Automatiza tu búsqueda de empleo con IA y n8n en TypeScript

Esta semana he estado profundizando en JobTrack AI. Integrar IA real en un SaaS requiere más que solo llamar a una API. Aquí detallo los desafíos técnicos de unir TypeScript, n8n y modelos de lenguaje.

01Arquitectura de integración IA y n8n

El núcleo del sistema depende de webhooks para disparar búsquedas bajo demanda. Cambié el proveedor de Claude a Ollama Cloud para optimizar costes y latencia. La comunicación entre el frontend y el workflow de automatización debe ser asíncrona para no bloquear la interfaz.

await n8nWebhook.trigger({ jobQuery, cvId });

02Procesamiento de PDF en entorno serverless

Encontré errores críticos al insertar texto extraído de PDFs en la base de datos. Los bytes NUL rompían las consultas. Además, pdf-parse no es compatible con ciertas configuraciones serverless.

const cleanText = rawText.replace(/\x00/g, '').trim();

03Lógica de matching y CV Vault

Implementé un almacén de CVs con extracción automática de entidades. El sistema calcula un score de coincidencia entre la oferta y el perfil. Esto permite filtrar oportunidades reales sin intervención manual.

• →Extracción IA — Uso de modelos locales para identificar habilidades clave sin costes de API externos.
• →Score Visual — Implementación de un anillo donut en la JobCard para ver el match rápidamente.
• →Bulk Matching — Posibilidad de comparar un CV contra todas las ofertas activas simultáneamente.

04Dashboard y métricas en tiempo real

La interfaz debe reflejar el estado del sistema inmediatamente. Moví las rutas del board bajo /app para coincidir con la sidebar. Las métricas de uso de IA se registran en tablas específicas para control de costes.