Case técnicoEm evolução

Portfolio OS

Sistema local-first para organizar perfil profissional, currículos, portfólio, vagas, candidaturas e gerações com IA local. O projeto combina CRM pessoal, gestão de documentos, análise de aderência, radar de vagas, RAG local e exportação de portfólio, mantendo os dados em SQLite e a IA opcional via Ollama.

1. Contexto

Problema e desafio

Organizar a evolução profissional, candidaturas e materiais de portfólio em um único ambiente local, sem depender de planilhas, documentos soltos, histórico disperso e ferramentas em nuvem.

Contexto:Profissionais de tecnologia e implantação precisam manter currículos, cases, vagas e versões de documentos atualizados. Na prática, esses dados ficam espalhados entre arquivos locais, LinkedIn, planilhas e anotações.

Desafio operacional:Criar uma estrutura que conecte perfil, experiências, projetos, currículos, vagas e candidaturas com apoio de IA local, mantendo privacidade, rastreabilidade e controle humano.

2. Solução & stack

Solução criada

Desenho de um sistema local-first com backend FastAPI, frontend Next.js, banco SQLite e integração opcional com Ollama para apoiar análise de vagas, geração de currículos, mensagens e busca semântica.

Desenho de arquitetura:Base local em SQLite conectando perfil profissional, experiências, projetos, habilidades, candidaturas, versões de currículo, timeline de interações, análises de aderência e histórico de gerações de IA.

Diferencial técnico:Combina gestão de carreira, CRM de candidaturas, documentos, IA local, RAG, exportação de portfólio e empacotamento desktop em uma operação local-first, sem cloud obrigatória.

Stack usada

FastAPISQLiteNext.jsTauriOllamaRAG localTypeScript

Mapa técnicoponta a ponta

01Entrada de dados profissionais

02normalização em entidades locais

03cadastro de vagas e status

04análise estruturada de aderência e ATS

05geração assistida de currículo e mensagens

06registro de timeline e decisões

3. Execução

Execução, automações e regras

Estrutura completa de produto, backend, frontend, banco local, rotas de API, prompts centralizados, importação de currículo, exportação de documentos, radar de vagas e empacotamento desktop Tauri.

Fluxo técnico

01Entrada de dados profissionais
02normalização em entidades locais
03cadastro de vagas e status
04análise estruturada de aderência e ATS
05geração assistida de currículo e mensagens
06registro de timeline e decisões
07exportação e backup local

Lições e aprendizados:

Local-first reduz dependência externa e aumenta controle sobre dados sensíveis de carreira.
IA aplicada a candidaturas funciona melhor quando conectada a contexto real: perfil, projetos, experiências e vaga.
Prompts centralizados no backend ajudam a manter consistência de tom, segurança e evolução técnica.
CRM simples, timeline e próximas ações tornam o processo de candidatura mais operacional e menos reativo.
Desktop packaging exige cuidado com caminhos locais, banco de dados persistente e compatibilidade de SO.

4. Evidências

Resultado ou impacto esperadoSem métrica pública verificada

Mantém currículo, cases e candidaturas na mesma base local-first, de modo que atualizar um case não obrigue a refazer o currículo.

Descrevo o que o sistema faz. Não publico percentual de ganho que eu não tenha medido em produção.

Evidências disponíveis

1 captura de interfaceDemonstração sob solicitaçãoCódigo não disponibilizado no portfólio

Demonstração e contato

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