IA para reclutamiento IT·Talentum
La IA para reclutamiento IT sirve para leer el stack y la seniority reales antes de escribirle a nadie: un «Senior» en una empresa es un semi senior en otra, y un «Full Stack» puede no haber tocado nunca el backend. Después vienen un mensaje que hable de su stack y la validación de los requisitos antes de la entrevista técnica.
Lo usan equipos como
De dónde salen
Agentes de IA
Resultado
Una lista corta que ya pasó el filtro técnico
Los que respondieron y contestaron las preguntas, ordenados por score, con el feedback de cada respuesta a la vista.
Candidatos y puntajes de ejemplo; la escala de puntaje y los estados son los del producto.
En tecnología los títulos se inflan y se mezclan: «Senior», «Lead» o «Full Stack» quieren decir cosas distintas en cada empresa. Buscar por cargo trae a quien usó la palabra, no a quien trabajó con el stack que pedís.
Buscás un Backend Senior con Go y aparece un «Senior Software Engineer» que en los últimos años trabajó sobre todo en frontend. Para saberlo hay que leer la experiencia entera.
Los perfiles técnicos que sirven casi nunca están buscando y les escriben recruiters todo el tiempo. Un mensaje que no nombra su stack ni el problema que hay que resolver se archiva sin leer.
«Tengo una oportunidad increíble para vos» le llega a una developer de pagos que no ve en el mensaje ni el lenguaje, ni el producto, ni por qué le escriben a ella.
Si nadie validó antes los requisitos duros, la entrevista con el equipo técnico descubre recién ahí que el candidato no tiene la experiencia con esa tecnología, no está disponible o busca otra modalidad.
El tech lead se entera en la entrevista de que el candidato nunca trabajó con la base de datos que usa el equipo. La hora ya estaba agendada.
Cómo funciona
Paso 1 · El pedido
El pedido entra como texto o con la job description pegada: «Backend Senior con Go o Java, experiencia en pagos, remoto Latam». Sara lo convierte en criterios editables —lenguajes, tipo de producto, seniority, ubicación— y los muestra antes de buscar.
Se corrigen ahí mismo: si falta un lenguaje o sobra un requisito, lo cambiás antes de que corra nada. También se puede partir de un perfil de referencia, como alguien que ya tenés en el equipo, y buscar parecidos.
Paso 2 · La búsqueda
Sara despliega subagentes que buscan en paralelo en una base de más de 850 millones de perfiles, cada uno en un tipo de empresa —por ejemplo, fintechs, software factories y empresas de producto—, porque el mismo perfil se describe distinto en cada una. Lo que trae cada uno se junta en una sola lista, sin repetidos.
Cada candidato viene con el análisis criterio por criterio y la frase del perfil que lo respalda. Si un criterio se cumple a medias queda en naranja como «Podría ser match», con la evidencia que explica qué falta: el que dice «Senior» pero no muestra experiencia con el stack se ve antes de escribirle.
Paso 3 · El contacto
La secuencia arranca con una invitación y un mensaje por LinkedIn desde tu cuenta, con recordatorios y un mail si no acepta. El candidato ve a la persona con la que va a hablar, no una cuenta genérica.
El mensaje lo escribís vos para esta búsqueda, nombrando el stack, el producto y el problema que hay que resolver, y a cada uno le llega con su nombre. Si la lista mezcla perfiles distintos —los que vienen de Go y los que vienen de Java—, podés armar una campaña para cada grupo, con su propio mensaje.
Paso 4 · El filtro
A los que respondieron, Sara les hace el pre-screening por LinkedIn, WhatsApp o web: la experiencia con la tecnología principal, la modalidad, la disponibilidad. Cada pregunta lleva la respuesta esperada que definiste vos.
Cada respuesta recibe un puntaje sobre 10 con una línea de feedback, y la lista se ordena por score. Si la vacante está vinculada a tu ATS, los calificados pasan solos, con su puntaje.
Paso 5 · La entrevista técnica
En la entrevista, Sara se suma como notetaker en Google Meet, Zoom o Teams, graba y transcribe. Mientras el candidato habla, marca cada criterio de la búsqueda como match o parcial, con la cita que lo respalda.
Quien entrevista se concentra en la conversación técnica, y la nota queda ordenada contra los mismos criterios con los que se buscó.
Búsqueda booleana en LinkedIn: plantillas por rol, incluidos los técnicos
Lo que un filtro por cargo no ve: si el stack y la seniority están en la experiencia real del perfil. Sara chequea cada criterio contra lo que hizo el candidato y lo respalda con una cita; después el contacto sale desde tu LinkedIn con tu mensaje y el pre-screening valida lo básico antes de la entrevista técnica.
Sí. La búsqueda recorre una base de más de 850 millones de perfiles con tus criterios, sin depender de que el desarrollador aplique a un aviso. Lo que define si contesta es el mensaje: lo escribís vos, una vez, hablando de su stack, y los envíos y recordatorios salen solos.
Para cualquier perfil técnico: backend, frontend, data, QA, DevOps. El stack se escribe en el pedido y Sara lo vuelve criterios que editás vos, así que lo que cambia entre una búsqueda y otra es el texto, no la herramienta.
La búsqueda no se queda con el cargo: cada criterio se chequea contra la experiencia del perfil y viene con la cita que lo respalda. Si un criterio se cumple a medias, queda marcado como «Podría ser match» y la evidencia dice qué falta. La decisión la tomás vos.
No. Salen desde tu cuenta de LinkedIn y tu mail, con el texto que escribís vos para la búsqueda. A cada candidato le llega con su nombre.
Las que descartan antes de la entrevista técnica: la experiencia con la tecnología principal, la modalidad, la disponibilidad, el idioma si hace falta. Cada una con su respuesta esperada y su peso.
Sí. Si la vacante está vinculada a tu ATS, los calificados pasan solos, con su puntaje.
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