Escribo software que ya está en producción

Las plataformas tradicionales buscan por palabras exactas y pierden contexto: «desarrollador» y «software engineer» son el mismo rol y nunca matchean. Pero mandar cada par candidato/oferta a un LLM no escala — el costo crece con el producto de las dos listas.

Partí el problema en dos etapas. Un heurístico determinista y sin costo puntúa todas las ofertas activas por siete señales y las ordena. Recién sobre las mejores el chat de Cohere lee perfil y oferta como texto, con un tope de 5 llamadas por request, y el resultado se cachea 15 días por par candidato/oferta.

En la entrevista de voz, el backend era dueño de la secuencia y le inyectaba al modelo una pregunta por turno. Tres despliegues seguidos rompieron igual: micrófono mudo, asistente que no hablaba, tres preguntas encimadas sobre una sola respuesta. La inyección corría una carrera contra el turno del modelo y contra la latencia de la transcripción.

Devolverle el guion al modelo: el set de preguntas con sus criterios viaja completo en la instrucción de sistema del token efímero, y el backend deja de competir por el turno. El aprendizaje que me llevé no es sobre WebRTC — es que cuando tres arreglos distintos fallan igual, el defecto no está en el arreglo.

Los CVs, las fotos de perfil y los adjuntos de chat contienen datos personales. Una URL pública y permanente a un CV es una filtración esperando a que alguien la comparta.

Los archivos viven en S3 y en la base sólo queda la clave. Un controlador dedicado valida el rol de quien pide, emite una URL firmada de corta duración y redirige con un 302. Nada del bucket es accesible por sí solo.

Postulantes, empresas y reclutadores necesitan comportamientos totalmente distintos — coaching de entrevistas contra analítica de reclutamiento — y el contexto de uno no puede filtrarse al otro. Un único prompt genérico alucinaba funcionalidades que no existen.

Patrón estrategia: un clasificador de intención enruta cada mensaje a un handler por rol, cada uno con su preámbulo, su presupuesto de tokens y una base de conocimiento propia sobre lo que la plataforma realmente hace.