Análisis de currículums con NLP y LLM

Por David Gadyan · Publicado el 31 de diciembre de 2023 · Actualizado el 29 de octubre de 2026 · Cliente: Alejandra Leibovich

Ilustración plana de unas manos con una lupa sobre un currículum en un escritorio

Análisis con NLP y LLM de dos grupos de currículums, candidatos de alto valor y de bajo valor, para sacar a la luz los patrones, similitudes y diferencias que no se aprecian a simple vista. Partiendo de un conjunto de unos 30 CV etiquetados por la clienta, realicé un análisis exploratorio, diseñé características y ajusté un clasificador de alta precisión en Python.

El problema

La clienta tenía dos conjuntos de currículums, candidatos potenciales de alto valor y de bajo valor, y quería saber qué los separa realmente. Las diferencias no se apreciaban a simple vista, así que el encargo consistía en aplicar herramientas de NLP e IA para encontrar los patrones, similitudes y diferencias ocultos entre los dos grupos y, a ser posible, predecir a qué grupo pertenece un CV nuevo.

Qué construí

Un análisis exploratorio de datos (EDA) sobre ambos grupos como primer paso, para identificar relaciones y patrones en el texto antes de tocar ningún modelo.
Ingeniería de características guiada por esas conclusiones del EDA, convirtiendo el texto de los CV en señales de las que el modelo pudiera aprender.
Un modelo de clasificación construido con herramientas de NLP y LLM (ChatGPT) que separa a los candidatos de alto valor de los de bajo valor.
Ajuste de parámetros contra el conjunto etiquetado hasta alcanzar una precisión alta.

Resultado

La clienta aportó un conjunto etiquetado de unos 30 CV, lo que hizo el EDA y el modelado mucho más fiables de lo que habría permitido un corpus sin etiquetar. Las conclusiones de ese análisis alimentaron la ingeniería de características y el ajuste, y el modelo resultante separa los dos grupos de candidatos con alta precisión, dando a la clienta una imagen explícita de lo que los distingue.