Bolsa de Trabajo con IA
Problema
El equipo de reclutamiento invertía cientos de horas revisando CVs no estructurados para encontrar el perfil adecuado para vacantes técnicas.
Solución
Bolsa de trabajo inteligente (para LTC) que analiza y extrae datos de los CVs subidos, utilizando IA para hacer un match automático entre las habilidades del candidato y las vacantes abiertas.
Arquitectura
Front en Next.js. Un servicio Python de NLP parsea CVs no estructurados a un perfil. El matching puntúa habilidades contra vacantes. AWS hospeda el cómputo. El candidato postula sin rellenar el mismo formulario que el parser acaba de leer.
Cómo se midió
Cifra reportada por el ingeniero del matching, sobre el flujo de screening inicial de LTC. El 75% compara lectura lineal de CVs no estructurados con el ranquin que produce el modelo. El año del encargo se registra como 2024–2025; no hay un mes de inicio en el expediente público. Sin auditoría de terceros.
¿Cómo se acorta el screening de CVs técnicos sin un formulario eterno?
El candidato sube el CV. Un servicio Python extrae habilidades; un matching las puntúa contra vacantes abiertas en Next.js sobre AWS. El reclutador parte de un ranquin, no de una pila sin estructura.
El trabajo
LTC tenía un equipo leyendo CVs técnicos sin estructura. Cientos de horas de screening inicial: abrir PDF, buscar un stack, descartar. El candidato, del otro lado, volvía a teclear lo que el PDF ya decía. La bolsa que construí parsea el archivo, arma un perfil y puntúa el match contra vacantes abiertas. El candidato no rellena el mismo formulario que el parser acaba de leer.
Next.js es la cara. Python hace el NLP. AWS hospeda. El matching no es un embedding mágico de “cultura”: es habilidades contra requisitos de una vacante técnica. Los PDF llegan sucios: columnas, tablas, encabezados. El parser falla en silencio peor que un humano; por eso el reclutador ve el ranquin y el archivo, no un veredicto. El 75% es el tiempo de filtrado inicial que el operador midió entre la pila lineal y el ranquin. No es tiempo-hasta-contratar, no es calidad de hire, y no hay un estudio de RR.HH. adjunto.
Las fechas en el expediente público son 2024–2025, sin mes de inicio. Prefiero un año honesto a un mes inventado. LTC aparece en el copy original del portafolio como el destinatario del tablero; no es un empleo listado en la sección de experiencia de este sitio, y no lo disfrazo como tal. Quien busque Towel o UVP en esta página se equivocó de URL.
Relación con el resto del record: el RAG de la UVP también es retrieve-and-rank sobre documentos. Aquí el documento es un CV y el índice es una vacante. No es el mismo producto. Es la misma negativa a hacer que un humano sea el parser. Las capturas son de esa bolsa, no de un template de job board genérico.
Capturas
