Aplicación web de gestión para la Bolsa de Trabajo de ESCOM.
Un vistazo detallado al proceso, decisiones y aprendizajes detrás de este proyecto.
💼 Caso de Estudio: Automatización de la Bolsa de Trabajo de ESCOM
🎯 Contexto
La Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del IPN necesitaba optimizar la transición de sus egresados al mercado laboral. La bolsa de trabajo universitaria es crucial, ya que conecta a las empresas directamente con candidatos que cumplen perfiles técnicos específicos.
Desafío: La bolsa de trabajo de ESCOM operaba mediante boletines con una gestión completamente manual.
🚨 El Problema: Ineficiencia Manual
El sistema de gestión manual exigía una coordinación intensiva entre reclutadores y el personal académico, resultando en:
- Retraso significativo en la publicación de nuevas ofertas laborales.
- Pérdida de oportunidades valiosas para alumnos y egresados debido a la ineficiencia en la forma de publicar las vacantes.
🚀 La Oportunidad: Automatización Digital
Se identificó la necesidad de crear una solución digital que automatizara el proceso de publicación de ofertas. El objetivo era garantizar que los candidatos de ESCOM accedieran a las oportunidades de manera inmediata y oportuna.
🔎 Investigación y Benchmarking
Se investigaron plataformas clave para establecer el alcance y las features del sistema:
| Plataformas Analizadas | Hallazgos Clave |
|---|---|
| Universitarias (UNAM, UAM, SIBOLTRA) | Necesidad crítica de filtros por skills, semestre y modalidad. |
| Portales de Empleo (Indeed, OCC) | Funcionalidades esperadas: filtros avanzados, notificaciones y sistemas de recomendación. |
| UX/UI | Un panel administrativo bien diseñado reduce el tiempo de publicación si se integra con plantillas de empresa. |
Conclusión: La recomendación basada en similitud de competencias es clave para mejorar el engagement del usuario universitario.
🏗 Arquitectura del Sistema
La solución se implementó utilizando una arquitectura desacoplada para manejar la web, la API y los servicios de procesamiento intensivo.
| Componente | Tecnología | Descripción / Propósito |
|---|---|---|
| Frontend | React (CRA) + Material UI | Interfaz de Usuario (SPA) para alumnos y panel administrativo. |
| Backend API | Django + Django REST Framework | Lógica de negocio, endpoints REST para vacantes, postulaciones y usuarios. |
| Base de Datos | PostgreSQL | Almacenamiento fiable de datos transaccionales (usuarios, vacantes, postulaciones). |
| Recommendation Service | Python (TF-IDF + Cosine Similarity) | Componente encargado de calcular la similitud entre descriptores de vacantes y perfiles de candidatos. |
🧭 Decisiones Técnicas Clave
- Django + DRF: Seleccionado por la rapidez en el montaje de endpoints REST, la familiaridad y el robusto ecosistema para manejar la autenticación y la administración (admin panel).
- React + Material UI: Elegido por la productividad rápida y la disponibilidad de componentes accesibles y un estilo minimalista adecuado.
- TF-IDF + Cosine Similarity: Se usó para el MVP por su balance ideal entre precisión y coste computacional, permitiendo una fácil explicabilidad del modelo de recomendación.
- Postgres: Priorizado por su fiabilidad y el soporte nativo para funciones avanzadas como búsquedas textuales (
tsvector) para futuras mejoras.
📊 Resultados
El proyecto logró automatizar el proceso de publicación, resultando en:
- Reducción drástica del tiempo de publicación de ofertas laborales.
- Acceso inmediato a las vacantes para los alumnos y egresados.
- Un aumento en la tasa de match gracias al sistema de recomendación inicial.
🧾 Roadmap y Próximas Mejoras
Se definieron las siguientes mejoras para el desarrollo continuo del sistema:
- Modelo de Recomendación Avanzado: Migrar de TF-IDF a embeddings (SBERT / OpenAI) para capturar la semántica y el contexto de las descripciones de empleo.
- Bucle de Feedback: Usar interacciones reales (postulaciones, rechazos) para ajustar y personalizar las recomendaciones.
- Matching Detallado: Incluir disponibilidad, modalidad y salario en el algoritmo de matching.
- Integración Directa con Empresas: Crear un portal para que las empresas publiquen directamente con plantillas y un flujo de revisión.
- Performance y Accesibilidad: Implementar PWA y SSR para mejorar el SEO y los tiempos de carga del sitio.
📁 Recursos
Repo: TT ESCOM