JOB SEARCH REIMAGINED
Diseño de una funcionalidad para mejorar la experiencia de búsqueda de empleo
EQUIPO
ALBA RECHE
MANU GRAJALES
LUIS CASTILLO
IRENE RUIZ
INVESTIGACIÓN
Objetivo de investigación: Identificar las fricciones en el flujo de publicación y búsqueda de ofertas.
Métodos: Benchmarking competitivo, entrevistas con usuarios y User Journey Mapping.
Problem Statement
El Problema: El 80% de la frustración en LinkedIn proviene de ofertas con datos ambiguos que generan resultados de búsqueda irrelevantes.
SOLUCIÓN
Estandarizar la entrada de datos en el origen (Recruiter) para garantizar resultados de alta precisión en el destino (Usuario), optimizando la conexión real entre ambos perfiles.
PROTOTIPO RECRUITER
ANTES
Texto denso: Bloques sin jerarquía que impiden el escaneo rápido.
Datos «enterrados»: Metadatos clave ocultos en párrafos largos.
Mal uso del espacio: Campos al 100% de ancho que fuerzan scroll innecesario.
Antiergonomía: Botón «Siguiente» fuera de la zona natural del pulgar.
Incertidumbre: Falta de indicador de pasos para finalizar el proceso.
AHORA
Taxonomías Cerradas: Adiós al texto libre, hola a los selectores predictivos.
Barra de Progreso: Reducción del abandono del formulario.
Educación al Recruiter: Pop-up preventivo para evitar el clásico «Junior con 5 años de experiencia».
Estructura Modular. Dividimos la descripción genérica en bloques parametrizados: Empresa, Puesto, Skills y Requisitos.
PREVIEW
Consolidación de datos: Todas las etapas del formulario en una sola vista.
Edición directa: Modificaciones rápidas antes de publicar sin volver atrás.
Prevención de errores: Garantía de precisión en la oferta final.
PROTOTIPO USUARIO
ANTES
Búsqueda ambigua: Resultados de empleo poco precisos que no coinciden con la especialización real.
Filtros genéricos: Categorías de experiencia (Junior/Senior) subjetivas y confusas.
Información oculta: Datos críticos (salario, jornada, modalidad) «enterrados» en descripciones largas.
Incertidumbre de encaje: El usuario no sabe si cumple los requisitos hasta que lee toda la oferta.
Ruido visual: Interfaz saturada que dificulta el escaneo rápido de las vacantes.
AHORA
Añadimos: Filtro por cargo (nueva funcionalidad) eliminando así la ambigüedad de los resultados genéricos de LinkedIn.
Adiós al bloque único: Sustituimos el texto genérico por módulos independientes (Empresa, Puesto, Requisitos).
Escaneo «At-a-Glance»: Información categorizada para que el usuario identifique datos clave en segundos.
Filtrado de Interés Real: Eliminamos la pérdida de tiempo al priorizar los metadatos que realmente importan al candidato.
Jerarquía Visual: Uso de píldoras informativas para resaltar salario, jornada y modalidad de forma inmediata.
Para cerrar el círculo de eficiencia, hemos optimizado el filtro de Nivel de Experiencia.
Estandarizamos las categorías por un sistema de tags parametrizados que coinciden exactamente con los introducidos por el reclutador:
Entry / Junior / Medium / Senior
CONCLUSIONES
Calidad sobre cantidad: El éxito de LinkedIn no está en mostrar miles de ofertas, sino en que el usuario encuentre la correcta de un vistazo.
Datos estructurados = Menos frustración: Al obligar al reclutador a ser preciso desde el inicio, eliminamos el «ruido» y el texto genérico que tanto agobia al candidato.
Diseño invisible: La mejor mejora no ha sido solo visual, sino de arquitectura. Al sincronizar el lenguaje de ambas partes, el sistema funciona solo.
Impacto real: Una oferta ordenada y categorizada no solo es más bonita, es útil, ahorra tiempo y genera conexiones profesionales de mayor calidad.
Mentoría y feedback
https://www.linkedin.com/in/martinasanuy/
Este proyecto se desarrolló con el acompañamiento de Martina Sanuy, cuyo criterio y orientación fueron fundamentales para enriquecer el proceso, aclarar el enfoque metodológico y reforzar las decisiones tomadas en cada etapa.
Gracias por tu dedicación, apoyo y por compartir tu experiencia a lo largo de este recorrido.
