Creando un flujo de procesamiento de currículum dirigido por inteligencia artificial: lecciones aprendidas
Acabo de completar la primera versión funcional de un flujo de trabajo que personaliza currículums mediante inteligencia artificial y quiero compartir las lecciones más relevantes. El proyecto combina Python, Flask y modelos de lenguaje de última generación para automatizar todo el proceso de adaptación del CV a ofertas concretas.
En la fase de extracción implementé una estrategia multinivel que prioriza datos estructurados como JSON-LD, recurre a meta etiquetas y parsing HTML y, como protección, utiliza un fallback con IA cuando la información es incompleta. Para garantizar que las experiencias laborales generadas sean relevantes y veraces añadí un filtro de cronología tecnológica que evita atribuir tecnologías fuera del periodo real del candidato.
Un desafío clave fue la calidad del output. Mediante ingeniería de prompts instruí al modelo para evitar frases genéricas como Led o Lead, forzar el formato en viñetas y asegurar corrección gramatical desde la generación sin depender de postprocesado. La sección de habilidades implementa validaciones en capas para impedir campos vacíos o valores None, y la experiencia se genera en orden estricto y con formato consistente para facilitar la lectura y el parsing posterior.
Desde el punto de vista del diseño de software prioricé la modularidad y la testabilidad. Cada servicio está aislado: extracción, generación, validación y llenado de plantillas son módulos independientes que facilitan iterar y depurar. Esa arquitectura encaja con buenas prácticas para desarrollar software a medida y aplicaciones a medida que escalan y se integran con pipelines de datos y servicios cloud.
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