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JobScout AI: búsqueda de empleo, CV y evidencia
Una aplicación con cuentas, búsqueda programada, evaluación frente al CV e investigación que conserva fuentes y muestra la incertidumbre.
Buscar empleo requiere más que reunir enlaces. JobScout AI conecta el descubrimiento de ofertas, las preferencias personales, la comparación con el CV y la investigación posterior en un espacio por cuenta.
Convertir el CV y las preferencias en una búsqueda
La persona importa o pega su experiencia, revisa el texto extraído y completa una configuración conversacional. Los roles, ubicaciones y preferencias confirmados forman el perfil activo. Los borradores no lo modifican hasta guardar.
El proceso programado consulta fuentes compatibles como LinkedIn, Y Combinator, Ashby y Greenhouse. Las ofertas pueden evaluarse e investigarse. Las notificaciones por correo son opcionales y requieren una dirección verificada.
Separar el panel del trabajo programado
Next.js sirve el panel, mientras un proceso en TypeScript ejecuta búsquedas y evaluaciones acotadas. PostgreSQL conserva perfiles, ofertas, evidencias e historial de entregas. El despliegue documentado reparte la web y el proceso entre Vercel y DigitalOcean.
El aislamiento por cuenta, los duplicados, las reservas de trabajo y el registro de entregas importan tanto como la llamada al modelo. La investigación guarda extractos comprobados y fechas de fuentes; los puntos de control conservan avances parciales.
Una puntuación ayuda a decidir
La falta de evidencia permanece visible. Una puntuación alta no anula los requisitos obligatorios configurados. El modelo puede extraer información incorrecta, y coincidir con el nombre de una empresa no verifica su identidad ni las condiciones del puesto.
La disponibilidad de fuentes, la frecuencia de ejecución y el presupuesto de IA limitan cada búsqueda. El proyecto no demuestra resultados de contratación. Algunos portales y la investigación amplia centrada en empresas quedan fuera de la versión documentada.
Leer el proceso detrás del producto
El repositorio explica configuración, despliegue, evaluación, fuentes, reintentos y límites. Permite estudiar cómo integrar una función de IA dentro de un proceso verificable y con estado persistente.
Fuentes y lecturas relacionadas
Basado en la documentación enlazada, revisada el 2 de noviembre de 2026. Las funciones y los límites corresponden a esa versión documentada.
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