La ironía: construí un sistema multi-agente para buscar trabajo en multi-agente. El sistema demostró las competencias que los puestos pedían — mejor que cualquier entrevista. Y no, no es hacer trampa: Career-Ops automatiza el análisis, no la decisión.
Construí un sistema de IA para buscar trabajo. Funcionó — ahora soy Head of Applied AI. Luego lo publiqué en GitHub y explotó: 37.3K+ estrellas, viral, artículos en Francia, China y Corea. La primera semana buscando trabajo en IA lo hice todo manual. La segunda semana ya no aplicaba — estaba construyendo Career-Ops.
631 evaluaciones después, Career-Ops filtraba mejor que yo. Un AI job search tool construido como multi-agent system: lee ofertas, las puntúa en 10 dimensiones, genera CV personalizados y prepara aplicaciones. Yo revisaba y decidía. La IA hacía el trabajo analítico. El sistema demostró exactamente las competencias que los puestos pedían — y eso no pasó desapercibido.
¿Por Qué Necesité Automatizar Mi Búsqueda de Empleo?#
Buscar trabajo como ingeniero senior en IA es un trabajo a jornada completa. Cada oferta exige leer la JD, mapear tus skills contra los requisitos, adaptar el CV, escribir respuestas personalizadas y rellenar formularios de 15 campos. Multiplica eso por 10 ofertas al día.
Lectura repetitiva.
El 70% de las ofertas no encajan. Lo descubres después de leer 800 palabras de JD.
CVs genéricos.
Un PDF estático no puede destacar los proof points relevantes para cada oferta.
Formularios manuales.
Cada plataforma pide lo mismo en formatos distintos. Copiar y pegar 15 veces por aplicación.
Tracking inexistente.
Sin sistema, olvidas dónde aplicaste. Duplicas esfuerzo o pierdes el seguimiento.
Feedback zero.
Aplicas, esperas, y no sabes si el problema era el fit, el CV o el timing.
Mercado global.
El sector AI se mueve a nivel internacional. Los referrals locales no escalan cuando aplicas a empresas en 6 países distintos.
No es que sea difícil. Es que es repetitivo. Y lo repetitivo se automatiza.
¿Cómo Funciona el Sistema Multi-Agente?#
Career-Ops no es un script ni un bot de auto-apply. Es un sistema multi-agente con 12 modos operativos, cada uno un skill file de Claude Code con su propio contexto, reglas y herramientas. Un agente IA que razona sobre el dominio del problema y ejecuta la acción correcta.
Por Qué Modos, No Un Prompt
Contexto preciso.
Cada modo carga solo la información que necesita. auto-pipeline no carga reglas de contacto. apply no carga lógica de scoring.
Testabilidad.
Un modo se prueba de forma aislada. Cambiar la lógica de PDFs no toca la evaluación.
Evolución independiente.
Añadir un modo nuevo no rompe los existentes. Training se añadió 3 semanas después del primer deploy.
auto-pipelinePipeline completo: extraer JD, evaluar A-F, generar report, PDF y tracker.
ofertaEvaluación individual con 6 bloques: resumen, CV match, nivel, compensación, personalización, entrevista.
ofertasComparación y ranking de múltiples ofertas.
pdfPDF ATS-optimized personalizado por oferta con proof points y keywords.
pipelineProcesamiento batch de URLs desde inbox.
scanDescubrimiento de ofertas: navega portales de empleo y páginas de careers de empresas target. Muchas ofertas no aparecen en agregadores.
batchProcessing paralelo con conductor + workers. 122 URLs en cola simultánea.
applyForm-filling interactivo con Playwright. Lee la página, recupera evaluación y genera respuestas.
contactoHelper de outreach para LinkedIn.
deepResearch profundo de empresas.
trackerDashboard de estado de aplicaciones.
trainingEvalúa cursos y certificaciones contra el North Star.
¿Cómo Evalúa Career-Ops Cada Oferta?#
Cada oferta pasa por un framework de evaluación con 10 dimensiones ponderadas. El resultado es un score numérico (1-5) y un grade A-F. No todas las dimensiones pesan igual — Role Match y Skills Alignment son gate-pass: si fallan, el score final cae.
| Dimensión | Qué Mide | Peso |
|---|---|---|
| Role Match | Alineación entre requisitos y proof points del CV | Gate-pass |
| Skills Alignment | Overlap de stack técnico | Gate-pass |
| Seniority | Nivel de stretch y negociabilidad | Alto |
| Compensation | Market rate vs target | Alto |
| Geographic | Remote/hybrid/onsite factibilidad | Medio |
| Company Stage | Startup/growth/enterprise fit | Medio |
| Product-Market Fit | Resonancia del dominio del problema | Medio |
| Growth Trajectory | Visibilidad de carrera | Medio |
| Interview Likelihood | Probabilidad de callback | Alto |
| Timeline | Velocidad de cierre y urgencia | Bajo |
Distribución de Scores
21
Score >= 4.5 (A)
52
Score 4.0-4.4 (B)
71
Score 3.0-3.9 (C)
51
Score < 3.0 (D-F)
El 74% de las ofertas evaluadas no pasan del score 4.0. Sin el sistema, habría invertido horas leyendo JDs que no encajan.
¿Qué Pasa Desde que Entra una URL Hasta que Sale el CV?#
auto-pipeline es el modo estrella. Una URL entra, y sale un report de evaluación, un PDF personalizado y una línea en el tracker. Zero intervención manual hasta la revisión final.
Extraer JD.
Playwright navega a la URL, extrae el contenido estructurado de la oferta.
Evaluar 10D.
Claude lee JD + CV + portfolio y genera scoring en las 10 dimensiones.
Generar report.
Markdown con 6 bloques: resumen ejecutivo, CV match, nivel, compensación, personalización y probabilidad de entrevista.
Generar PDF.
HTML template + keyword injection + adaptive framing. Puppeteer renderiza a PDF.
Registrar tracker.
TSV con company, role, score, grade, URL. Auto-merge vía script Node.js.
Dedup.
Comprueba scan-history.tsv (680 URLs) y applications.md. Zero re-evaluaciones.
Batch Processing
Para volumen alto, el modo batch lanza un conductor que orquesta workers paralelos. Cada worker es un proceso Claude Code independiente con 200K de contexto. El conductor gestiona la cola, trackea progreso y fusiona resultados.
122
URLs en cola
200K
Contexto/worker
2x
Retries por fallo
Fault-tolerant: un fallo en un worker no bloquea el resto. Lock file previene doble ejecución. Batch resumible — lee el estado y salta los completados.
¿Cómo Genera Career-Ops un CV Personalizado por Oferta?#
Un CV genérico pierde. Career-Ops crea CV con IA: genera un PDF distinto para cada oferta, inyectando keywords de la JD y reordenando la experiencia por relevancia. No es un template: es un CV optimizado para ATS construido desde los proof points del CV real.
Extraer 15-20 keywords de la JD.
Las keywords aterrizan en el summary, primera bullet de cada rol y sección de skills.
Detectar idioma.
JD en inglés genera CV en inglés. JD en español genera CV en español.
Detectar región.
Empresa en EEUU genera formato Letter. Europa genera A4.
Detectar arquetipo.
6 archetypes del North Star. El summary cambia según el perfil.
Seleccionar proyectos.
Top 3-4 por relevancia. Jacobo para roles de agentes. Business OS para ERP/automation.
Reordenar bullets.
La experiencia más relevante sube. El resto baja, no desaparece.
Renderizar PDF.
Puppeteer convierte HTML a PDF. Fonts self-hosted, single-column ATS-safe.
6 Arquetipos
| Arquetipo | Proof Point Principal |
|---|---|
| AI Platform / LLMOps | Self-Healing Chatbot (71 evals, closed-loop) |
| Agentic Workflows | Jacobo (4 agentes, 80h/mes automatizadas) |
| Technical AI PM | Business OS (2,100 campos, 50 automations) |
| AI Solutions Architect | pSEO (4,730 páginas, 10.8x tráfico) |
| AI FDE | Jacobo (vendido, operando en producción) |
| AI Transformation Lead | Exit 2025 (16 años, comprador mantiene sistemas) |
El mismo CV. 6 framings distintos. Todo real — las keywords se reformulan, nunca se inventan.
Antes y Después#
| Dimensión | Manual | Career-Ops |
|---|---|---|
| Evaluación | Leer JD, mapeo mental | 10D scoring automático, grade A-F |
| CV | PDF genérico | PDF personalizado, ATS-optimized |
| Aplicación | Formulario manual | Playwright auto-fill |
| Tracking | Spreadsheet o nada | TSV + dedup automático |
| Discovery | LinkedIn alerts | Scanner: portales + careers pages de empresas target |
| Batch | Una a una | 122 URLs en paralelo |
| Dedup | Memoria humana | 680 URLs deduplicadas |
¿Qué Resultados Ha Conseguido Career-Ops?#
El resultado más importante: conseguí el trabajo. Ahora soy Head of Applied AI. Career-Ops evaluó 631 ofertas, generó 354 PDFs personalizados y filtró el ruido para que yo pudiera centrarme en las oportunidades que realmente encajaban.
631
Reports generados
35K+
GitHub stars
354
PDFs generados
2,600+
Upvotes r/ClaudeAI
¿Qué Pasó Después?
Cuando dejé de necesitar Career-Ops, lo publiqué en GitHub. En una semana pasó de repositorio privado a viral — 37.3K+ estrellas, 5K+ forks, y artículos en blogs de Francia, China y Corea que no me conocían de nada. Se formó una comunidad de más de 1.600 personas en Discord que se ayudan entre ellas a configurar y adaptar el sistema. El proyecto acabó demostrando más competencias que cualquier proceso de selección.
35K+
GitHub stars en 1 semana
5K+
Forks
4
Idiomas (EN, FR, ZH, KO)
6
Países con cobertura
Stack
Claude Code
Agente LLM: razonamiento, evaluación, generación de contenido
Playwright
Browser automation: scan de portales y form-filling
Puppeteer
Renderizado PDF desde HTML templates
Node.js
Scripts auxiliares: merge-tracker, cv-sync-check, generate-pdf
tmux
Sesiones paralelas: conductor + workers en batch
Lecciones#
Automatiza el análisis, no la decisión
Career-Ops evalúa 631 ofertas. Yo decido en cuáles invertir tiempo. El HITL no es una limitación — es el diseño. La IA descarta el ruido, el humano aporta el criterio.
Los modos son mejores que un prompt largo
12 modos con contexto preciso funcionan mejor que un sistema prompt de 10,000 tokens. Cada modo carga solo lo que necesita. Menos contexto = mejores decisiones.
El dedup es más valioso que el scoring
680 URLs deduplicadas significan 680 evaluaciones que no tuve que repetir. El dedup ahorra más tiempo que cualquier optimización de scoring.
El CV es un argumento, no un documento
Un PDF genérico no convence a nadie. Un CV que reorganiza los proof points por relevancia, inyecta las keywords correctas y adapta el framing al arquetipo — ese CV sí convierte.
Batch > secuencial, siempre
El modo batch con workers paralelos procesa 122 URLs mientras yo hago otra cosa. La inversión en orquestación paralela se paga en la primera ejecución.
El sistema ES el portfolio
Construir un sistema multi-agente para buscar trabajo en multi-agente es la prueba más directa de competencia. No necesito explicar que sé hacer esto — lo estoy usando.
Abre el código cuando ya no lo necesites
Career-Ops fue privado mientras lo usaba. Cuando conseguí el trabajo, lo publiqué. En una semana tenía 37.3K estrellas. La lección: el mejor momento para abrir un proyecto es cuando ya demostró su valor en producción real.
Por qué lo mantengo MIT
MIT license. Sin dark patterns, sin upsell dentro del CLI, sin feature gating. Si funciona para ti, funciona. Si quieres apoyar el mantenimiento o entrar en la comunidad, puedes. Pero el tool no depende de eso.
FAQ#
Esto no es hacer trampa?
Career-Ops automatiza el análisis, no la decisión. Leo cada report antes de aplicar. Reviso cada PDF antes de enviarlo. Es la misma filosofía que un CRM: el sistema organiza, yo decido.
Por qué Claude Code y no un pipeline de scripts?
Un script no razona. Career-Ops adapta el scoring según el contexto de la empresa, reformula keywords sin inventar y genera reports narrativos — no templates rellenados.
Cuanto cuesta ejecutar esto?
Cero coste marginal por evaluación. Career-Ops corre sobre mi plan Claude Max 20x ($200/mes), que uso para todo: portfolio, chatbot, artículos y Career-Ops. 631 evaluaciones sin un solo invoice extra.
El modo apply rellena formularios automáticamente?
Lee la página con Playwright, recupera la evaluación cacheada y genera respuestas coherentes con el scoring. Yo reviso antes de enviar — siempre.
Qué pasa cuando el scanner encuentra una oferta duplicada?
scan-history.tsv almacena 680 URLs vistas. Dedup por URL exacta + match normalizado de company+role en applications.md. Zero re-evaluaciones.
Es replicable?
Sí — el código es open source en GitHub (github.com/santifer/career-ops). Requiere Claude Code con acceso a Playwright. Los skill files definen la lógica de cada modo. 35K+ personas ya lo han visto, forkeado o adaptado.
Cómo se usa Career-Ops?
Career-Ops es una herramienta local que se ejecuta desde tu terminal con Claude Code. Clonas el repositorio, configuras tu CV y preferencias, y lanzas modos según lo que necesites: auto-pipeline para evaluar una oferta de principio a fin, scan para descubrir ofertas en portales, batch para procesar muchas URLs en paralelo, o pdf para generar un CV personalizado. Todo se ejecuta en tu máquina — tu CV y datos personales nunca salen de tu ordenador. Si necesitas ayuda, la comunidad de 1.000+ personas está en Discord: discord.gg/8pRpHETxa4
Qué necesito para ejecutar Career-Ops?
Claude Code con un plan que incluya acceso a herramientas (Claude Max o Claude Pro). Playwright para navegación web. Node.js para scripts auxiliares como merge de tracker y generación de PDFs con Puppeteer. Un directorio de trabajo con tu CV en markdown y tus preferencias. No necesitas servidores, bases de datos ni APIs externas — todo corre en local. La comunidad en Discord (discord.gg/8pRpHETxa4) puede ayudarte con la configuración.
Qué tipo de IA usa Career-Ops?
Career-Ops no es un chatbot ni un wrapper de API. Es un sistema multi-agente donde Claude Code actúa como cerebro: razona sobre cada oferta, evalúa el fit contra tu perfil en 10 dimensiones, y toma decisiones de filtrado. Cada uno de los 12 modos es un skill file con su propio contexto y reglas. Para navegación web usa Playwright. Para PDFs usa Puppeteer. El procesamiento batch lanza workers paralelos en tmux. No hay fine-tuning ni modelos custom — es Claude estándar con contexto muy preciso.
Quién creó Career-Ops?
Lo creé yo, Santiago Fernández de Valderrama (santifer). Lo construí para mi propia búsqueda de empleo en IA — después de 16 años fundando y vendiendo un negocio de reparación de móviles. El sistema evaluó 631 ofertas y me ayudó a conseguir mi rol actual como Head of Applied AI. Cuando dejé de necesitarlo, lo publiqué como open source. En una semana llegó a 37.3K+ estrellas en GitHub. La comunidad en Discord ya supera las 1.600 personas: discord.gg/8pRpHETxa4
Sistemas Relacionados#
Career-Ops demuestra las mismas competencias que estos sistemas. Cada uno es un case study completo con arquitectura, métricas y lecciones.
El Chatbot Que Se Cura Solo | Case Study
Agente IA Jacobo | Case Study
Business OS | Case Study
SEO Programático | Case Study
El sistema demostró lo que cualquier entrevista no podía: en la era IA, lo que construyes con IA es el CV que te contrata.
Aquí lo tienes
Career-Ops es open source bajo MIT. Clónalo, adáptalo, haz lo que necesites — es tuyo.
Pruébalo en GitHub¿Dudas? Pregunta a la comunidad
1.600+ builders ya usan Career-Ops y comparten tips, plantillas y configuraciones en Discord.
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