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BrunoAlves20/TalentBridge

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🚀 TalentBridge - Plataforma de Recrutamento Inteligente

O TalentBridge é uma aplicação moderna que conecta candidatos e recrutadores através de uma interface intuitiva e processamento inteligente de dados. O projeto utiliza FastAPI no backend, Next.js no frontend e MySQL como banco de dados.

⚙️ O projeto está configurado em Modo de Desenvolvimento (DEV_MODE). Nesse modo, nenhum serviço externo é necessário: qualquer e-mail é aceito, o código OTP é sempre 000000 e os botões de login social ficam desativados. Para rodar em produção real, consulte a seção Modo de Produção abaixo.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Camada Tecnologia
Frontend Next.js 15+, TypeScript, TailwindCSS, Lucide-React
Backend Python 3.11+, FastAPI, PyPDF2, Google Gemini API
Banco de Dados MySQL 8.0+
Infraestrutura Docker, Docker Compose

📋 Pré-requisitos

🐋 Instalando o Docker Desktop

  1. Acesse https://www.docker.com/products/docker-desktop e clique em Download for Windows - AMD64
  2. Execute o Docker Desktop Installer.exe
  3. Durante a instalação, mantenha marcado "Use WSL 2 instead of Hyper-V" (SE APARECER)
  4. Após a instalação, reinicie o PC
  5. Abra o Docker Desktop pelo menu Iniciar e aceite os termos de uso
  6. Aguarde a baleia aparecer na barra de tarefas — isso indica que o Docker está pronto

Para verificar se funcionou, abra o terminal e rode:

docker --version
docker compose version

⚙️ Configuração do ambiente

git clone <url-do-repositorio>
cd TalentBridge
cp .env.example .env

Abra o .env e preencha seus dados. O único campo que muda entre os dois modos é o DB_HOST — veja a seção abaixo.

🗄️ Modos de Banco de Dados

O projeto suporta dois modos. A troca é feita alterando apenas DB_HOST no .env.

🐳 Modo Docker (padrão)

O MySQL sobe automaticamente como container junto com o projeto. Ideal para quem não tem MySQL instalado na máquina.

No .env:

DB_HOST=db
DB_PASSWORD=sua_senha_aqui

Subir o projeto:

docker-compose --profile docker-db up --build

Conectar no MySQL Workbench:

Campo Valor
Host 127.0.0.1
Port 3307
User root
Password (a que você definiu no .env)

O banco é criado automaticamente na primeira execução. O schema e todas as tabelas são criados pelo backend ao subir.

🖥️ Modo Local

Usa o MySQL já instalado na sua máquina. O banco e as tabelas ainda são criados automaticamente pelo backend ao subir — você só precisa que o MySQL esteja rodando.

No .env:

DB_HOST=host.docker.internal
DB_PASSWORD=sua_senha_do_mysql_local

Subir o projeto:

docker-compose up --build

Conectar no MySQL Workbench:

Campo Valor
Host 127.0.0.1
Port 3306
User root
Password (a senha do seu MySQL local)

Certifique-se de que o MySQL local está rodando antes de subir os containers.

🚀 Como rodar

Primeira vez

Modo Docker:

docker-compose --profile docker-db up --build

Modo Local:

docker-compose up --build

Nas vezes seguintes (sem mudanças nos Dockerfiles)

Modo Docker:

docker-compose --profile docker-db up

Modo Local:

docker-compose up

🌐 Acessos

Serviço URL
Frontend http://localhost:3000
Backend http://localhost:8000
Documentação da API http://localhost:8000/docs
MySQL Docker localhost:3307
MySQL Local localhost:3306

⚙️ Modo de Desenvolvimento (DEV_MODE)

O projeto já vem com o Modo de Desenvolvimento ativo para facilitar testes locais sem depender de serviços externos. Veja o que muda:

Funcionalidade Produção DEV_MODE ativo
Validação de e-mail Hunter.io verifica o e-mail Qualquer e-mail é aceito
Envio de OTP Código aleatório via SMTP/Gmail Código fixo 000000 no banco
Modal de verificação Usuário digita o código recebido Campos pré-preenchidos com 000000
Botão Google Redireciona para OAuth Google Exibe aviso ⚙ modo dev e não redireciona
Botão LinkedIn Redireciona para OAuth LinkedIn Exibe aviso ⚙ modo dev e não redireciona

Nenhum código de produção é removido — tudo é apenas desviado condicionalmente.

🏭 Modo de Produção

1. Obtenha as chaves de API necessárias

Consulte o arquivo GuiaChaves.md na raiz do projeto:

  • Chave do Google Gemini (IA para extração de currículos)
  • Chave do Hunter.io (validação de e-mails)
  • Senha de App do Gmail (envio de e-mails OTP)
  • Client ID e Secret do Google (login social)
  • Client ID e Secret do LinkedIn (login social)

2. Preencha o .env com todas as credenciais e defina

DEV_MODE=false
NEXT_PUBLIC_DEV_MODE=false

3. Reinicie os containers

Modo Docker:

docker-compose --profile docker-db down && docker-compose --profile docker-db up --build

Modo Local:

docker-compose down && docker-compose up --build

📋 Comandos úteis

Ver logs de um serviço:

docker-compose logs backend
docker-compose logs frontend

Encerrar os containers (mantém os dados):

docker-compose --profile docker-db down    # Modo Docker
docker-compose down                         # Modo Local

Encerrar e apagar o banco Docker (próxima vez começa do zero):

docker-compose --profile docker-db down -v

Rodar em segundo plano:

docker-compose --profile docker-db up -d   # Modo Docker
docker-compose up -d                        # Modo Local

🔑 Variáveis de Ambiente

Todas as variáveis ficam em .env na raiz do projeto.

Variável Descrição
DB_HOST db para Docker / host.docker.internal para MySQL local
DB_USER Usuário do MySQL
DB_PASSWORD Senha do MySQL
DB_NAME Nome do banco (padrão: talentbridge)
DB_PORT Porta do MySQL (padrão: 3306)
GEMINI_API_KEY Chave da API do Google Gemini
JWT_SECRET String secreta para geração de tokens JWT
JWT_EXPIRE_MINUTES Tempo de expiração do token JWT em minutos
HUNTER_API_KEY Chave do Hunter.io para validação de e-mails
SMTP_HOST Servidor SMTP para envio de e-mails
SMTP_PORT Porta do servidor SMTP
SMTP_USER E-mail remetente
SMTP_PASS Senha de App do Gmail
EMAIL_FROM Nome e endereço exibidos no e-mail enviado
GOOGLE_CLIENT_ID Client ID do Google OAuth
GOOGLE_CLIENT_SECRET Client Secret do Google OAuth
GOOGLE_REDIRECT_URI URI de callback do Google OAuth
LINKEDIN_CLIENT_ID Client ID do LinkedIn OAuth
LINKEDIN_CLIENT_SECRET Client Secret do LinkedIn OAuth
LINKEDIN_REDIRECT_URI URI de callback do LinkedIn OAuth
FRONTEND_URL URL pública do frontend, usada nos redirecionamentos OAuth
CORS_ORIGINS Lista de origens permitidas, separadas por vírgula
NEXT_PUBLIC_API_URL URL do backend, inlinada no bundle Next em build time
NEXT_PUBLIC_DEV_MODE true mostra banner "DEV" e pré-preenche OTP no modal
DEV_MODE true = modo de desenvolvimento / false = produção real

🧠 Simulador de Entrevistas com IA

O simulador (/simulator) conduz uma entrevista técnica + comportamental usando o Google Gemini, persiste cada sessão no banco e gera um feedback final em formato STAR.

Endpoint Método Descrição
/simulador/sessoes POST Cria uma sessão e devolve a saudação inicial
/simulador/sessoes GET Lista sessões do usuário autenticado
/simulador/sessoes/{id} GET Detalhe da sessão (mensagens + status)
/simulador/sessoes/{id}/mensagens POST Envia resposta e recebe a próxima pergunta
/simulador/sessoes/{id}/finalizar POST Encerra a sessão e gera o feedback final
/simulador/sessoes/{id} DELETE Exclui a sessão e todas as mensagens

Em DEV_MODE o simulador usa perguntas e feedback determinísticos — você não precisa de chave Gemini para testar.

Desenvolvido com foco em escalabilidade e experiência do usuário.

About

Sistema de Cadastro de currículo com banco de talentos com entrevista feita por IA.

Topics

mysql python docker typescript fastapi pypdf2-lib nextjs15 googlegemini

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