Balance Through Completeness: Scaling Candidate Profiles in Laravel. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software, creamos aplicaciones a medida y software a medida con foco en rendimiento, mantenibilidad y crecimiento. En este artículo te contamos cómo pasamos de un enfoque rápido pero frágil a un diseño robusto para escalar portales de empleo en Laravel, mejorando la calidad de candidatos sin penalizar el tiempo de respuesta. Si buscas un partner tecnológico que alinee producto y arquitectura, descubre nuestro desarrollo de software y aplicaciones a medida.
En las primeras etapas, las reglas eran simples y todo funcionaba fluido. El candidato se registraba, completaba algunos datos, aplicaba a una oferta, y el reclutador revisaba la postulación. La ordenación por fecha de aplicación era suficiente.
El problema llegó al crecer la base de usuarios. Los reclutadores reportaron que demasiados candidatos con perfiles incompletos saturaban sus listados, dificultando encontrar talento cualificado. Es lógico esperar que quien completa su perfil muestre mayor intención y encaje, por lo que la completitud es un filtro inicial valioso. En ese punto solo ordenábamos por fecha y el ruido aumentó.
Para una solución rápida, calculamos en tiempo real un porcentaje de completitud combinando campos clave del candidato, su currículum, experiencias y educación. Al principio funcionó bien, pero a medida que aumentó el volumen de candidatos y se sumaron nuevos criterios, la consulta se volvió pesada con múltiples joins, costosa de mantener y difícil de extender.
Buscando una solución mejor, pasamos de recalcular on the fly a persistir el puntaje de completitud en una tabla dedicada. Diseñamos una tabla de profile completions con candidate id y un entero 0 a 100 que representa el porcentaje. Esta tabla se actualiza automáticamente cuando cambian los datos del candidato.
El cálculo vive en un servicio que evalúa la presencia de datos obligatorios y relaciones relevantes y produce un porcentaje. Este servicio se dispara mediante eventos del dominio, por ejemplo al guardar o eliminar un currículum, una experiencia o una educación. Se puede implementar con observers y colas para desacoplar y asegurar resiliencia, aplicando reintentos e idempotencia. De este modo la lógica es reusable, testeable y fácil de versionar.
El resultado es inmediato. En lugar de recalcular en cada petición, ahora solo hacemos un join simple con la tabla de completitud para ordenar o filtrar. Queremos solo perfiles por encima del 70 por ciento o únicamente perfiles completos al 100 por ciento Es una consulta clara, con índices adecuados, sin subconsultas y sin operaciones agregadas costosas en tiempo real. El rendimiento mejora y la mantenibilidad también.
Además, este patrón abre la puerta a más métricas útiles, como verificación de correo, pruebas técnicas superadas, habilidades validadas o pesos distintos por campo. Podemos ofrecer a los reclutadores filtros más finos y a los candidatos recomendaciones para completar su perfil, incluso gamificación o notificaciones inteligentes con agentes IA para incrementar la tasa de éxito.
En operación, recomendamos actualizar el puntaje de forma asincrónica con colas, realizar backfills cuando se modifican reglas, y monitorizar con métricas y trazas. Si trabajas en servicios cloud aws y azure, la orquestación con colas gestionadas, funciones serverless y almacenamiento administrado simplifica la escalabilidad y la resiliencia. También es clave incorporar ciberseguridad desde el diseño, auditorías y pentesting, y proteger datos personales con controles adecuados.
Lecciones aprendidas no optimices prematuramente, pero tampoco esperes demasiado. Empieza simple para validar rápido y, cuando el uso crezca, evoluciona a un modelo con cálculos persistidos, eventos y buenas prácticas de arquitectura. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a implementar este tipo de soluciones con enfoque en ia para empresas, servicios inteligencia de negocio con power bi, automatización de procesos, agentes IA y plataformas cloud. Si te interesa llevar este enfoque a tu producto, explora nuestra automatización de procesos para acelerar entregas y reducir errores.
Q2BSTUDIO es tu aliado para construir y escalar software a medida con inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, analítica avanzada y power bi. Diseñamos soluciones que crecen contigo y maximizan el valor de tus datos y procesos.