Três dores que toda equipe de vendas e BD enfrenta toda semana. Cada uma é o que seus reps realmente reclamam, não o que uma página de funcionalidade chamaria.
Recrutadores queimam seis horas por semana em listas de sourcing e pontuação por rubrica antes de uma única call de triagem, e candidatos Plano-1 somem enquanto o dossiê ainda está sendo montado.
A atrição aparece no email de demissão, não em um painel de risco de saída de 90 dias, então o orçamento de retenção é gasto em presentes de despedida em vez de refresh de equity.
Cartas de proposta e pacotes de onboarding saem com faixas de remuneração inconsistentes e cláusulas LGPD faltando, e o time de Pessoas só fica sabendo numa conversa constrangedora no Dia 2.
Cada pipeline abaixo é uma forma que você monta no canvas usando o crew e as ferramentas mais abaixo. Não é uma funcionalidade que entregamos pronta, é um padrão que você configura.
Na candidatura entrante, parseia o currículo, puxa contexto do GitHub, arXiv e LinkedIn, depois pontua contra a rubrica estruturada carregada como contexto estático para que a pontuação fique consistente ao longo do loop e ao longo das semanas.
Busca em redes de co-autoria, GitHub OSS e LinkedIn por matches passivos por vaga aberta. O gate HITL bloqueia cada linkedin_send_connection_request e gmail_send até que o recrutador aprove a lista-alvo, a copy e a cadência.
Faz benchmark de salário base, bônus e grant de tokens contra as faixas atuais de remuneração de cripto e quant puxadas via rag_retrieve, sinaliza qualquer gap abaixo do P40 de mercado e redige a carta de proposta no Docs. O envio permanece HITL até o gestor de contratação aprovar.
Monta a carta de proposta, cessão de PI, grant de equity e avisos GDPR para a jurisdição do candidato a partir do handbook de políticas no knowledge store. O HRComplianceLegal sinaliza cláusulas faltantes com replay em cada revisão.
Redige o memorando de preocupação de desempenho de 30 dias ou o PIP a partir do input do gestor, das notas de 1:1 anteriores puxadas via rag_retrieve e do framework de decisão de ER no contexto estático. As notas ficam HITL e nunca são enviadas automaticamente ao colaborador.
Pontua cada colaborador contra o modelo de atrição de 14 sinais, nomeia o driver primário e secundário e recomenda a intervenção. A memória entre runs rastreia marcos das intervenções para que os planos de retenção não resetem toda segunda.
Personas reais do crew hr_team. Cada uma vem com um system prompt afinado e uma allowlist de ferramentas padrão. Troque modelos por persona no canvas.
Roda o funil de recrutamento para vagas quant e tech, pontua candidatos contra uma rubrica estruturada e sinaliza qualquer pipeline em que a conversão de triagem, entrevista ou oferta caia abaixo do limiar.
Prevê atrição no horizonte de 90 dias a partir de 14 sinais, expõe o driver primário por colaborador e dimensiona o pipeline de contratação contra as saídas esperadas.
Faz benchmark de cada cargo contra dados de mercado de cripto e quant, dimensiona o refresh de equity e lista cada colaborador abaixo do P40 de mercado como risco de saída.
Documenta preocupações de desempenho dentro de 30 dias, conduz PIPs no padrão e tria casos de conduta e assédio no relógio de 24 horas.
Acompanha o calendário de compliance multi-jurisdição, faz screening de classificação de PJ e audita o tratamento de dados de RH sob GDPR com base legal documentada.
Mapeia o gap de skills de 12 meses, monta currículos por cargo e mede a efetividade de L&D pelo ganho de desempenho em 90 dias, não pela taxa de conclusão.
Acompanha eNPS, equidade salarial ajustada por regressão e indicadores de inclusão, e sinaliza os três riscos de cultura que mais mordem durante o scale.
Define a estratégia de pessoas, observa as quatro métricas semanais e nomeia riscos de pessoa-chave e de saúde de time antes que virem risco de negócio.
Sintetiza cada workstream em um relatório de pessoas pronto para o board com um People Health Score, colocando o risco crítico na primeira frase.
Cada ferramenta abaixo é uma ferramenta compartilhada real do bundle Melaya. Allowlist por agente, HITL nas escritas, revogação em um clique.
Busca no LinkedIn os candidatos certos em empresas-alvo, resolve perfis em dossiês e prepara abordagens. Cada linkedin_send_message e linkedin_send_connection_request é HITL-gated por padrão.
Lê candidaturas entrantes e respostas, prepara abordagens para candidatos e colaboradores e prepara cada envio para aprovação. gmail_send é HITL por padrão para este crew.
Puxa contexto público do GitHub, arXiv, páginas de conferências e sites de empregadores anteriores para o dossiê do candidato. Escopado no nível do agente, então o TalentAcquisitionLead alcança apenas o que você permitir.
Monta o knowledge store por workflow a partir de rubricas de entrevista, guias de leveling, faixas de remuneração, handbook de políticas e emails de candidatos ganhos. Alimenta todas as três camadas de conhecimento do crew.
Lê os templates de carta de proposta e onboarding do Drive, anexa cláusulas específicas do candidato e escreve os painéis semanais de atrição e pipeline em Sheets. Escritas no Drive e Sheets são HITL-gated por padrão.
Acha slots livres em comum em um loop de entrevista, prepara a pauta de entrevista estruturada e prepara os convites. gcal_create_event é HITL-gated por padrão.
Pesquisa de propósito geral, fetch estruturado e o checkpoint explícito pause_for_human usado em cada gate HITL. O contingência quando nada mais específico se aplica.
Cada pipeline vem com três camadas de acesso ao conhecimento. Combine por agente no canvas. Sem espaço vetorial compartilhado com outro cliente, sem leitura surpresa, sem recuperação opaca.
includeContextDocumentos por pipeline anexados à entrada de agentes específicos a cada run. O brief de ICP, playbook, tabela de preços ou corpus de emails de deals ganhos. O que precisa estar lá antes do agente pensar. Você escolhe quais personas recebem quais docs.
rag_retrieveUma ferramenta com escopo concedida por agente. Quando o agente decide que precisa de mais profundidade, ele consulta o base vetorial do workflow sob demanda. Mesma base de conhecimento do Contexto estático, acessada só quando o modelo pede.
pipeline_memoryEstado em nível de pipeline que carrega de um run para o próximo. A pesquisa de ontem está no escopo do follow-up de hoje. O crew lembra do que já prospectou, do que foi aprovado, do que foi enviado. O audit log é a base de conhecimento de segunda ordem.
O plano Sandbox é grátis e sem cartão. Entre na lista de espera e enviaremos um email no momento em que abrir uma vaga.
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