Dieciséis años construyendo primero#
Fundé Santifer iRepair en Sevilla en 2009. Durante dieciséis años el negocio hizo más de 30.000 reparaciones, y por el camino automaticé todo lo que merecía la pena automatizar: un agente de IA omnicanal (Jacobo) llegó a resolver en torno al 90% de las consultas de clientes sin intervención humana, sobre un sistema operativo de negocio de 12 bases de datos interconectadas.
En 2025 vendí el negocio en funcionamiento. Sin el negocio por primera vez en dieciséis años, tocaba la pregunta que todo el mundo resuelve con un PDF: buscar trabajo.
La búsqueda de empleo como pipeline operado#
Traté la búsqueda como habría tratado cualquier proceso del negocio: un pipeline con etapas, criterios y datos. Un sistema multi-agente construido con Claude Code evaluaba cada oferta con un scoring multi-dimensional (A-F), generaba CVs en PDF optimizados para ATS adaptados a cada oferta, y pre-rellenaba solicitudes con Playwright. El principio de diseño: automatizar el análisis, nunca las decisiones. Cada solicitud pasó por mis manos antes de salir.
740
ofertas evaluadas
68
solicitudes
12
entrevistas
1
oferta firmada
Los números del pipeline, congelados como historia: 740 ofertas evaluadas, 68 solicitudes enviadas, 12 entrevistas, 1 oferta firmada. Ese embudo, de 740 a 1, es la historia completa de mi búsqueda de empleo de 2026.
El sistema completo, con arquitectura y métricas, está documentado en el case study de career-ops.
Liberarlo como open source#
Cuando dejé de necesitarlo, lo liberé bajo licencia MIT: sin paywall, sin tier premium, gratis. Lo dije entonces en Business Insider y lo mantengo: no me sentía cómodo cobrando a gente que busca trabajo, porque encontrar trabajo es una necesidad básica.
Se hizo viral: más de 12.000 estrellas en los dos primeros días. Hoy career-ops tiene 60.8K+ estrellas en GitHub (a julio de 2026), 12.0K+ forks, más de 180 contribuidores y una comunidad en Discord de 4.200+ miembros. Business Insider (abril 2026) y WIRED Grecia (abril 2026) lo cubrieron como caso de cómo la IA está reequilibrando el embudo de contratación desde el lado del candidato.
La inversión del proceso#
La tesis del proyecto cabe en dos frases: "Companies use AI to filter candidates. I just gave candidates AI to choose companies." Las empresas usan IA para filtrar candidatos; career-ops le da al candidato IA para elegir empresas.
Y entonces el proceso se invirtió del todo: el CEO que me contrató como Head of Applied AI no me encontró por una solicitud: me encontró por el sistema que había construido y liberado. No apliqué a ese puesto. El trabajo en público fue el CV.
De esa experiencia salió The CareerOps Manifesto (julio 2026): 9 derechos del candidato en la era de la IA, con 38 firmas a julio de 2026.
El manifiesto completo está en career-ops.org/manifesto.
Cómo funciona hoy#
Sigo trabajando a jornada completa como Head of Applied AI. career-ops se construyó y se mantiene por las tardes y los fines de semana, alrededor de mi trabajo a tiempo completo, con una flota de agentes de IA haciendo el trabajo mecánico de mantenimiento: triage, tests, review briefs y releases.
Ese sistema de mantenimiento tiene su propio artículo: agentic maintenance.
Preguntas frecuentes#
¿Cómo te contrataron sin aplicar?
El CEO de la empresa encontró career-ops y el portfolio público que lo documenta, y contactó directamente. No hubo solicitud, ni CV enviado, ni proceso estándar: el sistema que construí para buscar trabajo se convirtió en la prueba de trabajo que me consiguió el puesto de Head of Applied AI. Esa inversión del embudo (el empleador busca al candidato por su obra pública) es lo que en la historia de career-ops se llama "the reversal", y es la razón de que el proyecto defienda construir en público: en la era de la IA, tu side project es tu portfolio.
¿Los números 740, 68, 12 y 1 son reales?
Sí, y están congelados como registro histórico de la búsqueda de principios de 2026: 740 ofertas evaluadas por el sistema con scoring multi-dimensional A-F, 68 solicitudes enviadas tras revisión humana, 12 entrevistas y 1 oferta firmada. Cada evaluación queda registrada por el propio sistema (los datos de la ejecución están en el case study). Los números del proyecto open source (estrellas, forks, comunidad) son distintos: esos son vivos, crecen a diario y en esta página se muestran con su fecha ("a julio de 2026") para que ninguna cita se quede vieja sin saberlo.
¿Por qué open source y gratis en vez de un producto de pago?
Porque cobrar por una herramienta de búsqueda de empleo crea un desalineamiento de incentivos: la gente que la necesita está, por definición, en el momento en que menos debería pagar. career-ops es MIT, sin paywall y sin tier premium; la financiación es voluntaria (GitHub Sponsors). Como dije en Business Insider en abril de 2026: no me sentía cómodo cobrando a gente que busca trabajo, porque encontrar trabajo es una necesidad humana básica. El resultado secundario es que la metodología (automatizar el análisis, no las decisiones, con supervisión humana) se convirtió en un estándar compartido en vez de un producto cerrado.
¿Hablamos?
Si tienes un problema interesante donde la IA es la herramienta correcta, escríbeme.