Job-radar

Búsqueda de empleo automatizada y self-hosted: scraping + scoring con IA multi-proveedor, todo gobernado desde una única pantalla de configuración.

Qué es Job-radar

Job-radar es un sistema self-hosted de búsqueda de empleo que automatiza lo tedioso y deja al candidato solo lo que importa: decidir a qué apuntar. Cada pocas horas rastrea portales (Indeed, LinkedIn) y feeds RSS, puntúa cada oferta con IA (0–100 según una rúbrica de encaje), genera CV y carta a medida por oferta y lo organiza todo en un CRM tipo Kanban — corriendo 24/7 en infraestructura propia (NAS + Docker), sin depender de servicios de pago.

Lo que lo hace distinto: todo se controla desde una única pantalla de Configuración. Zona, modalidades, portales, términos de búsqueda, umbrales, perfil y claves de IA viven en la base de datos; la web los escribe y el scraper, n8n y el worker los leen de ahí. Cambias un campo en la web y todo el sistema obedece — sin tocar código ni redesplegar. Eso lo hace adaptable a cualquier persona o sector (de "desarrollador" a "enfermero") con solo rellenar un formulario.

Un diseño, dos motores. El scoring y la generación pueden correr en n8n (7 workflows, robusto, 24/7) o en un worker Node autónomo (stack mínimo de 3 piezas: Postgres + web + worker). Ambos leen la misma configuración de la BD.

Ficha completa en el portfolio.

Puesta en marcha

git clone https://github.com/IvanjonasFC/Job-radar.git && cd Job-radar
cp .env.example .env          # rellena las variables (contraseña de BD, etc.)
docker compose up -d --build  # Postgres + web + worker

Abre http://127.0.0.1:3010, entra en Config y define tu zona, portales, tu perfil y una clave de IA (Groq y Gemini tienen plan gratuito). A partir de ahí, todo el sistema obedece a esa configuración. Para lanzar una recogida de ofertas: docker compose --profile scraper run --rm scraper.

Características

Radar de ofertas — scraping (Python + JobSpy: Indeed/LinkedIn) + feeds RSS, con prefiltro por título configurable.
Scoring con IA — rúbrica 0–100 (skills 35 · seniority 20 · encaje 15 · modalidad/ubicación 15 · proyección 15) que devuelve JSON; descarta lo no‑IT automáticamente.
IA multi-proveedor con fallback — Groq → Gemini → xAI (Grok) → Ollama local. Si uno se satura, el siguiente responde; una oferta sin puntuar vuelve a la cola y se reintenta.
CV y carta a medida — generación por oferta desde tu perfil real, sin inventar experiencia ni títulos.
CRM completo — cola de hoy, buscador de ofertas, pipeline Kanban (drag & drop) y recordatorios de seguimiento.
Analíticas en vivo — embudo de conversión, tecnologías más pedidas y tiempo de reacción.
Todo configurable desde la web — una única fuente de verdad en Postgres; adaptable a cualquier perfil sin tocar código.
Self-hosted y privado — corre en tu NAS/servidor; tus datos y tus claves nunca salen de tu infraestructura.

Capturas

Analíticas	Pipeline (Kanban)
Ofertas	Configuración

Arquitectura

graph TD
    subgraph NAS ["Infraestructura self-hosted - NAS + Docker"]
        CFG["Config - empleo.settings<br/>UNICA FUENTE DE VERDAD"]
        PG["PostgreSQL 16<br/>schema empleo"]
        SCR["Scraper - Python + JobSpy + RSS<br/>contenedor one-shot, programado"]
        N8N["n8n - 7 workflows<br/>radar / scoring / cartas"]
        WK["Worker Node<br/>motor alternativo sin n8n"]
        WEB["Web CRM - Astro SSR"]
        OL["Ollama - IA local"]
        CADDY["Caddy - HTTPS + pasarela LLM"]
    end
    CLOUD["LLMs cloud<br/>Groq / Gemini / xAI"]

    WEB -->|"escribe config"| CFG
    CFG -->|"lee"| SCR
    CFG -->|"lee"| N8N
    CFG -->|"lee"| WK
    SCR -->|"INSERT ofertas nuevas"| PG
    N8N -->|"scoring + cartas"| PG
    WK -->|"scoring + cartas"| PG
    PG <-->|"lee / escribe"| WEB
    N8N -->|"fallback"| CLOUD
    N8N -->|"fallback local"| OL
    CADDY --> WEB

El sistema manda desde Config (fuente de verdad única)

El corazón del diseño es la tabla empleo.settings (una fila JSONB). La web la edita; el scraper, n8n y el worker la leen. No hay configuración duplicada ni valores a fuego repartidos por el código:

Ajuste	Lo escribe	Lo consume	Cuándo aplica
Zona, modalidades, umbral, marca	Web	Web + n8n (estado de oferta)	Al instante
Portales, términos, países, antigüedad, RSS	Web	Scraper	En el siguiente scrapeo programado
Perfil profesional	Web	Scoring + cartas (n8n / worker)	En la siguiente ejecución
Claves de IA (Groq / Gemini / xAI / Ollama)	Web	Scoring + cartas (n8n / worker), con fallback a `.env`	En la siguiente ejecución

Consecuencia práctica: para adaptar el sistema a otra persona no se toca código — se rellena el formulario de Config (perfil, zona, sector, claves) y funciona. Los valores por defecto del repositorio son genéricos y no contienen datos personales.

El motor de IA (multi-proveedor, con fallback)

El scoring y la generación hablan con cualquier proveedor compatible con la API de OpenAI (/chat/completions) y prueban una cadena ordenada hasta obtener una respuesta válida:

Groq (rápido)  →  Gemini  →  xAI (Grok)  →  Ollama (local, ilimitado)

Cada clave se toma primero de Config (BD) y, si está vacía, del entorno (.env). Si un proveedor se satura o cae, entra el siguiente; y si una oferta no logra puntuarse, vuelve a estado nueva y se reintenta en la siguiente pasada — el sistema se auto‑cura y no pierde ofertas.

Ver detalle del stack

Web / CRM

Componente	Detalle
Astro 5 (SSR)	`output: server`, adaptador `@astrojs/node` (standalone). Datos en vivo desde Postgres.
TypeScript	Tipado en la capa de datos, config y endpoints.
React (islas) + Recharts + dnd-kit	Kanban con drag & drop y gráficos de las analíticas.
postgres-js / Drizzle	Acceso a Postgres con rol de mínimos privilegios (`empleo_web`).
Zod	Validación de entrada.

Automatización e IA

Componente	Detalle
n8n	7 workflows: radar (scrape RSS + scoring), digest, acciones (carta/CV, aplicar, descartar), healthcheck, recordatorios, IA on-demand, guardar carta.
Worker Node	Motor alternativo (solo dependencia `pg`) que replica el bucle: scoring, generación y acciones. Reduce el sistema a 3 piezas.
Multi-LLM	Groq, Google Gemini, xAI (Grok), Ollama local — en cadena, con reintento.

Scraping e infraestructura

Componente	Detalle
Python + JobSpy	Indeed y LinkedIn; contenedor de un solo uso lanzado por el programador del NAS.
feedparser (RSS)	Feeds de remoto global (WeWorkRemotely, Tecnoempleo…).
Docker + Compose	Stack de 3 piezas (db + web + worker) con perfiles opcionales `scraper` y `backup`.
Caddy	HTTPS automático y pasarela hacia los LLMs.

Seguridad y privacidad

Self-hosted: todo corre en tu NAS/servidor; las ofertas, tu perfil y tus claves nunca salen de tu red.
Secretos fuera del repo: .env y credenciales están en .gitignore; solo se versiona .env.example con placeholders. Los workflows de n8n del repo van neutralizados (sin tokens, dominios ni datos personales).
Rol de BD de mínimos privilegios para la web (empleo_web): lee y solo actualiza lo imprescindible.
Login en la web (sesión con cookie httpOnly) y proxy server-side hacia n8n (la URL interna nunca llega al navegador).

Estructura del proyecto

Job-radar/
├── src/                      # Web CRM (Astro SSR + TypeScript)
│   ├── pages/                # hoy, ofertas, pipeline, analiticas, configuracion, login + api/
│   ├── lib/                  # config.ts (settings), db.ts, queries.ts, auth.ts
│   └── components/           # KanbanBoard.tsx
├── db/
│   └── schema.sql            # esquema empleo (job_offers, applications, generated, settings, events)
├── automation/
│   ├── n8n/                  # 7 workflows exportados (neutralizados) + profile.example.md
│   ├── worker/               # motor Node autónomo (alternativa a n8n)
│   └── scraper/              # scraper Python (JobSpy + RSS), lee Config de la BD
├── assets/                   # capturas del CRM
├── docker-compose.yml        # db + web + worker (+ perfiles scraper / backup)
├── Dockerfile                # imagen de la web
└── .env.example              # plantilla de variables (sin secretos)

Cómo ejecutar el proyecto

Requisitos: Docker + Docker Compose (y, para desarrollo, Node 20+). Una clave de IA (Groq/Gemini/xAI) o un Ollama local.

1) Configura el entorno:

cp .env.example .env      # rellena DATABASE_URL, N8N_WEBHOOK_BASE y (si usas compose) DB_PASSWORD

2) Levanta el stack (Postgres + web + worker):

docker compose up -d --build
# Web en http://127.0.0.1:3010  ·  el worker puntúa en bucle
docker compose --profile scraper run --rm scraper   # una pasada de scraping (opcional)

3) Abre la web → pestaña Config y rellena zona, portales, tu perfil y una clave de IA. A partir de ahí, el scraper y el motor obedecen a esa configuración.

Desarrollo local (sin Docker):

npm install
npm run dev     # http://localhost:4321

Vía n8n (opcional, en vez del worker): importa automation/n8n/*.json en tu instancia, apunta N8N_WEBHOOK_BASE a sus webhooks y pon tus claves en Config (o en el .env de n8n como respaldo).

Roadmap

Normalizar los verdicts de la IA a un conjunto fijo (ES/EN unificados).
Panel de estado de proveedores de IA (latencia y errores por proveedor).
Más portales vía proxy (InfoJobs/Google Jobs) y más países.
Exportar CV/carta a PDF/DOCX desde la propia web.
Modo multiusuario (varios perfiles sobre la misma instancia).

Autor

Iván Jonás Fernández Correa — Técnico Superior en DAM + ASIR. Perfil híbrido desarrollo + sistemas (full-stack, self-hosted, IA aplicada).

Licencia

Distribuido bajo licencia MIT.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.github		.github
Instalacion		Instalacion
assets		assets
automation		automation
db		db
docs		docs
src		src
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
SECURITY.md		SECURITY.md
astro.config.mjs		astro.config.mjs
docker-compose.example.yml		docker-compose.example.yml
docker-compose.yml		docker-compose.yml
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
tsconfig.json		tsconfig.json

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