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Deixei um agente de IA tocar minha busca por vaga remota por 4 dias: 360 vagas, 9 candidaturas e a conta do LLM

Sou dev backend em São Paulo procurando vaga remota em dólar. O desgaste real dessa busca não é a entrevista — é a esteira: garimpar job boards, julgar fit, preencher o mesmo formulário do Greenhouse/Lever/Workable pela enésima vez e vigiar a caixa de entrada. Então construí um agente que roda o ciclo inteiro de forma autônoma e o apontei para a minha própria busca (contei a história aqui ontem).

Hoje trago o que faltou lá: os dados. Quatro dias de números reais — incluindo a parte que quase matou o projeto, a conta do LLM. Ressalva honesta: é uma única busca, a minha, portanto n=1.

Quatro dias de números reais

MétricaValor
Vagas descobertas (11 fontes)360
Passaram nas minhas regras de fit47 (13%)
Candidaturas enviadas de ponta a ponta9
Respostas de recrutador — respondidas pelo agente2
Rejeições até agora2
Screenshots de evidência capturados230

Surpresa nº 1 — o filtro é o produto

A coisa mais valiosa que o agente faz é dizer não. 87% de tudo o que ele descobriu nunca virou candidatura, porque um piso salarial, uma janela de fuso ou uma regra de autorização de trabalho falhou. Cada um desses casos é um formulário que eu não preenchi e um recrutador que não recebeu spam. As ferramentas que prometem "1.500 candidaturas por dia" invertem essa proporção — e aparece: recrutador percebe, e os ATS estão reagindo com detecção de fraude.

Surpresa nº 2 — a conta do LLM

Adicionei telemetria de custo por chamada em todas as etapas. As duas candidaturas mais recentes — mesmo agente, mesmo modelo premium — custaram USD 6,33 e USD 0,39. A cara queimou cerca de 8 milhões de tokens de cache-read, porque o agente relê grandes pedaços do DOM da página a cada turno do loop de preenchimento.

EtapaCusto
Agente de candidatura, média por aplicação (modelo premium)USD 3,36
Mesma carga reprecificada num modelo pequenoUSD 0,59
Pontuação de vaga, por vagaUSD 0,11 → USD 0,002 em camadas
Classificação de e-mail, por e-mailUSD 0,03 → USD 0,0005 em camadas
Meta para um produto viável≤ USD 0,03 por candidatura

O veredito honesto: a preço de modelo premium, esse produto não pode existir. O caminho para baixo não é só "usar um modelo mais barato" — é dieta de DOM (reduzir a página ao esqueleto do formulário antes de entrar no contexto), teto rígido de turnos e camadas (modelo barato para extração, um melhor só para decisões de elegibilidade e respostas). Publico esses números porque todo produto "agente de IA" está travando exatamente essa batalha em silêncio, e quase ninguém mostra o taxímetro.

Surpresa nº 3 — a web é hostil, mesmo com automação honesta

Formulários de ATS vivem atrás de Cloudflare e muros anti-bot variados, e navegador headless é detectado trivialmente. O que funcionou no fim: um Chromium real, com janela, rodando sob um display virtual (Xvfb) num servidor, com WebGL intacto e sem vazar flags de automação. A regra a que convergi: quanto menos você finge, menos é detectado — o user agent real do próprio navegador, viewport e tela fisicamente consistentes, relógio seguindo o IP de saída. Todo spoof esperto que tentei era, ele mesmo, uma impressão digital.

As restrições que eu não afrouxo

  • Máximo de 5 candidaturas por dia. Auto-apply em massa é spam, e o lado que contrata está se armando contra isso.
  • Nunca inventa fatos. Autorização de trabalho, pretensão salarial, disponibilidade — as respostas vêm do meu banco de Q&A, ou o formulário não é enviado.
  • Sem LinkedIn, sem Indeed. Os dois proíbem automação e suspendem contas.
  • Evidência de tudo. Screenshots pré e pós-envio e o log completo de respostas, em toda candidatura.

O que vem agora

O agente segue rodando a minha própria busca enquanto eu o transformo num produto (find-best-job.com). Abri um beta gratuito: você cola até 3 links de vaga e o agente aplica por você, com evidência de tudo. Se quiser bater na engenharia ou na ética, tenho interesse genuíno — o debate "automação de candidatura é spam ou legítima defesa" me interessa de verdade.

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