Característica
No solo coincidencia de palabras clave. Curriculo ATS combina búsqueda de texto, vectores semánticos, extracción de entidades y clasificación LLM para encontrar exactamente el candidato adecuado.
Procesamiento de IA
De un Curriculo en bruto a Inteligencia Estructurada
Cada curriculo subido a Curriculo ATS pasa por una tubería de IA en múltiples etapas que extrae, puntúa e indexa los datos del candidato.
1Parseo de Curriculos
La IA extrae datos estructurados de curriculos en PDF: nombre del candidato, correo electrónico, experiencia laboral (empresa, rol, fechas, descripciones), educación (institución, grado, fechas) y habilidades. No se requiere entrada de datos manual.
2Puntuación de Idoneidad
Cada candidato recibe una puntuación de idoneidad generada por IA de 0 a 100%, junto con un razonamiento escrito que explica por qué se asignó esa puntuación. La puntuación evalúa la adecuación en relación con los requisitos del trabajo, no solo la coincidencia de palabras clave.
3Resumen de IA y Auto-Etiquetas
Un resumen conciso generado por IA resalta las fortalezas y calificaciones clave del candidato. Se aplican auto-etiquetas basadas en habilidades extraídas, nivel de experiencia e industria, haciendo que el filtrado sea instantáneo.
4Recuperación de Tubería
Si alguna etapa del procesamiento de IA falla (tiempo de espera de red, error de modelo), la tubería intenta automáticamente de nuevo. Los candidatos fallidos son puestos en cola para reprocesamiento para que nada se quede atascado en un estado roto.
Infraestructura de Búsqueda
Vectores, Entidades y Comprensión Semántica
Incrustaciones Vectoriales
Cada curriculo se convierte en una incrustación vectorial de 384 dimensiones usando pgvector. Esto captura el significado semántico del documento completo, por lo que buscar “ingeniero backend” también encuentra candidatos que se describen como “desarrollador del lado del servidor” o “arquitecto de API”.
Incrustaciones de Sección
Más allá de la incrustación del curriculo completo, se generan vectores separados para cada sección: experiencia, educación y habilidades. Esto te permite buscar dentro de secciones específicas del curriculo para obtener resultados más precisos.
Extracción de Entidades
Las entidades nombradas se extraen y se clasifican en cinco tipos: HABILIDAD (Python, React, SQL), EMPRESA (Google, Stripe), ROL (Ingeniero Senior, Gerente de Producto), INSTITUCIÓN (MIT, Stanford), y PROYECTO (proyectos o productos específicos). Estas entidades alimentan filtros de búsqueda estructurados.
Búsqueda Híbrida
Cuatro Métodos de Búsqueda, Un Resultado Clasificado
Curriculo ATS ejecuta cuatro métodos de búsqueda en paralelo y combina los resultados utilizando Fusión de Rango Recíproco (RRF) para la mejor clasificación posible.
TextoBúsqueda de texto completo a través del contenido del curriculo y campos analizadosSemánticaBúsqueda de similitud vectorial a través de incrustaciones pgvectorEntidadBúsqueda estructurada a través de las entidades EXTRAÍDAS de HABILIDAD, EMPRESA, ROLLLMAClasificación de IA utilizando el juicio LLM para una relevancia matizadaClasificación y Filtrado
Fusión de Rango Recíproco y Filtros al Estilo de Gmail
Fusión de Rango Recíproco (RRF)
Cada método de búsqueda produce su propia lista clasificada. RRF combina estas listas asignando puntajes basados en la posición de rango a través de todos los métodos. Los candidatos que aparecen en lo más alto de múltiples listas obtienen la puntuación final más fuerte, incluso si ningún método individual los clasificó en el #1. Esto produce resultados más confiables que cualquier enfoque de búsqueda único por sí solo.
Filtros al Estilo de Gmail
Reduce tu búsqueda con operadores de alcance familiares: in: rechazados para buscar candidatos rechazados, in: papelera para solicitantes archivados, in: preseleccionados para tu lista corta. Combina con cualquier consulta de búsqueda para un filtrado rápido y preciso en todo tu grupo de candidatos.
384Dimensiones por incrustación vectorial5Tipos de entidades extraídas por curriculo4-víasBúsqueda híbrida con fusión RRF$0Búsqueda de IA incluida en cada planFAQ
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la búsqueda semántica y por qué es importante?
La búsqueda semántica utiliza incrustaciones vectoriales para comprender el significado, no solo las palabras clave. Si buscas “ingeniero backend”, también encuentra candidatos que se describen como “desarrollador del lado del servidor” o “arquitecto de API”, porque el significado es similar incluso si las palabras son diferentes.
¿Qué es la Fusión de Rango Recíproco (RRF)?
RRF es un algoritmo de clasificación que combina resultados de múltiples métodos de búsqueda. En lugar de confiar en un solo enfoque, fusiona listas clasificadas de búsqueda de texto, semántica, entidades y LLM. Los candidatos que consistentemente ocupan posiciones altas a través de los métodos obtienen la mejor posición final.
¿Qué tipos de entidades se extraen de los curriculos?
Cinco tipos: HABILIDAD (lenguajes de programación, herramientas, marcos), EMPRESA (nombres de empleadores), ROL (títulos de trabajo), INSTITUCIÓN (universidades, certificaciones) y PROYECTO (productos o iniciativas específicas en las que trabajó el candidato).
¿Qué sucede si el parseo del curriculo falla?
La tubería intenta automáticamente de nuevo el procesamiento fallido. Si un curriculo no puede ser parseado después de los intentos, se señala para una revisión manual. El perfil del candidato aún se crea, solo que no tendrás datos extraídos por IA hasta que se resuelva el problema.
¿Está incluida la búsqueda de IA en el plan gratuito?
Sí. El parseo de curriculos, la puntuación de idoneidad, las incrustaciones vectoriales, la extracción de entidades y la búsqueda híbrida están todas incluidas en cada plan, incluido el plan gratuito Starter.