Como o Mira pesquisa
Descreva a pessoa que você procura em linguagem natural. O Mira pesquisa em muitas fontes de talentos e na web aberta, aprofunda-se passo a passo seguindo os signals que revela e retorna candidatos com o motivo pelo qual cada um se encaixa.
O Agentic Sourcing é a forma como o Mira encontra pessoas, e funciona de maneira diferente do LinkedIn Recruiter e da busca tradicional por palavras-chave. Descreva quem você está procurando em linguagem natural, e o Mira trabalha como um recrutador experiente: pesquisa em muitas fontes de talentos, segue os signals passo a passo e explica por que cada candidato se encaixa.
O que ele resolve
A busca tradicional de candidatos tem duas limitações internas:
- Uma única base de dados. As pessoas certas estão espalhadas por redes profissionais, comunidades de código, plataformas de pesquisa e sites de empresas. Uma única base de dados inevitavelmente deixa algumas de lado.
- Uma única passagem. Uma correspondência por palavras-chave tende a retornar pessoas com currículos bem apresentados, não pessoas que são de fato um bom encaixe.
O Agentic Sourcing é diferente em ambos os aspectos: ele coleta de muitas fontes e avança em múltiplas etapas, decidindo onde buscar a seguir com base no que a etapa anterior revelou, até encontrar as pessoas certas, incluindo candidatos passivos que não estão procurando ativamente por emprego.
Como funciona
- Você descreve a necessidade, em linguagem do dia a dia: o cargo, os requisitos indispensáveis e os desejáveis.
- Um Sourcing Agent pesquisa em muitas fontes de talentos e na web aberta, seguindo signals (empresas, stacks tecnológicas, projetos, trabalho público) e fazendo verificações cruzadas.
- Você recebe resultados explicáveis: um pool de candidatos em que cada pessoa vem acompanhada do motivo pelo qual se encaixa.
- Você refina. Se a direção não estiver certa, basta dizer ou adicionar uma restrição, e o Mira se ajusta.
Funcionalidades principais
- Cobertura multi-fonte: pesquisa em muitas fontes profissionais de talentos e na web aberta ao mesmo tempo, depois mescla e remove duplicatas para que o viés de nenhuma fonte única domine.
- Aprofundamento em múltiplas etapas: não é uma correspondência única; ele segue signals e faz verificações cruzadas em múltiplos saltos, para alcançar os candidatos genuinamente certos, incluindo os passivos. Viabilizado pelo MRE.
- Matching ponderado por evidências: o Mira avalia cada candidato em relação aos seus requisitos indispensáveis e dealbreakers e os classifica pelas evidências, revelando os não óbvios (como o engenheiro talentoso que nunca atualizou o cargo). Cada candidato traz o motivo por trás do match, para que o pool que você apresenta seja sólido.
- Contato sob demanda: quando as pessoas certas forem encontradas, revele o e-mail ou telefone conforme necessário (cada revelação usa Credits).
Descreva bem a vaga
O Agent entende linguagem natural, mas mais contexto oferece mais elementos para o raciocínio. Um prompt fraco e um forte retornam pools de candidatos muito diferentes:
| Fraco | Forte | Por que importa |
|---|---|---|
| "Encontre um desenvolvedor" | "Engenheiro backend sênior, 5+ anos de Python, construiu microsserviços em escala, preferencialmente de fintech" | Mais contexto significa mais signals para o matching |
| "Pessoa de marketing em NYC" | "Gerente de marketing B2B SaaS em NYC, já conduziu lançamentos de produto, confortável com campanhas orientadas a dados" | Critérios implícitos ativam a recuperação baseada em raciocínio |
| "Precisamos de alguém bom" | "Alguém que levou um produto do 0 ao 1, idealmente em uma startup Series A a B" | O Mira lê "0 ao 1" como experiência de construção em estágio inicial |
Você também pode se apoiar nos critérios implícitos que diria em voz alta. O Mira raciocina sobre o que eles significam em vez de correspondê-los como palavras-chave:
| Você diz | O Mira interpreta como |
|---|---|
| "0 ao 1" ou "construiu do zero" | construção de empresa em estágio inicial, levar algo do nada ao lançamento |
| "DNA de startup" ou "mão na massa" | trabalha de forma independente, confortável com ambiguidade e pouca estrutura |
| "histórico de alto crescimento" | inferido a partir do tamanho da empresa, histórico de financiamento e trajetória de crescimento |
| "5+ anos de experiência" | lido a partir da trajetória de carreira real, não de uma etiqueta de perfil |
| "montou uma equipe" | contratou e liderou uma equipe, não apenas trabalhou em uma |
O que vem a seguir
- Requisitos indispensáveis e dealbreakers: como o Mira interpreta seus requisitos e monta o Ideal Candidate Profile.
- Como o Mira faz o matching de candidatos: como o MRE raciocina para apresentar os candidatos certos.
- Agent Team: coloque uma equipe em uma busca complexa.
Exporte e Compartilhe
Extraia o valor do seu pool de candidatos. Revele e-mail e telefone, exporte um arquivo Excel ou CSV e compartilhe candidatos com seu ATS, uma planilha ou um gestor de contratação.
Itens Obrigatórios e Impeditivos
Como o Mira transforma seus requisitos em um Perfil de Candidato Ideal. O que entra em Must-Have, Nice-to-Have e Avoid, e como cada um molda a busca e o ranking.