Las herramientas de empleo suelen separar comodidad y control.
Las personas comparan vacantes, adaptan documentos y siguen candidaturas repetidamente. Muchas herramientas tratan el CV como texto para un prompt, dificultando distinguir evidencia profesional verificada de redacción generada o saber dónde se procesan datos sensibles.
LA DECISIÓN DIFÍCIL
Mantener la IA local primero, incluso con sus limitaciones.
El MVP utiliza Ollama como límite local del modelo en lugar de hacer de una API alojada la opción predeterminada. Esto mantiene la experimentación inspeccionable y acerca el procesamiento del CV al usuario, pero acepta límites prácticos.
El contenido del CV puede permanecer en el entorno local
El proveedor del modelo puede sustituirse detrás de un único límite
Prompts y resultados pueden inspeccionarse durante el desarrollo
El hardware local condiciona velocidad y modelos
Los modelos pequeños pueden ser menos consistentes
Empaquetar y mantener es más difícil que llamar a una API
VISTA DEL SISTEMA
Un flujo, responsabilidades separadas.
La arquitectura separa interfaz, lógica, trabajo en segundo plano e infraestructura para que privacidad y validación no dependan de una pantalla o llamada al modelo.
React y Next.js para evidencias, vacantes, documentos y aprobaciones.
FastAPI aplica identidad, estados, validación y decisiones auditables.
Tareas documentales y de IA con estados y reintentos explícitos.
PostgreSQL, Redis y almacenamiento privado separan registros, colas y archivos.
Ollama ofrece generación local detrás de una interfaz sustituible.
PRIVACIDAD COMO RESTRICCIÓN DE ARQUITECTURA
La evidencia debe distinguirse del lenguaje generado.
Privacidad y veracidad determinan el flujo: los hechos profesionales requieren verificación, las afirmaciones generadas deben vincularse a evidencias, los documentos permanecen bajo control humano y las acciones externas se restringen deliberadamente.
- 01Perfil profesional verificado como fuente de verdad
- 02Afirmaciones vinculadas a evidencias
- 03Revisión humana antes de exportar
- 04Aprobación explícita antes de acciones externas
- 05Almacenamiento privado y registros limitados
- 06Vacantes tratadas como entrada no confiable
RESULTADO ACTUAL
Una base funcional, no una afirmación de producto terminado.
El proyecto demuestra un flujo full-stack en Docker con autenticación, evidencias profesionales, procesamiento documental, análisis explicable y generación controlada. Sigue siendo un MVP activo con puertas de producción pendientes.
QUÉ CAMBIARÍA
Hacer del modelo de evidencias la primera superficie visible.
Con perspectiva, presentaría el modelo de evidencias verificadas antes que el flujo amplio y lo validaría antes con usuarios. Es la diferencia principal del producto y aclara puntuación, generación y revisión documental.
PRÓXIMA ITERACIÓN
Lo que sigue deliberadamente pendiente
- Pruebas de usabilidad con perfiles realistas y no sensibles
- Proveedores de modelos y documentos preparados para producción
- Evaluación medible de generación vinculada a evidencias
- Monitorización, recuperación y evidencias para una entrega controlada