2025-01-03 09:47:26
NextJob - Encuentra tu próximo trabajo soñado con IA
Categorías
Asistente de entrevistas de IAReclutamiento de IA
Usuarios de esta herramienta
Recién graduados buscando su primer empleoProfesionales que buscan un cambio de carreraPersonas que regresan al mercado laboral después de una pausaFreelancers que buscan estabilidad laboralEjecutivos en busca de oportunidades de liderazgo
Tipo de precios
Freemium

Enlaces

  1. Iniciar sesión: https://nextjob.work/login
  2. Registrarse: https://nextjob.work/login

NextJob es una plataforma innovadora diseñada para ayudarte a encontrar tu próximo trabajo soñado de manera eficiente y efectiva. Con herramientas impulsadas por inteligencia artificial, NextJob simplifica el proceso de búsqueda de empleo, permitiéndote centrarte en lo que realmente importa: prepararte para las entrevistas. La plataforma automatiza tareas tediosas como el seguimiento de ofertas de trabajo y la generación de cartas de presentación personalizadas, lo que te permite ahorrar tiempo y aumentar tus posibilidades de éxito. Con NextJob, miles de usuarios han logrado obtener entrevistas tres veces más rápido y completar solicitudes un 80% más rápido. Únete a la comunidad de NextJob y comienza tu camino hacia el trabajo de tus sueños hoy mismo.

Características principales

  1. Seguimiento de ofertas de trabajo con IA
  2. Generación automática de cartas de presentación personalizadas
  3. Preparación para entrevistas con tareas y recursos personalizados
  4. Organización eficiente de la búsqueda de empleo
  5. Acceso a una comunidad de usuarios satisfechos

Casos de uso

  1. Un recién graduado utiliza NextJob para agregar ofertas de trabajo con un solo clic y generar cartas de presentación personalizadas, lo que le permite concentrarse en prepararse para las entrevistas.
  2. Un profesional que busca un cambio de carrera utiliza las herramientas de preparación para entrevistas de NextJob para obtener tareas personalizadas y recursos curados que lo ayudan a destacar en las entrevistas.
  3. Una persona que regresa al mercado laboral después de una pausa utiliza NextJob para organizar su búsqueda de empleo y crear un camino claro desde la solicitud hasta la entrevista.
  4. Un freelancer que busca estabilidad laboral utiliza NextJob para automatizar el seguimiento de ofertas de trabajo y generar cartas de presentación personalizadas, lo que le permite ahorrar tiempo y aumentar sus posibilidades de éxito.
  5. Un ejecutivo en busca de oportunidades de liderazgo utiliza NextJob para prepararse para entrevistas con tareas personalizadas y recursos curados, lo que le permite destacar en el competitivo mercado laboral.

Reseñas de usuarios

Carlos Martínez

Recién graduado

"NextJob ha sido una herramienta increíble para mi búsqueda de empleo. La generación automática de cartas de presentación me ha ahorrado mucho tiempo y las tareas de preparación para entrevistas son muy útiles. ¡Recomiendo esta plataforma a cualquiera que esté buscando trabajo!"

Preguntas frecuentes

Q:

¿Qué es NextJob?

A:
NextJob es una plataforma que utiliza inteligencia artificial para ayudarte a encontrar tu próximo trabajo soñado, automatizando tareas como el seguimiento de ofertas y la generación de cartas de presentación.
Q:

¿Cómo funciona la generación de cartas de presentación en NextJob?

A:
NextJob utiliza IA para generar cartas de presentación personalizadas basadas en tu perfil y la oferta de trabajo a la que estás aplicando.
Q:

¿Qué tipo de preparación para entrevistas ofrece NextJob?

A:
NextJob ofrece tareas personalizadas y recursos curados para ayudarte a prepararte para entrevistas específicas, basándose en el rol y la empresa a la que estás aplicando.
Q:

¿Es NextJob adecuado para freelancers?

A:
Sí, NextJob puede ser útil para freelancers que buscan estabilidad laboral, aunque actualmente está más enfocado en roles tradicionales.
Q:

¿Cómo puedo empezar a usar NextJob?

A:
Puedes empezar a usar NextJob registrándote en la plataforma y siguiendo los pasos para agregar ofertas de trabajo y generar cartas de presentación.

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ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).
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Preguntas Frecuentes

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