ScorAxis

ScorAxis mezcla una rúbrica determinista de hasta 70 puntos con una capa de calidad de IA de hasta 30. La mitad de rúbrica está congelada y versionada, así que el mismo currículum devuelve el mismo número siempre. La mitad de IA lee la redacción, que es la parte que un conjunto de reglas fijas no puede juzgar de forma fiable. ¿Por qué dividirlo? Porque cada mitad detecta lo que la otra pasa por alto. La puntuación combinada te dice tanto si el archivo se analiza como si el contenido funciona.

La rúbrica aplica seis pruebas fijas sobre el JSON analizado en lugar del PDF en bruto: datos de contacto presentes, secciones estándar detectadas, número de palabras dentro del rango de 350-900 que prefieren los analizadores ATS, viñetas coherentes, rangos de fechas analizables por máquina y un diseño de una sola columna sin tablas incrustadas. La comprobación se ejecuta sobre el análisis, así que volver a subir el mismo contenido no cambia el resultado. Mismo archivo, misma puntuación. De eso se trata.

Un LLM puntúa la redacción en cinco dimensiones que los reclutadores notan: fuerza de los verbos de acción, impacto cuantificado, densidad de palabras clave, coherencia de tiempos verbales y abuso de palabras de moda. Cada problema recibe una severidad, desde alta con menos cuatro puntos hasta baja con menos uno, y la mitad de IA empieza en 30 y va descontando. Pueden aparecer hasta diez problemas por escaneo. No es lo ideal para una puntuación perfecta, pero es honesto sobre lo que está flojo.

En lugar de una lista genérica de consejos, ScorAxis devuelve títulos concretos con explicaciones de qué falla y qué cambiar. La página Acerca de lo plantea como el mismo tipo de comentarios que daría un coach de carrera de pago, entregados gratis. Cada punto señala un arreglo concreto, así que quien busca empleo sabe qué editar en vez de adivinar. Créeme, eso supera otra lista vaga de consejos para currículums.

El método de puntuación completo, incluidos pesos, códigos de problema y el razonamiento detrás de cada comprobación, está documentado en una página pública. La rúbrica está versionada, así que una versión v2 llega con un salto de versión y cualquier cambio de puntuación es rastreable. Esa transparencia hace que el número sea más fácil de confiar que una puntuación de caja negra.

Las cuentas Pro guardan un historial completo de puntuaciones y pueden exportar el resultado en Markdown o PDF. Ver cómo se mueve la puntuación entre borradores convierte la edición del currículum en un ciclo medible. El plan gratuito solo deja copiar la puntuación en Markdown, así que el historial y la exportación son los principales motivos para subir de plan. Ese es el intercambio.

Los PDF del currículum se suben directamente desde el navegador a un bucket de S3 con cifrado del lado del servidor, y el JSON analizado se aloja en una base de datos Postgres privada en AWS ap-south-1. Las URL de subida prefirmadas caducan en cinco minutos, y los datos almacenados se pueden borrar a petición. Si prefieres no dejar un currículum en un servidor, es una consideración real, pero la retención se describe con claridad. Qué menos.