CD-01 · 6 años
Mateo Restrepo
Terna Final
Front
9.2
AI
9.5
Cloud
9
Tray.
9
Git
9.5
Senior Fullstack & AI Solutions Engineer
TalentMatch Agent · Reclutamiento Agéntico & Screening Técnico
Evaluación Multicriterio, Memoria Vectorial y Supervisión Human-in-the-Loop
Agente Autónomo Activo · Modo Work (Local/Cloud)Octubre 2026 · Cohorte de Validación Técnica
Candidato Líder
Mateo Restrepo
Match Score: 92.5%
Terna Calificada
3 Perfiles
Superan el umbral del 75%
Compuerta Activa
1 en Revisión
Diego Santander (70.8%)
Carga Absorbida
94%
Ahorro: 28h semanales de RRHH
Ranking de Match Score por Zonas de Decisión
Radar de Competencias: Mateo Restrepo vs. Valeria Benítez
Eficiencia del Pipeline de Reclutamiento Agéntico
Tabla de Calificación Multicriterio de la Cohorte
92.5%
CD-02 · 5 años
Valeria Benítez
Terna Final
Front
7
AI
9.8
Cloud
8.8
Tray.
8.5
Git
8
CD-03 · 4 años
Lucía Carrión
Terna Final
Front
9.6
AI
6.8
Cloud
7
Tray.
7.5
Git
9
CD-04 · 7 años
Diego Santander
Human-in-the-Loop
Front
6
AI
6.5
Cloud
8.5
Tray.
9.5
Git
5
CD-05 · 2 años
Andrés Morales
Pre-descarte
Front
5
AI
5
Cloud
4
Tray.
4
Git
3
| ID | Candidato | Años Exp. | Match Score | Front Stack | AI & Python | Cloud/Infra | Trayectoria | GitHub | Dictamen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CD-01 | Mateo Restrepo React, Node, Python, LangChain, RAG | 6 | 92.5% | 9.2 | 9.5 | 9 | 9 | 9.5 | Terna Final |
| CD-02 | Valeria Benítez Python, FastAPI, PyTorch, Docker | 5 | 84.9% | 7 | 9.8 | 8.8 | 8.5 | 8 | Terna Final |
| CD-03 | Lucía Carrión TypeScript, React, Next.js, OpenAI API | 4 | 78.7% | 9.6 | 6.8 | 7 | 7.5 | 9 | Terna Final |
| CD-04 | Diego Santander Java, Spring Boot, Angular, Scikit-learn | 7 | 70.8% | 6 | 6.5 | 8.5 | 9.5 | 5 | Human-in-the-Loop |
| CD-05 | Andrés Morales Python, Flask, HTML/JS básico | 2 | 44.5% | 5 | 5 | 4 | 4 | 3 | Pre-descarte |
1. Captura y Parsing
Extracción estructurada de CVs en PDF/DOCX y generación de embeddings vectoriales.
2. Almacenamiento Local
Indexación en base vectorial en disco local (~/HR_Projects/TalentMatch_2026/).
3. Recuperación Semántica
Cálculo de similitud de coseno contra el Job Description y contrataciones históricas.
4. Evaluación Multicriterio
Ejecución del algoritmo de ponderación (100%) y clasificación en semáforo de riesgo.
5. Feedback Loop
Actualización de pesos según la validación del reclutador en casos dudosos. Purga a los 90 días.
Conclusiones
Terna: Mateo Restrepo (92.5%), Valeria Benítez (84.9%) y Lucía Carrión (78.7%).
Caso auditado: Diego Santander (70.8%) requiere revisión humana por su alta veteranía en arquitectura distribuida.
Impacto: Reducción del 68% en tiempo de cobertura de vacantes técnicas y 94% de absorción de tareas manuales repetitivas.