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Crearé un sistema de filtrado de currículums con IA
Abdul Khaliq
Acerca de este Servicio
Traducción automática
La mayoría de los filtradores de currículums simplemente colocan todos en ChatGPT y esperan lo mejor. El problema: los LLMs hallucinan relevancia. Un currículum que menciona Python tangencialmente puede tener una puntuación tan alta como uno con experiencia real en Python.
En cambio, construyo una tubería de relevancia de búsqueda adecuada, la misma arquitectura que se usa en sistemas de recomendación en producción en LinkedIn e Indeed:
1. Expansión de consulta - convierte un título de trabajo vago en una consulta semántica enriquecida
2. Búsqueda híbrida - similitud vectorial (ChromaDB) + filtros de metadatos estrictos como años de experiencia
3. Reclasificación con cross-encoder (FlashRank) - lee la descripción del trabajo y el currículum juntos, corrigiendo desviaciones semánticas
4. Análisis con LLM - solo los mejores candidatos después de la reclasificación se envían al LLM para una puntuación profunda
Resultado: una puntuación de 0 a 100 por candidato, habilidades coincidentes o faltantes, y una decisión clara de SHORTLIST/MAYBE/REJECT, no solo un resumen vago de “buena opción”.
Lo que obtienes:
- Backend en FastAPI con almacenamiento persistente de vectores
- Interfaz sencilla para subir descripciones de trabajo y currículums (PDF, DOCX, TXT)
- Resultados clasificados con puntuaciones transparentes
- Demo alojada o código completo, según el paquete
Pruebo casos extremos y documenté lo que construyo. Envíame un mensaje antes de ordenar para definir bien el alcance.
Conoce a Abdul Khaliq
Abdul Khaliq
AI Engineer RAG Systems, LangChain and LLM Integration
- DePakistán
- Miembro desdefeb 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Urdu
Self-taught AI engineer from Karachi who learned by building things that broke, then fixing them properly. I've built a RAG teaching assistant with exact video timestamps, an AI resume screener using hybrid search, and an ML predictor with SHAP explainability. I care if it works when someone else uses it - not impressive-sounding tech alone. I test edge cases, document my work, and fix what breaks. I work in Python, FastAPI, LangChain, and LLM integration (OpenAI, Groq) - systems that retrieve and reason accurately, not just generate text. If "works in the demo" isn't enough, let's talk.
Traducción automática
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Necesito compartir currículums reales de candidatos o puedo probar con datos de ejemplo primero?
Puedes comenzar con currículums de ejemplo para ver cómo funciona la puntuación y clasificación antes de usar datos reales de candidatos. Cuando estés satisfecho con los resultados, pasamos a tu proceso de selección real.
¿Funcionará esto con mi ATS o herramienta de contratación actual?
Los paquetes Standard y Premium incluyen soporte de integración para conectar esto con una app o portal existente. Si no estás seguro de cómo encaja en tu configuración actual, envíame detalles antes de ordenar y te confirmaré el alcance.
¿Qué pasa si la IA clasifica a un candidato claramente bueno demasiado bajo (o uno malo demasiado alto)?
El sistema puntúa según los requisitos expresados en la descripción del trabajo, por lo que los resultados dependen de la calidad del JD que proporciones. Recomiendo revisar manualmente la categoría MAYBE, ya que ahí caen los casos límite. También puedo ajustar los pesos de puntuación como parte de un alcance personalizado.
