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Private Career Report

Diagnóstico de posicionamiento laboral

Un análisis profesional de tu CV con criterio de reclutamiento y mercado para identificar fortalezas, brechas y oportunidades de mejora.

Cliente Sebastian Serrano
Cargo objetivo Analista de Datos
Fecha del análisis 10/04/2026
Perfil general
4 / 10
Lectura global de claridad, coherencia y capacidad de diferenciar tu perfil.
Compatibilidad ATS
38 / 100
Qué tan bien se interpreta tu CV antes de llegar a una revisión humana.
01 / Veredicto

Tiene experiencia real y un logro concreto que vale oro, pero el CV está disfrazado de estudiante y el reclutador lo descarta antes de llegar a eso.

“Lo primero que se lee es 'Estudiante de Ingeniería Industrial' en letras grandes. Para un reclutador buscando Analista de Datos, eso es una señal de que este candidato no está listo o no se tomó el tiempo de adaptar su CV. El ojo va al título, no al contenido, y ese título no dice nada útil.”

Primera impresión · 6 segundos

“Estudiante... pero postula a analista. ¿Está egresado o no? No voy a perder tiempo averiguándolo cuando tengo 50 CVs más.”

Duda del reclutador

“Espera, redujo la tasa de quejas en 70% con dashboards. Eso es bueno. Pero está enterrado en un párrafo confuso, casi me lo salto.”

Duda del reclutador

“El email es hola@gmail.com y el LinkedIn dice 'rolando-serrano' pero el nombre es Sebastian. Algo no cuadra, paso.”

Duda del reclutador
Resumen profesional
Crítico
El resumen mezcla identidad de estudiante con rol actual sin definir claramente quién es esta persona ni por qué debería ser contratada como Analista de Datos.
  • Se presenta como 'estudiante' cuando ya tiene experiencia laboral real → el reclutador lo clasifica mentalmente como junior sin experiencia antes de leer la experiencia.
  • No hay ninguna mención al cargo al que postula ni a propuesta de valor como Analista de Datos → compite como perfil genérico contra candidatos que sí se presentan con claridad.
  • 'Analítico y organizado' son atributos que pone el 90% de los CVs → no diferencia en nada, ocupa espacio que podría usarse para algo concreto.
Experiencia laboral
Ajustar
Hay un logro real (70% reducción de quejas) que salva el CV, pero está mal presentado y es el único. El resto de la descripción es lista de tareas sin impacto.
  • El 70% de reducción de tasa de quejas es un logro cuantificado concreto que distingue el perfil → es lo único que puede hacer que un reclutador llame.
  • Solo hay una experiencia laboral y ocupa 3 líneas → frente a candidatos con experiencias bien desarrolladas, parece perfil con poco historial aunque lleve años en el rol.
  • 'Disminuir los errores y bajar el dinero mal pagado' son logros sin número → el reclutador no puede evaluar el impacto real y los ignora en la primera lectura.
  • No se especifica el tamaño de la empresa (IST), número de personas impactadas ni contexto del rol → imposible saber si la escala es relevante para el cargo al que postula.
Educación
Ajustar
La carrera es relevante pero la presentación genera confusión sobre si está titulado o no, lo que activa la duda del reclutador.
  • El CV dice '2020-2022' pero también 'Promedio actual' → ¿terminó o no? Esa ambigüedad hace que el reclutador asuma que no está titulado y lo descarte para roles que exigen título.
  • Los cursos de Datacamp y Udemy están listados sin fecha ni relevancia para el cargo → en 2026 esos cursos son percibidos como básicos y desactualizados.
  • Ingeniería Industrial tiene base cuantitativa que aporta credibilidad para roles de datos en el mercado chileno.
Skills
Ajustar
El stack está bien para empezar, pero faltan las herramientas que los reclutadores chilenos de datos buscan activamente en 2025-2026.
  • Python + SQL + Tableau es el tridente mínimo esperado para Analista de Datos → al menos no falta lo básico.
  • No aparece Power BI → es la herramienta más solicitada en ofertas de Analista de Datos en Chile (Laborum, Computrabajo), su ausencia elimina este CV de filtros automáticos.
  • No aparece ninguna mención a manejo de bases de datos (BigQuery, Redshift, PostgreSQL) ni cloud básico → señal de perfil junior o sin experiencia en entornos reales de datos.
  • 'Inglés' sin nivel especificado no aporta información → en procesos con filtro de idioma, se descarta directamente al no poder verificar el nivel.
Formato
Crítico
El formato tiene problemas de consistencia que generan desconfianza antes de leer el contenido.
  • El LinkedIn dice 'rolando-serrano' pero el nombre del CV es Sebastian Serrano → el reclutador asume que el CV tiene datos de otra persona o que el candidato no prestó atención al detalle. Descarte inmediato en procesos con verificación.
  • El email es hola@gmail.com → parece placeholder de plantilla, no un correo real. Si el reclutador intenta contactar y no responde, el proceso termina ahí.
  • El diseño con barras de habilidades sin escala ni referencia no comunica nada → el reclutador no sabe si Python es nivel básico o avanzado.
  • Sección 'Otros intereses' al final ocupa espacio sin aportar valor para el cargo → 'Machine Learning' como interés sin proyecto o curso reciente que lo respalde suena a relleno.
Fortalezas que conviene conservar
  • El logro del 70% de reducción de tasa de quejas — es el único número concreto del CV y es lo más poderoso que tiene. No eliminarlo ni suavizarlo.
  • El stack técnico Python + SQL + Tableau + Pandas + Plotly — es relevante y real, solo necesita complementarse, no reemplazarse.
ATS Score
38 /100
El CV no pasa los filtros básicos de ATS no por falta de experiencia, sino porque el formato de dos columnas destruye el orden de parseo y faltan las keywords que los algoritmos chilenos buscan para Analista de Datos.
Keywords del cargo
58/10
Aparecen Python, SQL, Tableau, Pandas, Numpy, Plotly, Excel, dashboard, KPI, análisis de datos. Ausentes: Power BI, visualización de datos, ETL, data warehouse, Big Data, reporting, métricas, Business Intelligence, Git, estadística. Las keywords presentes son genéricas; faltan los términos que los ATS de empresas chilenas usan como filtro primario para Analista de Datos.
Formato parseable
3/10
El CV original usa layout de dos columnas con bloques visuales, barras de habilidades gráficas, íconos decorativos y tipografía especial. Los ATS parseadores de texto plano (Workday, Bumeran, Laborum) leen este tipo de plantilla de derecha a izquierda o mezclan secciones. Alta probabilidad de que keywords de la columna izquierda (sobre mí, intereses) se fusionen con experiencia laboral al parsear.
Secciones estándar
6/10
Existen Experiencia Laboral, Educación, Competencias y Contacto — las 4 secciones base. Sin embargo, 'Historial Académico' en lugar de 'Educación' y 'Otros Estudios' como sección separada pueden no ser reconocidas por ATS básicos. 'Sobre mí' es aceptada. No hay sección de Resumen Profesional con nombre estándar.
Densidad semántica
3/10
La única experiencia laboral tiene 2 bullets con bajo contenido semántico orientado al cargo. 'Automatización de procesos administrativos' y 'obtención de datos de la web' tienen densidad técnica mínima. No hay términos como análisis exploratorio, modelo, pipeline, query, reporte, segmentación, tendencia. El CV completo tiene menos de 200 palabras de contenido parseable.
Longitud y estructura
4/10
Una sola página con contenido insuficiente. El problema no es la extensión sino la escasez de texto parseable: con el layout de dos columnas y elementos gráficos, el texto real extraíble es menor a lo que parece visualmente. Un ATS ve menos información de la que el candidato cree que está entregando.
Alineación al cargo
Para Analista de Datos en el mercado chileno actual, el CV cubre algunas bases pero le faltan keywords críticos que aparecen en el 70%+ de las ofertas activas. Esto lo hace invisible en búsquedas por filtro ATS.
Power BI Python SQL Tableau Dashboard ETL BigQuery / Redshift Análisis de datos KPI Visualización de datos Inglés B2/C1 Git
01
Corregir los datos de contacto ahora
Qué cambiar
Cambiar hola@gmail.com por un correo real con el nombre del candidato. Actualizar la URL de LinkedIn para que coincida con el nombre Sebastian Serrano o aclarar la discrepancia.
Qué cambia en la percepción
El reclutador deja de dudar si el CV pertenece a la persona correcta y puede contactar sin fricción.
Por qué importa
Sin este fix, el proceso puede terminar antes de empezar. Es el bloqueo más fácil de resolver y el más costoso de ignorar.
Tiempo estimado · 10 minutos
02
Cambiar el título a 'Analista de Datos | Ingeniería Industrial'
Qué cambiar
Eliminar 'Estudiante de Ingeniería Industrial' como título principal. Reemplazar por 'Analista de Datos' o 'Data Analyst | Ingeniería Industrial' según el cargo. Reescribir el resumen en 3 líneas que digan quién es, qué hace y cuál es su diferencial.
Qué cambia en la percepción
El reclutador ve en 2 segundos que este CV es relevante para el cargo en lugar de clasificarlo como perfil en formación.
Por qué importa
Aumenta exponencialmente la probabilidad de pasar el primer filtro visual antes de que el reclutador lea una sola línea de experiencia.
Tiempo estimado · 30-45 minutos
03
Expandir y cuantificar la experiencia laboral
Qué cambiar
Desarrollar el rol en IST con al menos 4-5 bullets. Para cada tarea, agregar el impacto en número: volumen de datos procesados, frecuencia de reportes, usuarios del dashboard, tiempo ahorrado. El 70% de quejas ya está — agregar el baseline (¿de cuánto a cuánto?) y qué pasó con el dinero mal pagado (¿cuánto se recuperó o dejó de perder?).
Qué cambia en la percepción
El perfil deja de verse como 'una sola experiencia corta' y empieza a competir con candidatos de múltiples roles.
Por qué importa
Los logros cuantificados son el argumento principal en una entrevista. Sin números, el candidato llega a la entrevista sin munición para justificar su valor.
Tiempo estimado · 1-2 horas
Siguiente paso recomendado
Reescritura estratégica
Si prefieres implementar estos cambios tú mismo, el diagnóstico termina aquí. Si quieres que los convierta en un CV terminado y listo para postular, puedo hacerlo por ti.
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Cómo leer este informe y metodología

Este informe evalúa claridad, coherencia, diferenciación, compatibilidad ATS y alineación con el cargo objetivo.

El análisis se basa en el contenido del CV entregado y, cuando existe información disponible, en una fotografía del mercado laboral chileno al momento de generar el informe.

No es una garantía de resultado: cada proceso depende también de competencia, empresa, timing y factores que no pueden observarse desde el CV.