Job Tracker

Buscar empleo es, sobre todo, trabajo repetitivo: leer correos de alertas, revisar portales de empleo, decidir si una oferta encaja, investigar la empresa, adaptar el currículum y la carta de presentación, y acordarse de hacer seguimiento. Job Tracker nació como el lugar donde vive cada postulación —de dónde salió, qué documentos se enviaron, las respuestas dadas, el estado y el siguiente paso— y creció hasta convertirse en un sistema que delega ese trabajo repetitivo en la IA mientras yo conservo las decisiones.

Descubrimiento y puntuación de afinidad. Cada hora, una función programada consulta los feeds de empleo cuyas condiciones lo permiten y los portales de empleo de las empresas que sigo (Greenhouse, Lever, Ashby, Workable, Recruitee, Teamtailor). Las ofertas se deduplican y se filtran por ubicación; después Claude en Amazon Bedrock puntúa cada una frente a mi perfil verificado: una afinidad sobre 100, las habilidades que coinciden, las carencias y si parecen fáciles de aprender. También se puede pegar una oferta en la aplicación y la IA completa la empresa, el puesto, el salario, la fecha límite y los requisitos.

Agentes de IA para las tareas de cada oferta. La aplicación ejecuta siete agentes en Claude Managed Agents de Anthropic, cada uno con una sola tarea:

• un lector de alertas revisa los correos diarios de alertas de los portales que prohíben la automatización (LinkedIn, Indeed, Glassdoor…) con una conexión a Gmail acotada y de solo lectura, y los convierte en oportunidades puntuadas;
• un investigador busca en la web pública para verificar la empresa, la oferta y las personas que aparecen en ella, y devuelve un veredicto con sus fuentes: un control antiestafas antes de invertir tiempo;
• un redactor prepara un currículum, una carta de presentación y las respuestas a las preguntas de selección a partir solo de mis datos confirmados, enlazando cada afirmación con su dato;
• un lector de seguimiento relaciona las respuestas de los reclutadores con cada postulación y propone el nuevo estado, una nota o el siguiente paso;
• un planificador de aprendizaje convierte las carencias que más se repiten en planes de estudio con fechas;
• además de un asistente general y un redactor de perfil para la API de una plataforma de empleo.

Los agentes proponen, yo apruebo. Ningún agente confirma, envía, manda ni borra nada. Cada cambio llega como una propuesta que acepto o rechazo, los comandos de riesgo se convierten en aprobaciones, y cada sesión tiene un presupuesto en dólares que Anthropic aplica como límite estricto. La propia aplicación ejecuta las herramientas de cada agente sobre mis datos y solo dentro de mi cuenta, y a un agente solo le llegan datos que ya confirmé. El teléfono, la dirección y el salario se comparten únicamente cuando lo autorizo para esa sesión.

La plataforma es AWS Amplify Gen 2 de punta a punta: Cognito para la única cuenta, AppSync y DynamoDB para datos visibles solo para su dueño, S3 para la biblioteca de documentos, funciones Lambda para el descubrimiento y para el webhook de los agentes, y programaciones de EventBridge para la consulta cada hora y la lectura diaria del correo. Se construye a partir de especificaciones, un issue de GitHub a la vez, y cada funcionalidad se verifica con pruebas de extremo a extremo en Playwright antes de publicarse.