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Boa prática Importada

Big Data para Informação sobre o Mercado de Trabalho na Tunísia — Vagas de emprego classificadas por máquina para o planeamento do EFP

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A European Training Foundation da UE recolhe anúncios de emprego online tunisinos e classifica-os por aprendizagem automática em códigos ISCO, ESCO, NACE e ISCED, alimentando um painel público para orientar currículos do EFP. Metodologia e enviesamentos são públicos; efeitos não.

37,535
Vagas de emprego tunisinas analisadas no documento de trabalho inicial (1 Apr-30 Sep 2020)
52% >19,000 ads
Quota de vagas do TANITJOBS
15% ~5,500 ads
Quota de vagas do JORA
13% ~4,800 ads
Quota de vagas do KEEJOB
6% ~2,200 ads
Quota de vagas do EMPLOINAT
26%
Anúncios sem indicação do tipo de contrato
42.4%
Contratos permanentes ao nível de competência 'Profissionais'
31.5%
Contratos permanentes em níveis de competência inferiores
23,000,000
Total de vagas recolhidas em todo o programa (since 2019, as of June 2025)
10,000,000
Vagas retidas após deduplicação (as of June 2025)
6 Egypt, Morocco, Tunisia, Kenya, Ukraine, Georgia
Países abrangidos
5
Programas de reforço de capacidades realizados (2019-2024)
45
Vídeos de formação produzidos
Big Data para Informação sobre o Mercado de Trabalho na Tunísia — Vagas de emprego classificadas por máquina para o planeamento do EFP

Detalhes

Maturidade
Consolidada
Promotor
European Training Foundation (ETF)
Período
2019–ongoing
Palavras-chave
labour-market intelligence, machine learning, natural language processing, VET planning, skills anticipation, online job vacancies

Contexto

O Big Data for Labour Market Intelligence é gerido pela Fundação Europeia para a Formação (ETF, uma agência da UE sediada em Turim) para o Ministério da Formação Profissional e do Emprego da Tunísia, recolhendo ofertas de emprego online e classificando-as através de PLN/aprendizagem automática em códigos ISCO-08, ESCO 1.1.1, NACE e ISCED-2011 para alimentar painéis públicos de antecipação de competências e planeamento do ensino e formação profissional. A Tunísia foi um dos dois primeiros projetos-piloto de escala total, ativo desde 2020.

Objetivos

Fornecer dados de antecipação de competências para orientar a oferta de ensino e formação profissional, seguindo a metodologia Skills-OVATE do Cedefop para que os resultados sejam comparáveis entre países.

Atividades

Os parceiros técnicos Lightcast e CRISP (Università degli Studi di Milano-Bicocca) construíram o pipeline de classificação. O documento de trabalho da ETF sobre a Tunísia (16 de novembro de 2020) analisa 37.535 vagas recolhidas entre 1 de abril e 30 de setembro de 2020 (cerca de 52% do TANITJOBS, 15% do JORA, 13% do KEEJOB e 6% do EMPLOINAT). Até junho de 2025, o programa mais amplo tinha crescido para 23 milhões de vagas recolhidas (10 milhões após deduplicação) em seis países — Egito, Marrocos, Tunísia, Quénia, Ucrânia e Geórgia — com cinco programas de reforço de capacidades realizados entre 2019 e 2024 e 45 vídeos de formação produzidos.

Resultados

26% dos anúncios não indicavam o tipo de contrato; os contratos permanentes representavam 42,4% dos anúncios ao nível de competência de 'Profissionais', contra 31,5% em níveis de competência inferiores. Nada do que foi publicado mostra quantos programas, qualificações ou serviços de orientação de EFP tunisinos foram efetivamente alterados devido aos painéis.

Conclusões

Trata-se de uma infraestrutura de dados bem documentada e honestamente ressalvada — a ETF divulga o seu próprio enviesamento de amostragem, a exclusão do trabalho por conta própria e a sua dependência de conhecimentos especializados — mas o seu efeito educativo a jusante permanece por medir, e a apropriação operacional dentro da Tunísia não pôde ser confirmada, criando o risco de o sistema permanecer dependente de doadores em vez de institucionalizado.

Implementação
Custo indicativo
Elevado (500 mil €–5 M€) — Run by an EU agency (ETF) with specialist technical partners (Lightcast, CRISP/Milano-Bicocca) across six countries; likely a high-cost specialist data-science infrastructure, though no line-item budget is published.
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos) — Live in Tunisia since 2020 with monthly data collection continuing as of 2025; the wider six-country programme has run since 2019 with capacity-building through 2024.
Equipa e competências
European Training Foundation (ETF) — programme ownership, Lightcast (technical partner), CRISP, Università degli Studi di Milano-Bicocca (technical partner), Tunisia's Ministère de la Formation Professionnelle et de l'Emploi (national counterpart)

Condições de sucesso

  • Specialist NLP/machine-learning expertise and technical partners to build and maintain the classification pipeline
  • Alignment with an established methodology (Cedefop Skills-OVATE) for cross-country comparability
  • Use of published, standard classification schemes (ISCO-08, ESCO 1.1.1, NACE, ISCED-2011) for interoperability
  • Capacity-building programmes and training videos for national analysts and ministry staff

Modos de falha comuns

  • Online-vacancy sampling bias — some sectors are over-represented, others entirely absent
  • Web advertisements are not representative of self-employment, a serious gap in a labour market with large informal/self-employed segments
  • Operational ownership inside Tunisia could not be confirmed, risking the system remaining donor-run rather than institutionalised
  • No published evidence of how many VET programmes or qualifications were actually revised as a result of the dashboards

Kit de replicação

Artefactos reutilizáveis desta prática — tal como publicados pelas suas fontes.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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