Prompts de ChatGPT para adaptar currículo à descrição da vaga

Prompts prontos para transformar uma descrição de vaga em palavras-chave, lacunas de evidência, bullets adaptados, revisão ATS e checagem humana antes de enviar o currículo.

1. Transforme a descrição da vaga em sinais práticos

   Descrições de vaga misturam requisitos obrigatórios, responsabilidades, ferramentas, nível esperado e contexto de negócio. Separar esses elementos evita dois erros comuns: currículo genérico demais ou texto que parece copiado do anúncio.

   Prompt to use: Leia esta descrição de vaga e extraia: requisitos obrigatórios, requisitos desejáveis, ferramentas, responsabilidades, sinais de senioridade, contexto de negócio e termos que devem aparecer naturalmente no currículo. Ordene por prioridade e explique por que cada item importa.
   Example wording: Obrigatório: SQL, relatórios executivos, dashboard de performance. Desejável: Python, experimentos, contexto SaaS.

2. Localize o currículo em inglês em vez de traduzir frase por frase

   Se você usa IA para traduzir um currículo para inglês, peça localização para a vaga-alvo. O modelo deve reorganizar evidências, explicar contexto local só quando ajuda, usar cargos naturais em inglês e remover hábitos que não ajudam recrutadores internacionais.

   Prompt to use: Reescreva esta seção do meu currículo em inglês para a vaga-alvo. Não traduza frase por frase. Mantenha os fatos, explique contexto local apenas quando necessário, use bullets naturais de currículo em inglês, preserve métricas defensáveis e marque claims que precisam de evidência.
   Example wording: Weak: Responsible for docking with business departments. Stronger: Coordinated weekly requirements intake with product and sales teams, turning regional customer feedback into a prioritized release backlog.

3. Conecte cada sinal a uma evidência real

   Palavra-chave sem prova vira ruído. O ideal é vincular cada termo importante a um projeto, resultado, ferramenta ou responsabilidade que você consiga explicar em entrevista.

   Prompt to use: Use a tabela de sinais da vaga e conecte cada item ao meu currículo. Classifique como correspondência forte, parcial ou lacuna. Não invente evidências; faça perguntas quando faltar contexto.
   Example wording: SQL pode ir para um projeto de dashboard; colaboração precisa de entrega, time ou decisão específica.

4. Reescreva só os bullets que combinam com a vaga

   Adaptar currículo não é reescrever tudo. Mantenha os fatos estáveis e melhore apenas as linhas que comprovam aderência ao cargo, com ação, escopo, ferramenta, restrição e resultado.

   Prompt to use: Reescreva apenas os bullets que têm evidência real para esta vaga. Use ação, escopo, ferramenta, restrição e resultado. Não mude fatos nem adicione métricas não fornecidas.
   Example wording: Antes: Fiz relatórios semanais. Depois: Criei dashboard SQL semanal para revisão de pipeline comercial com 3 equipes regionais.

5. Revise para ATS e recrutador antes de enviar

   A revisão final busca equilíbrio: cobrir termos importantes, manter leitura humana e não parecer um espelho da descrição da vaga. Remova repetições, frases infladas e termos que não aparecem ligados a evidência.

   Prompt to use: Audite este currículo adaptado contra a descrição da vaga. Aponte palavras-chave obrigatórias ausentes, repetições, afirmações sem prova, voz de IA e bullets difíceis de defender em entrevista.
   Example wording: Finalize com os 2 ou 3 ajustes mais importantes antes do envio.

6. Faça uma checagem de entrevista antes de salvar

   O teste final é simples: se alguém perguntar sobre qualquer bullet adaptado, você consegue explicar contexto, ferramenta, decisão e resultado sem depender do texto da IA? Essa checagem evita um currículo otimizado para ATS, mas frágil na conversa com recrutador.

   Prompt to use: Transforme cada bullet adaptado em uma pergunta provável de entrevista. Para cada pergunta, diga qual fato do meu histórico responde. Se não houver fato suficiente, marque como [precisa de evidência] e sugira uma versão mais conservadora.
   Example wording: Se o bullet fala em dashboard de pipeline, a resposta deve citar que dados entravam, quem usava, qual decisão apoiava e qual limite do resultado você pode defender.