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1. Como a CVTailor usa IA

Você fornece seu próprio material profissional e uma descrição de vaga. A CVTailor envia esse material para a API Claude da Anthropic, que o reescreve e reorganiza em um currículo personalizado para essa vaga, e pode escrever uma carta de apresentação e rascunhar respostas a perguntas de candidatura.

O sistema é instruído a trabalhar apenas com o que você fornece. Ele reorganiza, redistribui a ênfase e reformula seu próprio material em vez de inventar experiência. Essa é uma restrição de design imposta nos prompts e testada em nosso conjunto de testes, não uma garantia sobre cada frase que um modelo de linguagem produz - você deve ler o que ele escreve antes de enviá-lo a qualquer lugar.

A Anthropic não usa esse material para treinar seus modelos; por quanto tempo ela o mantém está descrito em nossa Política de Privacidade.

Algumas partes do produto não envolvem IA alguma: o layout da página e os títulos de seção em cada idioma são código comum. A pontuação de ATS também é código comum, com uma etapa de IA antes: um modelo compara os requisitos da vaga com o seu perfil e os seus documentos e marca quais deles eles comprovam, citando as suas próprias palavras. O que ele não consegue comprovar com uma citação conta como não atendido.

2. O que marcamos

Todo PDF de currículo e de carta de apresentação exportado da CVTailor carrega metadados de proveniência legíveis por máquina:

3. O que uma marcação estabelece e o que não estabelece

Esta é a parte mais facilmente exagerada, então, com clareza:

• Uma marcação com assinatura válida é o resultado mais forte. Significa que a marcação foi escrita por nós e que o texto extraído do documento ainda corresponde ao que assinamos. Nossa chave de verificação está publicada abaixo, para que você não precise confiar apenas em nossa palavra quanto à verificação. Observe o que ela não cobre: a assinatura é sobre o texto, não sobre o arquivo, de modo que imagens, fotos de perfil e layout de página ficam fora dela - um documento com o mesmo texto, mas com uma foto diferente, ainda seria verificado. Ela confirma as palavras, não a página inteira.
• Uma marcação que não pudemos verificar significa que o arquivo está assinado, mas este serviço não conseguiu verificá-lo - nenhuma chave configurada, ou o texto não pôde ser lido dentro de nossos limites. Isso é uma afirmação sobre nós, não sobre o documento.
• Uma marcação cuja assinatura não corresponde significa que o texto mudou desde que foi gerado, ou que a marcação foi copiada para um documento diferente. Trate-a como não confiável.
• Uma marcação não assinada é apenas metadado - nada a vincula ao conteúdo do documento e nada nos autentica como seu autor. Ela pode ser copiada para outro PDF, então trate-a como evidência de origem, não como prova dela. Documentos exportados antes de a assinatura ser ativada têm essa aparência.
• Nenhuma marcação encontrada não é evidência de que um documento foi escrito sem IA. Imprimir em PDF, converter para outro formato, ou copiar o texto para um novo documento remove a marcação de forma confiável; salvar novamente em um editor de PDF pode mantê-la ou perdê-la, dependendo da ferramenta. E outras ferramentas de IA simplesmente não escrevem essa marcação.
• Uma marcação não diz nada sobre se o conteúdo é verdadeiro. A CVTailor escreve a partir do material que o candidato fornece; verificar as afirmações em um currículo é tarefa do leitor, como sempre foi.

4. O que deliberadamente não fazemos, e por quê

Duas técnicas são comumente sugeridas para esse problema, e nenhuma delas está honestamente disponível para nós hoje.

• C2PA / Content Credentials. O padrão criptográfico de proveniência usado para imagens de IA. Sua implementação de referência atualmente não consegue escrever PDF - o PDF é o único formato que sua própria documentação marca como somente leitura, e seu escritor recusa PDF mesmo para um sidecar destacado. Verificamos isso na própria biblioteca em vez de apenas confiar na palavra de um fornecedor.
• Marcação d'água invisível em texto. Isso é aplicado dentro de um modelo enquanto ele gera, pela parte que opera o modelo. Nós chamamos uma API de terceiros e não operamos o modelo. Aplicar uma marca d'água posteriormente, substituindo caracteres ou espaçamento, alteraria as próprias palavras do candidato e quebraria a extração de texto da qual os sistemas de rastreamento de candidatos dependem.

Preferimos dizer o que não fazemos a sugerir uma garantia que não podemos manter.

5. Onde a lei entra nisso

O artigo 50(2) da Lei de IA da UE exige que os prestadores de sistemas de IA que geram texto marquem seu resultado em formato legível por máquina e tornem essa marcação detectável. A CVTailor é operada a partir dos Países Baixos por Own Latitude, e nos consideramos o prestador deste sistema de IA - o dever é nosso, não algo cumprido pela empresa que fornece o modelo subjacente.

A marcação descrita acima é a primeira metade disso. A página de verificação é a segunda: uma marcação que ninguém pudesse verificar não seria grande coisa como medida de transparência.

O artigo 50 também pede que as pessoas sejam informadas quando estão interagindo com um sistema de IA. Fazemos isso no próprio produto, em vez de enterrar essa informação aqui - a CVTailor é descrita como potencializada por IA em toda a interface, e a ferramenta que escreve seu currículo é nomeada.

Estamos descrevendo o que construímos, não reivindicando um atestado de conformidade plena. Partes desse regime são novas, algumas genuinamente ainda incertas, e preferimos publicar um relato preciso de nossa implementação e melhorá-lo do que afirmar uma conclusão que não estamos em posição de certificar.

6. Nossa chave de verificação

As assinaturas são Ed25519, sobre um digest do texto extraído do documento junto com os próprios campos da marcação. Assinamos o texto em vez do arquivo bruto para que a assinatura sobreviva ao manuseio comum que um documento recebe - um novo salvamento, uma edição de metadados - mas ainda assim se quebre se o conteúdo mudar ou a marcação for movida para um documento diferente.

Nossa chave pública, para que você possa verificar de forma independente:

7. No que ainda estamos trabalhando

• Marcação em nível de texto. Se o provedor do modelo subjacente lançar marca d'água detectável para texto gerado e uma forma de verificá-la, isso adiciona uma camada que não podemos adicionar por conta própria.

8. Perguntas

Se você é um recrutador, um candidato ou um regulador com uma pergunta sobre qualquer um destes pontos, envie um e-mail para [email protected], ou use o botão de feedback no aplicativo ou a página de suporte. Se algo nesta página estiver errado ou desatualizado, gostaríamos genuinamente de saber.

Veja também nossa Política de Privacidade e nossos Termos de Serviço.