Cholloempleo.com: mercado laboral visible y votado por comunidad

Problema

Muchas ofertas útiles quedan escondidas en portales tradicionales sin contexto comunitario de calidad. Muchas ofertas carecen de descripción, tienen títulos genéricos o vienen de empresas desconocidas. El reto era construir un sistema que priorice ofertas de calidad mediante señales comunitarias en lugar de promoción pagada.

Contexto y restricciones

Producto construido con React + Express + PostgreSQL en Railway. La plataforma incluye un sistema de publicación automática (bot DiosEmpleo), mantenimiento de calidad mediante cron, y un sistema de votación comunitaria activo. Las ofertas se insertan mediante scrappers automatizados y se limpian con scripts que detectan entradas incorrectas.

Rol: Fundador técnico: arquitectura de producto, backend API, SEO técnico, diseño del pipeline de scraping, infraestructura de bots y ejecución de hoja de ruta.

Decisiones clave

Modelo de discovery por vistas Hot/New/Top para priorizar oportunidades mediante señales comunitarias.

Voto autenticado para proteger calidad del ranking y reducir manipulación.

Cron dedicado para siembra de actividad y mantenimiento de calidad en etapa temprana.

Usuario bot (DiosEmpleo) para publicación automatizada de ofertas con datos estructurados.

Controles de calidad automatizados: detección de descripción vacía, empresa genérica, enlaces rotos, errores de parseo HTML.

PostgreSQL con esquema estructurado de ofertas incluyendo datos de localización, teletrabajo y salario.

Arquitectura multi-servicio en Railway separando web app y procesos cron.

Sistema de foro junto a las ofertas para construir comunidad en torno a temas laborales.

Resultados

Núcleo funcional de empleo + comunidad desplegado y operando en dominio propio.

Arquitectura multi-servicio en Railway separando web app y procesos cron.

Pipeline automatizado de ofertas con filtros de calidad y detección de duplicados.

Tres modos de ranking visibles para la comunidad.

Colección creciente de ofertas verificadas con datos estructurados.

Métricas

Tres modos de ranking: Hot (tendencia), New (nuevas), Top (mejor votadas).

Servicio cron para siembra de actividad y limpieza de ofertas.

Controles automatizados: descripción vacía, empresa genérica, título genérico, enlaces rotos, errores de parseo.

Endpoints API para ofertas, votos, foro y detalle de oferta.

Bot DiosEmpleo para inserción programática de ofertas.

Datos de localización: ciudad, provincia, comunidad autónoma, coordenadas.

Aprendizajes y próxima mejora

Cómo funciona

La plataforma combina tres capas: frontend web para usuarios, backend API para operaciones de datos, y bots automáticos que encuentran y publican ofertas de empleo.

Pipeline de datos

Bots automatizados → [Fuentes externas] → [Filtros de calidad] → [Oferta estructurada] → PostgreSQL
                                                                                              ↓
Votos comunidad + señales → [Motor de ranking (Hot/New/Top)] → Frontend web

Las ofertas se recolectan de múltiples fuentes, pasan controles de calidad automatizados y se publican mediante el bot DiosEmpleo. Cada oferta incluye metadatos estructurados: título, empresa, localización, teletrabajo, salario, tipo de jornada y sector.

Sistema de ranking

Hot: ofertas en tendencia basadas en actividad de votación reciente
New: ofertas más recientes publicadas
Top: ofertas con más votos acumulados

Mantenimiento de calidad

Scripts automáticos auditan regularmente la base de datos de ofertas:

Control	Qué detecta
Descripción vacía o corta	Ofertas sin contenido útil
Empresa genérica (“Empresa no especificada”)	Entradas placeholder
Título genérico (“Oferta de empleo”)	Entradas de baja calidad
Enlaces rotos o de Google sign-in	URLs de aplicación inválidas
HTML en título/empresa	Errores de parseo
Título excesivamente largo	Datos malformados

Aprendizajes

Encontrar ofertas y publicarlas de forma útil para la comunidad es posible y tiene impacto real.
Separar estructuras técnicas desde el inicio evita bloqueos cuando empieza a crecer el volumen.
Los controles de calidad automatizados son esenciales cuando las ofertas vienen de fuentes scaneadas — los datos malos se acumulan rápido.
El siguiente reto no es solo crecer: es mantener calidad de ofertas y confianza comunitaria.

Próxima mejora

Mejorar filtros y reglas de calidad para evitar ruido en las ofertas. Seguir escalando catálogo sin perder trazabilidad de fuente y consistencia editorial.

Enlace

cholloempleo.com