◆ Porque existimos

Qualquer LLM ordena o melhor CV.
O Huntchy sabe a quem este cliente diz que sim.

Mesma vaga, mesmos candidatos. Vê o que um LLM em bruto te dá — depois vê a camada que só existe porque o Huntchy aprende com cada resultado real. Essa camada é a empresa toda.

O match em teste caso ilustrativo
Engenheiro Java Sénior — Banco Atlântico
€420–480/dia · banca · 5+ anos · Lisboa 2 dias/semana presencial
Candidato A
Melhor engenheiro. Kafka/microsserviços impecáveis, 7 anos. Sem banca. Quer €520/dia. Só remoto.
Candidato B
6 anos de Java/Spring. Dois projetos na banca (SEPA, fraude). Pede €450/dia. Aceita presencial.
Candidato C
Perfil forte, 3 cargos em 4 anos. Quer €500/dia.
Um LLM em bruto
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Huntchy
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◆ O que o ChatGPT / qualquer LLM te diz
Candidato A — melhor match
Perfil técnico mais forte: 7 anos, o trabalho de arquitetura mais limpo, o Kafka mais profundo. Cumpre o nível sénior e a stack principal melhor do que os outros. O B é sólido mas um patamar abaixo tecnicamente; o C tem um padrão de mudanças frequentes de emprego.
O que leu: a vaga + os três CVs. É tudo o que tem. Ordena o melhor engenheiro contra as palavras na página — exatamente o que qualquer recrutador obtém de graça em 30 segundos.
◆ O que o Huntchy te diz
Candidato B — ganha a submissão
O A é o melhor engenheiro. O B é aquele que este cliente aceita. Submete o A e provavelmente queimas a vaga; submete o B e fechas. Não por causa do CV — por causa do que o Banco Atlântico já fez antes.
▾ A camada para além do LLM — três coisas que só o Huntchy tem
Preferência revelada do cliente
O Banco Atlântico rejeitou os últimos 3 candidatos de fora do setor — até alguns mais fortes no papel do que o A. A vaga diz "Java"; o comportamento diz "domínio da banca, não negociável". O A perde aqui, e a vaga nunca te disse isso.
dos resultados · não do CV
A tarifa que fecha mesmo
Este cliente fecha Senior Java a €420–480. O A quer €520 — acima da linha em todas as colocações que fizeram. O B a €450 cabe lá dentro. O melhor engenheiro morre na tarifa antes da entrevista.
de 11 colocações anteriores
Se o candidato aceita o cliente
O A é só remoto; esta vaga é 2 dias presencial. O A já recusou dois cargos presenciais. Mesmo que o cliente dissesse que sim, o A provavelmente diria que não. Um match precisa dos dois lados — o LLM só verificou um.
do sinal do candidato
◆ O que aconteceu mesmo

O cliente escolheu o B. Nunca entrevistaram o A — chumbaram logo na fase do CV, "pouca banca". Exatamente a decisão que o Huntchy tomou, e o oposto exato do LLM. A camada acertou porque aprendeu com as últimas 11 vezes.

Um LLM em bruto ordena o candidato contra a vaga.
O Huntchy ordena a submissão contra o que este cliente já aceitou mesmo.
Essa diferença é o produto. É a única coisa que um concorrente não consegue copiar com um prompt melhor.

Porque é que isto se acumula (e um prompt nunca o fará)

1
Um recrutador fecha um match — e confirma o resultado
2
Ambos os lados dão feedback em 2 toques — o cliente aceitou? o candidato encaixa?
3
O grafo aprende o que este cliente realmente quer — revelado, não declarado
4
O próximo match para esse cliente é mais afiado do que qualquer LLM consegue ser
↻ Cada resultado torna a camada mais profunda. Os dados são o fosso.