Career-Path-AI

Repositório do CareerPath-AI.

Descrição

Plataforma para análise de currículos, geração de trilhas de desenvolvimento em áreas da tecnologia e de guias de entrevista utilizando Google Gemini AI. A aplicação extrai informações de PDFs e fornece análise detalhada de habilidades, nível de experiência, recomendações de carreira e insights de mercado.

Opção 1: Execução com Docker

Pré-requisitos

• Docker
• Docker Compose
• Chave de API do Google Gemini

Passos para execução:

1. Clone o repositório

git clone <url-do-repositorio>
cd career-path-ai

2. Configure as variáveis de ambiente do Docker

cp .env.example .env

3. Edite o arquivo .env

POSTGRES_DB=seu_db
POSTGRES_USER=seu_user
POSTGRES_PASSWORD=sua_senha

4. Configure as variáveis de ambiente do BackEnd

cd backend
cp .env.example .env.docker

5. Edite o .env.docker

POSTGRES_DB=
POSTGRES_HOST=
POSTGRES_PORT=
POSTGRES_USER=
POSTGRES_PASSWORD=

FRONTEND_HOST=http://localhost:5173

MAIL_USERNAME=
MAIL_PASSWORD=
MAIL_PORT=
MAIL_SERVER=
MAIL_STARTTLS=
MAIL_SSL_TLS=
MAIL_FROM=
USE_CREDENTIALS=

DEBUG=
SECRET_KEY=
ALGORITHM=
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=

GEMINI_API_KEY=

6. Execute a aplicação

docker compose up --build

7. Acesse a aplicação

• **API: http://localhost:8000
• **Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• **Redoc: http://localhost:8000/redoc
• **FrontEnd: http://localhost:5173/login

Funcionalidades

• ✅ Extração de texto de PDFs
• ✅ Análise de currículos com Google Gemini AI
• ✅ Detecção de habilidades técnicas
• ✅ Determinação de nível de experiência
• ✅ Recomendações de carreira personalizadas
• ✅ Identificação de lacunas de habilidades
• ✅ Insights de mercado

Tecnologias Utilizadas

• FastAPI - Framework web moderno
• Google Gemini AI - IA generativa para análise
• PyPDF2 - Extração de texto de PDFs
• Python-dotenv - Gerenciamento de variáveis de ambiente
• Uvicorn - Servidor ASGI
• React - Framework para FrontEnd