. A v2 é um motor no servidor com uma base de dados real, com espaço para penalizações de must-have, alinhamento de interesses e os relatórios mais ricos e por níveis que não cabiam no script original.
IA como acelerador de construção
O Claude acelerou o trabalho do princípio ao fim, em dados de funções e competências, desenho das regras de scoring, scaffolding e debugging. No produto, a correspondência e a ordenação não usam qualquer LLM. A narrativa do relatório gratuito é baseada em regras e determinística; um novo nível pago do relatório usa opcionalmente o Claude para uma narrativa mais profunda por cima das mesmas pontuações.

O lançamento foi discreto por opção. Partilhei-o em algumas comunidades onde o problema ressoava (profissionais em transição de carreira, pessoas com percursos não-lineares) e deixei a partilha orgânica fazer o resto. O modelo sem registo torna a partilha sem fricção: envias um link a alguém, essa pessoa usa-o de imediato, sem conta.

Retrospetiva

O que resultou, o que eu mudaria

O TryCareerMatch teve utilizadores reais e sessões reais. Mais importante, resolveu o problema que eu tinha originalmente, e ouvi de outras pessoas que o acharam genuinamente útil para pensar a sua própria carreira. É essa a métrica que mais importa nesta fase.

Mas retrospetivas honestas exigem reconhecer o que eu ainda faria de forma diferente. Algumas coisas saltam à vista:

O que resultou: zero fricção
A decisão de não exigir registo foi a certa. As taxas de conclusão são bastante mais altas do que eu esperaria para uma avaliação tão detalhada. Quando não há conta para criar, os utilizadores comprometem-se com a tarefa em vez de a adiar.
O que resultou: especificidade das funções
Manter as funções específicas (não colapsar "Product Manager" e "Product Owner" numa só) gerou resultados muito mais ricos para utilizadores com percursos matizados. A granularidade compensou o esforço extra de calibração.
O que resultou: a reconstrução
Mover o motor para o servidor valeu a pena. Um backend e uma base de dados reais abriram espaço para penalizações de must-have, alinhamento de interesses e os relatórios por níveis e detalhados, nada disto cabia confortavelmente no script client-side original.
O que resultou: resultados guardados
Isto começou como uma lacuna que eu tinha assinalado, e foi lançado. O utilizador pode agora guardar o seu perfil através de um email com magic-link sem palavra-passe e voltar aos resultados mais tarde, sem repetir a avaliação de seis passos.
O que eu mudaria: comparação lado a lado
Quem pondera duas correspondências próximas ainda tem de alternar entre elas. Uma vista de comparação (duas funções, com os seus detalhes de pontuação e lacunas de competências lado a lado) tornaria a decisão "qual delas?" muito mais fácil.
O que eu mudaria: cobertura mais ampla
Mais de 85 funções em 10 setores cobrem muito, mas há lacunas, como funções mais de nicho e emergentes, e melhor localização de títulos e expectativas por país.
A pergunta de retrospetiva mais útil: "se recomeçasse hoje, sabendo o que sei, o que mudaria na primeira semana?". Para mim: desenhar o scoring à volta de uma base de dados desde o início. O protótipo client-side foi perfeito para provar a ideia, mas o produto real sempre quis um backend, e construir nessa direção mais cedo teria poupado uma reconstrução inteira.
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