Un desarrollador enseña a un agente de IA a responder automáticamente a ofertas en HH.ru

Un desarrollador ha publicado en Habr un análisis detallado de cómo construyó por su cuenta un agente de IA autónomo para buscar empleo en HH.ru: el bot busca ofertas, descarta las irrelevantes con una red neuronal local, redacta una carta de presentación personalizada para cada puesto y envía informes a Telegram, sin gastar en API de pago.

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El autor describe el mercado laboral del sector IT como despiadado con los novatos: para recibir aunque sea una respuesta hay que postularse a cientos de ofertas, y lo más habitual es que lleguen rechazos automáticos de sistemas de RR. HH. Ahora hay algoritmos en ambos lados del proceso: los empleadores filtran los currículums de forma automática, y el candidato, para superar esos filtros, debe escribir una carta de presentación única para cada oferta. El autor decidió quitarse de encima justamente esa rutina y encargársela a su propio agente, en lugar de reescribir a mano el mismo texto para cientos de descripciones de puestos distintas.

Qué sabe hacer el agente de IA casero

La idea del agente es sencilla: funciona de forma autónoma y cubre por completo el ciclo rutinario de postularse a ofertas mientras el usuario se ocupa de sus asuntos.

• Busca ofertas en HH.ru por sí solo
• Filtra las ofertas irrelevantes y «basura» con una red neuronal local
• Genera una carta de presentación personalizada para cada oferta
• Envía a Telegram informes sobre las ofertas encontradas y las postulaciones
• Funciona totalmente gratis, sin API de pago y sin configuración adicional

Por qué una red neuronal local

El autor puso desde el principio una condición firme: el script debía ser gratuito y autónomo, sin malabares con API de pago. Por eso el filtrado de ofertas, la parte más masiva y rutinaria del proceso, lo hace un modelo local que se ejecuta directamente en el equipo del usuario y no requiere ni suscripción ni pago por tokens. Así el agente es totalmente independiente de servicios externos y de sus límites: por muchas ofertas que haya que procesar en un día, el coste de ejecución no cambia ni crece con la intensidad de la búsqueda.

Las cartas, además, siguen siendo personalizadas para cada oferta concreta y no se envían en masa con una misma plantilla. Según el autor, esto es lo que debería aumentar la probabilidad de superar los filtros automáticos de los sistemas de RR. HH., que reconocen con facilidad un texto idéntico enviado a decenas de empleadores seguidos. En este esquema, Telegram actúa como único punto de contacto: el agente trabaja en segundo plano y envía informes de su actividad, sin exigir al usuario que supervise el proceso constantemente ni que lance cada etapa a mano.

En qué se diferencia este agente del envío masivo de postulaciones

La diferencia clave del enfoque está en renunciar al simple spam de postulaciones. Muchos candidatos resuelven el problema del número de ofertas enviando en masa el mismo currículum y la misma carta a todo el mundo, pero ese es el enfoque que antes cae en los filtros automáticos de los empleadores. El autor tomó otro camino: el agente primero descarta las ofertas irrelevantes con una red neuronal local y solo después genera una carta orientada a la descripción concreta del puesto. Por eso el número de postulaciones puede ser menor que con el envío masivo, pero cada una, en teoría, resulta más sensata para el reclutador o el bot de RR. HH. que la lee.

Qué significa

El caso del agente de IA casero para HH.ru es un ejemplo característico de cómo los candidatos, en un mercado laboral IT sobrecalentado, toman las herramientas de automatización en sus manos: como los algoritmos de los empleadores filtran currículums en masa, parte de los candidatos responde con lo mismo y construye sus propios bots para postularse y escribir mensajes, sin gastar ni dinero extra ni tiempo extra en una rutina que antes había que hacer a mano.