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A faster match is not yet a better job

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A faster match is not yet abetter jobMade for Felipe Rubiano, by Hanademi
Un match más rápido aún no esun mejor empleoMade for Felipe Rubiano, by Hanademi
Colombia's youth unemployment fell to a9-year lowNational youth unemployment reported by DANE, percent, annual observations from 2017 to 2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: dane.gov.co.Unitpercent15%20%25%20172019202120232025The series began at 25.2% in2017.In 2025, the series reached itslow of 15.3%.
DANE's supplied annual series falls from 25.2% in 2017 to 15.3% in 2025. That is the lowest figure in the 9-year series. The problem remains serious, but the thesis should describe persistent youth disadvantage rather than unsupported deterioration.
El desempleo juvenil en Colombia cayó a unmínimo de 9 añosDesempleo juvenil nacional reportado por el DANE, porcentaje, observaciones anuales de 2017 a 2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: dane.gov.co.Unidadporcentaje15 %20 %25 %20172019202120232025La serie comenzó en 25,2% en2017.En 2025, la serie alcanzó sumínimo de 15,3%.
La serie anual suministrada por el DANE cae de 25,2% en 2017 a 15,3% en 2025. Es la cifra más baja de la serie de 9 años. El problema sigue siendo serio, pero la tesis debe describir una desventaja juvenil persistente y no un deterioro sin respaldo.
Read the model stackMade for Felipe Rubiano, by HanademiNEETYoung people not in education, employment, or training.NERA method that identifies named items such as skills.SBERTA model that turns sentences into vectors for comparison.TF-IDFA baseline that scores words by importance in documents.NDCG@3A score that rewards relevant results near the top.SHAPA method that assigns feature contributions to one prediction.
The architecture uses several technical labels, but each has a narrow role. NER extracts entities, SBERT compares meaning, TF-IDF provides a baseline, and NDCG evaluates ranking order. SHAP explains feature contributions, while NEET describes a labor-market status rather than a model.
Cómo leer la arquitecturaMade for Felipe Rubiano, by HanademiNEETJóvenes que no estudian, no trabajan ni reciben formación.NERUn método que identifica elementos nombrados, como competencias.SBERTUn modelo que convierte oraciones en vectores para compararlas.TF-IDFUna línea base que puntúa palabras por su importancia en documentos.NDCG@3Una métrica que premia resultados relevantes cerca del inicio.SHAPUn método que asigna contribuciones de variables a una predicción.
La arquitectura usa varias etiquetas técnicas, pero cada una tiene un papel limitado. NER extrae entidades, SBERT compara significado, TF-IDF aporta una línea base y NDCG evalúa el orden del ranking. SHAP explica contribuciones de variables y NEET describe una situación laboral, no un modelo.
Youth are more than a rateYoung people participate in an outdoor activity with blue balloons.Sources: Tasa de desempleo de los jóvenes subió 1,1% en enero y llegó a 15,3% | El Nuevo Siglo. elnuevosiglo.com.co.
The headline rate describes a population whose transition into work remains the real stake.
Los jóvenes son más que una tasaJóvenes participan en una actividad al aire libre con globos azules.Fuentes: Tasa de desempleo de los jóvenes subió 1,1% en enero y llegó a 15,3% | El Nuevo Siglo. elnuevosiglo.com.co.
La tasa principal describe a una población cuya transición al trabajo sigue siendo el verdadero desafío.
Colombia's modeled youth unemploymentremains above its 2015 lowModeled ILO youth unemployment estimate for ages 15-24, percent of the youth labor force, 2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (2024). Unemployment, youth total, Colombia, modeled ILO estimate. World Development Indicators.Unitpercent0%10%20%30%2000200420082012201620202024Labor-marketshockThe series low was 17.3% in2015.The rate jumped to 27.2% in 2020.The modeled 2025 estimate was17.7%.37.4%
The modeled series declines strongly from 2000, reaches 17.3% in 2015, and then reverses. It jumps to 27.2% in 2020 before falling to 17.7% in 2025. Youth unemployment is therefore persistent, but its direction depends heavily on the period selected.
El desempleo juvenil modelado de Colombiasigue sobre su mínimo de 2015Estimación modelada de la OIT sobre desempleo juvenil de 15 a 24 años, porcentaje de la fuerza laboraljuvenil, 2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (2024). Unemployment, youth total, Colombia, modeled ILO estimate. World Development Indicators.Unidadporcentaje0 %10 %20 %30 %2000200420082012201620202024Choque laboralEl mínimo de la serie fue 17,3% en2015.La tasa saltó a 27,2% en 2020.La estimación modelada de 2025fue 17,7%.37,4 %
La serie modelada cae con fuerza desde 2000, alcanza 17,3% en 2015 y luego se revierte. Salta a 27,2% en 2020 antes de bajar a 17,7% en 2025. El desempleo juvenil es persistente, pero su dirección depende mucho del periodo elegido.
Chile ends 2025 at 21.6%, Mexico at 5.7%Modeled ILO youth unemployment estimates for ages 15-24, percent, Brazil, Chile, Mexico, and Peru,2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) [SL.UEM.1524.ZS]. WorldBank Open Data.Unitpercent0%10%20%30%2000200420082012201620202024BrazilChileMexicoPeruBrazil peaked at 30.3% in 2020.Chile ended 2025 at 21.6%.Mexico ended 2025 at 5.7%.
The four countries follow very different paths on the same modeled measure. Mexico remains near the bottom, while Chile ends above 21%. Brazil's 2020 spike is followed by a steep recovery. Local demand, institutions, and hiring barriers therefore remain part of the explanation.
Chile termina 2025 en 21,6% y México en5,7%Estimaciones modeladas de la OIT sobre desempleo juvenil de 15 a 24 años, porcentaje, Brasil, Chile,México y Perú, 2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) [SL.UEM.1524.ZS]. WorldBank Open Data.Unidadporcentaje0 %10 %20 %30 %2000200420082012201620202024BrasilChileMéxicoPerúBrasil alcanzó un pico de 30,3% en2020.Chile terminó 2025 en 21,6%.México terminó 2025 en 5,7%.
Los cuatro países siguen trayectorias muy distintas en la misma medida modelada. México permanece cerca de la parte baja y Chile termina por encima de 21%. El pico de Brasil en 2020 es seguido por una recuperación fuerte. La demanda local, las instituciones y las barreras de contratación siguen siendo parte de la explicación.
DANE's youth definition shifts by 1 yearMinimum age used in 2 DANE youth-labor publications; both use 28 as the maximum age.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: dane.gov.co.; dane.gov.co.Unityears15May-July bulletin14DANE webpage
One DANE page defines youth as ages 14-28, while a 2025 bulletin uses ages 15-28. That single year changes the measured population. Every headline comparison should therefore name its period, age range, and denominator.
La definición juvenil del DANE cambia en 1añoEdad mínima usada en 2 publicaciones laborales juveniles del DANE; ambas usan 28 años como máximo.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: dane.gov.co.; dane.gov.co.Unidadaños15Boletín mayo-julio14Página del DANE
Una página del DANE define juventud como 14-28 años, mientras un boletín de 2025 usa 15-28. Ese único año cambia la población medida. Cada comparación principal debe indicar periodo, rango de edad y denominador.
Peru's latest NEET figure remains above itspeersYouth not in education, employment, or training, percent of the youth population; all supplied observationsthrough each series' latest year.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, total (% of youth population) [SL.UEM.NEET.ZS]. WorldBank Open Data.Series contain different observation years.Unitpercent0%10%20%200020042008201220162020BrazilChileMexicoPeru
NEET status broadens the problem beyond active job search. Peru's latest supplied figure is 22.8% for 2022, while the 2025 figures are 18.7% in Brazil, 16.2% in Mexico, and 13.4% in Chile. A recommender can address search friction, but it cannot reach every young person outside both work and education.
La última cifra NEET de Perú permanecesobre sus paresJóvenes que no estudian, trabajan ni reciben formación, porcentaje de la población juvenil; todas lasobservaciones suministradas hasta el último año de cada serie.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, total (% of youth population) [SL.UEM.NEET.ZS]. WorldBank Open Data.Las series contienen años de observación distintos.Unidadporcentaje0 %10 %20 %200020042008201220162020BrasilChileMéxicoPerú
La condición NEET amplía el problema más allá de la búsqueda activa de empleo. La última cifra suministrada de Perú es 22,8% para 2022, mientras las cifras de 2025 son 18,7% en Brasil, 16,2% en México y 13,4% en Chile. Un recomendador puede atender fricciones de búsqueda, pero no puede alcanzar a todos los jóvenes fuera del trabajo y la educación.
The computed Brazil-Chile NEET differencereached 5.267Hanademi difference series over 16 aligned years; the accepted inference declares no unit.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, total (% of youth population) [SL.UEM.NEET.ZS].World Bank Open Data.Hanademi analysis: education's figure minus education's across the 16 years both series cover, from the two cited sources. · Formula:series_difference(Brazil NEET, Chile NEET) over 16 aligned labels; latest result = 5.267, unit not declared.Unitunit not declared-50520032009201220142016202020222024In 2009, the computed resultwas -4.408.The computed series peaked at8.042 in 2021.The 2025 result was 5.267,unit not declared.
This is a Hanademi calculation, not a World Bank conclusion. The accepted series moves from negative values to a peak of 8.042 in 2021 and ends at 5.267 in 2025. The accepted inference does not declare a unit, so the slide preserves that limitation visibly.
La diferencia NEET calculada Brasil-Chilellegó a 5,267Serie de diferencias de Hanademi sobre 16 años alineados; la inferencia aceptada no declara unidad.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, total (% of youth population)[SL.UEM.NEET.ZS]. World Bank Open Data.Análisis de Hanademi: La cifra de education menos la de education en los 16 años que ambas series cubren, a partir de las dos fuentes citadas.· Fórmula: series_difference(NEET Brasil, NEET Chile) sobre 16 etiquetas alineadas; resultado más reciente = 5,267, unidad no declarada.Unidadunidad no declarada-50520032009201220142016202020222024En 2009, el resultado calculadofue -4,408.La serie calculada alcanzó unpico de 8,042 en 2021.El resultado de 2025 fue 5,267,unidad no declarada.
Este es un cálculo de Hanademi, no una conclusión del Banco Mundial. La serie aceptada pasa de valores negativos a un pico de 8,042 en 2021 y termina en 5,267 en 2025. La inferencia aceptada no declara una unidad, por lo que la diapositiva conserva esa limitación de forma visible.
The claim identifies 1 matching-scarcityframework: suitable jobs and candidatescan exist without connecting.The framework defines the mechanism. It does not establish how much Colombian youthunemployment that mechanism explains.Sources: Cardoso, A., Mourão, F., & Rocha, L. (2021). The matching scarcity problem: When recommenders do not connect the edges in recruitmentservices. Expert Systems with Applications, 175, 114764.; The matching scarcity problem: : When recommenders do not connect the edges inrecruitment services: Expert Systems with Applications: An International Journal: Vol 175, No C.
Matching scarcity is narrower than a shortage of jobs. The claim identifies 1 matching-scarcity framework: suitable candidates and vacancies are both present but fail to connect. A recommender can plausibly address that friction, but the project must still distinguish it from weak demand and other hiring barriers.
La afirmación identifica 1 marco deescasez de matching: pueden existirempleos y candidatos adecuados sinconectarse.El marco define el mecanismo. No establece cuánto desempleo juvenil colombiano explicaese mecanismo.Fuentes: Cardoso, A., Mourão, F., & Rocha, L. (2021). The matching scarcity problem: When recommenders do not connect the edges in recruitmentservices. Expert Systems with Applications, 175, 114764.; The matching scarcity problem: : When recommenders do not connect the edges inrecruitment services: Expert Systems with Applications: An International Journal: Vol 175, No C.
La escasez de matching es más estrecha que una falta de empleos. La afirmación identifica 1 marco de escasez de matching: existen candidatos y vacantes adecuados, pero no se conectan. Un recomendador puede atender esa fricción, aunque el proyecto todavía debe distinguirla de demanda débil y otras barreras de contratación.
Colombia's youth employment ratio has notregained its 2012 peakEmployment-to-population ratio for ages 15-24 in Colombia, modeled ILO estimate, percent, 2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Employment to population ratio, ages 15-24, total (%) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.1524.SP.ZS]. World BankOpen Data.Unitpercent35%40%2000200420082012201620202024The series peaked at 42.8% in2012.The ratio fell to 34.2% in 2020.The 2025 estimate was 35.6%.35.8%
The employment ratio reached 42.8% in 2012, then weakened before the 2020 shock. By 2025 it stood at 35.6%, far below that earlier peak. Search tools may improve access to vacancies, but the number of young people employed also depends on labor demand.
La relación de empleo juvenil de Colombiano recupera su pico de 2012Relación empleo-población de 15 a 24 años en Colombia, estimación modelada de la OIT, porcentaje,2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Employment to population ratio, ages 15-24, total (%) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.1524.SP.ZS]. WorldBank Open Data.Unidadporcentaje35 %40 %2000200420082012201620202024La serie alcanzó un pico de 42,8%en 2012.La relación cayó a 34,2% en 2020.La estimación de 2025 fue 35,6%.35,8 %
La relación de empleo alcanzó 42,8% en 2012 y luego se debilitó antes del choque de 2020. En 2025 se ubicó en 35,6%, muy por debajo de aquel pico. Las herramientas de búsqueda pueden mejorar el acceso a vacantes, pero el número de jóvenes empleados también depende de la demanda laboral.
Nuevo Empleo beneficiaries increasedhiring by an average 39%.This policy effect concerns employer hiring and is not an estimate of recommenderimpact.Sources: repositorio.uniandes.edu.co.
A difference-in-differences evaluation found a 39% average hiring increase among beneficiary employers relative to nonbeneficiaries. That result shows demand-side policy can materially change hiring. It also warns against attributing every youth employment gap to information matching.
Los beneficiarios de NuevoEmpleo aumentaron lacontratación en promedio 39%.Este efecto de política se refiere a contratación empresarial y no estima el impacto de unrecomendador.Fuentes: repositorio.uniandes.edu.co.
Una evaluación de diferencias en diferencias encontró un aumento promedio de 39% en la contratación de empleadores beneficiarios frente a no beneficiarios. El resultado muestra que una política de demanda puede cambiar materialmente la contratación. También advierte contra atribuir toda brecha juvenil al matching de información.
Vulnerable employment still covers 43.0% ofColombian workersVulnerable employment as a share of total employment in Colombia, modeled ILO estimate, percent,2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Vulnerable employment, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.VULN.ZS]. World Bank OpenData.Unitpercent40%45%2000200420082012201620202024The series peaked at 45.4% in2011.The 2025 estimate remained43.0%.
The quality of the destination matters as much as the connection. Vulnerable employment rose above 45% around 2009-2011 and remained at 43.0% in 2025. Recommendation quality should therefore consider job conditions, not only whether a vacancy resembles a profile.
El empleo vulnerable aún cubre 43,0% delos trabajadores colombianosEmpleo vulnerable como proporción del empleo total en Colombia, estimación modelada de la OIT,porcentaje, 2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Vulnerable employment, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.VULN.ZS]. World BankOpen Data.Unidadporcentaje40 %45 %2000200420082012201620202024La serie alcanzó un pico de45,4% en 2011.La estimación de 2025permaneció en 43,0%.
La calidad del destino importa tanto como la conexión. El empleo vulnerable superó 45% alrededor de 2009-2011 y permaneció en 43,0% en 2025. La calidad de recomendación debe considerar condiciones laborales y no solo si una vacante se parece a un perfil.
A South African wage voucher raisedemployment by 7 percentage points.The result is from South Africa and should not be transferred numerically to Colombia.Sources: 3ieimpact.org.
In a randomized South African trial, voucher recipients were 7 percentage points more likely to hold wage employment one year later. The intervention changed employers' cost of hiring, not the quality of semantic retrieval. Matching is therefore one lever among several.
Un bono salarial sudafricano elevó elempleo en 7 puntos porcentuales.El resultado proviene de Sudáfrica y no debe transferirse numéricamente a Colombia.Fuentes: 3ieimpact.org.
En un ensayo aleatorizado sudafricano, quienes recibieron el bono tuvieron 7 puntos porcentuales más de probabilidad de tener empleo asalariado un año después. La intervención cambió el costo de contratación para los empleadores, no la calidad de recuperación semántica. El matching es entonces una palanca entre varias.
Salaried work recovered to 54.4% inColombiaWage and salaried workers as a share of total employment in Colombia, modeled ILO estimate, percent,2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Wage and salaried workers, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.WORK.ZS]. World BankOpen Data.Unitpercent50%55%2000200420082012201620202024The series peaked at 57.8% in2005.The share fell to 49.9% in 2009.The 2025 estimate reached 54.4%.57.1%
The salaried-worker share fell below 50% around 2009 and then recovered gradually. By 2025 it reached 54.4%, still below the 57.8% peak in 2005. A recommender should distinguish access to any vacancy from access to stable salaried work.
El trabajo asalariado se recuperó hasta54,4% en ColombiaTrabajadores asalariados como proporción del empleo total en Colombia, estimación modelada de la OIT,porcentaje, 2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Wage and salaried workers, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.WORK.ZS]. WorldBank Open Data.Unidadporcentaje50 %55 %2000200420082012201620202024La serie alcanzó un pico de 57,8%en 2005.La proporción cayó a 49,9% en2009.La estimación de 2025 llegó a54,4%.57,1 %
La proporción de trabajadores asalariados cayó por debajo de 50% alrededor de 2009 y luego se recuperó gradualmente. En 2025 llegó a 54,4%, todavía por debajo del pico de 57,8% en 2005. Un recomendador debe distinguir entre acceso a cualquier vacante y acceso a trabajo asalariado estable.
A Uruguayan work-study program raisedearnings 8% after two years.The result concerns a work-study program in Uruguay and is not directly transferable tothe Javeriana recommender.Sources: cepr.org.
A randomized Uruguayan program covering more than 90,000 applicants raised participant earnings by 8% two years later. The effect came from real work exposure rather than better vacancy ranking alone. First-job products should therefore measure downstream outcomes, not only search efficiency.
Sources
Un programa uruguayo de estudio y trabajoelevó ingresos 8% tras dos años.El resultado corresponde a un programa de estudio y trabajo en Uruguay y no estransferible directamente al recomendador de la Javeriana.Fuentes: cepr.org.
Un programa uruguayo aleatorizado con más de 90.000 aspirantes elevó 8% los ingresos de los participantes dos años después. El efecto provino de experiencia laboral real y no solo de un mejor ranking de vacantes. Los productos de primer empleo deben medir resultados posteriores y no solo eficiencia de búsqueda.
Fuentes
Graduation starts the testA graduate sits with other attendees during a graduation event.Sources: Class of 2026: Young college graduates face a weaker labor market–but a more mixed picture than the headlines suggest | Economic Policy Institute. epi.org.
The employment question begins when graduates try to convert credentials into a durable first job.
La graduación inicia la pruebaUna graduada está sentada con otros asistentes durante un evento de graduación.Fuentes: Class of 2026: Young college graduates face a weaker labor market–but a more mixed picture than the headlines suggest | Economic Policy Institute. epi.org.
La pregunta laboral comienza cuando los graduados intentan convertir sus credenciales en un primer empleo duradero.
OLE measures formal linkage, not everyway graduates earn income.Only the supplied 26.6% share is encoded. No complementary share was manufactured.Sources: Ministerio de Educación Nacional. (2024). Educación superior en cifras: Seguimiento del mercado laboral de los recién graduados en Colombia2023. Observatorio Laboral para la Educación.
The cited OLE result leaves 26.6% without observed formal linkage after graduation. That is an important transition gap, but it is not an unemployment rate. Informal work, self-employment, migration, further study, or delayed entry can all sit outside the observed payroll record.
El OLE mide vinculación formal, no todaslas formas de generar ingresos.Solo se representa la proporción suministrada de 26,6%. No se fabricó una proporcióncomplementaria.Fuentes: Ministerio de Educación Nacional. (2024). Educación superior en cifras: Seguimiento del mercado laboral de los recién graduados en Colombia2023. Observatorio Laboral para la Educación.
El resultado citado del OLE deja a 26,6% sin vinculación formal observada después del grado. Es una brecha de transición importante, pero no una tasa de desempleo. Trabajo informal, autoempleo, migración, estudios posteriores o ingreso tardío pueden quedar fuera del registro observado.
Coverage should count unique eligiblevacancies, not raw advertisements.The equal values encode the proposal's four named inputs only. They do not compareportal size.Sources: Kenthapadi, K., Le, B., & Venkataraman, G. (2017). Personalized job recommendation system at LinkedIn: Practical challenges and lessonslearned. Proceedings of RecSys 2017, 346-347; LinkedIn. (2024). User agreement; linkedin.com.
The proposal names 4 feeds, but inclusion says nothing about incremental coverage. Quality should track unique vacancies, duplicates, missing fields, and advertisement age. LinkedIn reports processing more than 20 terabytes of raw job data daily, yet its agreement restricts unauthorized automated scraping. Scale and permission are separate questions.
La cobertura debe contar vacantes únicaselegibles, no anuncios brutos.Los valores iguales representan únicamente las cuatro entradas nombradas por lapropuesta. No comparan el tamaño de los portales.Fuentes: Kenthapadi, K., Le, B., & Venkataraman, G. (2017). Personalized job recommendation system at LinkedIn: Practical challenges and lessonslearned. Proceedings of RecSys 2017, 346-347; LinkedIn. (2024). User agreement; linkedin.com.
La propuesta nombra 4 fuentes, pero su inclusión no dice nada sobre cobertura incremental. La calidad debe seguir vacantes únicas, duplicados, campos faltantes y antigüedad. LinkedIn afirma procesar más de 20 terabytes diarios de datos brutos de empleo, pero su acuerdo restringe la extracción automatizada no autorizada. Escala y permiso son preguntas distintas.
Sweden's register shows up to20% of unemployment spells endfor unknown reasons.The Swedish figure is 20% and illustrates record uncertainty, not an estimate forColombia.Sources: doi.org.
Administrative records can lose the reason a person exits unemployment. In Sweden's register, up to 20% of spells end for unknown reasons. The lesson for OLE is methodological: absence from a record cannot automatically be labeled unemployment or successful employment.
Sources
El registro sueco muestra que hasta 20% delos episodios de desempleo terminan porrazones desconocidas.La cifra sueca es 20% e ilustra la incertidumbre registral, no una estimación paraColombia.Fuentes: doi.org.
Los registros administrativos pueden perder la razón por la que una persona sale del desempleo. En el registro sueco, hasta 20% de los episodios terminan por razones desconocidas. La lección para el OLE es metodológica: la ausencia de un registro no puede etiquetarse automáticamente como desempleo o empleo exitoso.
Fuentes
The proposal enters an ecosystem thatalready has local building blocksFive sourced publication or release milestones relevant to Spanish models, Colombian recommendation, andvacancy data, 2020-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: Cañete, J., Chaperon, G., Fuentes, R., Ho, J.-H., Kang, H., & Pérez, J. (2020). Spanish pre-trained BERT model and evaluation data.PML4DC at ICLR 2020; Caro Cortés, C. M., & Ospina López, J. P. (2024). A job recommender system for the unique framework of classificationof occupations in Colombia via collaborative filtering. Ingeniería y Universidad, 28; doi.org.Unityear2020202420252020BETO published2024CUOC recommender2024Graph architectureNov 1, 2024UK advert methodApr 7, 2025CompuTrabajo dataset
Spanish encoders, a Colombian CUOC recommender, graph-based student matching, official advert measurement, and a Colombian CompuTrabajo dataset already exist. These milestones narrow the project's novelty claim. The contribution must be a locally validated student-vacancy system, not the first job recommender or first Spanish model.
La propuesta entra en un ecosistema que yatiene bases localesCinco hitos documentados de publicación o lanzamiento sobre modelos en español, recomendacióncolombiana y datos de vacantes, 2020-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: Cañete, J., Chaperon, G., Fuentes, R., Ho, J.-H., Kang, H., & Pérez, J. (2020). Spanish pre-trained BERT model and evaluation data.PML4DC at ICLR 2020; Caro Cortés, C. M., & Ospina López, J. P. (2024). A job recommender system for the unique framework of classificationof occupations in Colombia via collaborative filtering. Ingeniería y Universidad, 28; doi.org.Unidadaño2020202420252020BETO publicado2024Recomendador CUOC2024Arquitectura de grafosNov 1, 2024Método británico de anunciosApr 7, 2025Dataset de CompuTrabajo
Ya existen codificadores en español, un recomendador colombiano basado en la CUOC, matching estudiantil con grafos, medición oficial de anuncios y un dataset colombiano de CompuTrabajo. Estos hitos estrechan la afirmación de novedad. La contribución debe ser un sistema estudiante-vacante validado localmente, no el primer recomendador laboral ni el primer modelo en español.
People remain in the loopSeveral people work on laptop computers at a shared table.Sources: Skills mismatch | Political Economy | thenews.pk. thenews.pk.
The system must turn vacancy and profile data into choices that students can actually use.
Las personas siguen en el procesoVarias personas trabajan con computadores portátiles en una mesa compartida.Fuentes: Skills mismatch | Political Economy | thenews.pk. thenews.pk.
El sistema debe convertir los datos de vacantes y perfiles en opciones que los estudiantes realmente puedan usar.
One aggregate score can hide weakextraction for rare skills.Dictionary and hybrid extraction remain comparison candidates for rare standardizedtools.Sources: ifis/BETO-finetuned-ner-3 · Hugging Face.
The project sets an F1 target above 0.85, but one score cannot certify the extractor. Precision, recall, support, and confidence intervals should be reported by entity family on an unseen test set. Rare tools are especially important because a high average can hide their failure.
Una puntuación agregada puede ocultarextracción débil de competencias raras.La extracción por diccionario e híbrida sigue siendo candidata de comparación paraherramientas estandarizadas raras.Fuentes: ifis/BETO-finetuned-ner-3 · Hugging Face.
El proyecto fija una meta F1 superior a 0,85, pero una sola puntuación no certifica el extractor. Deben reportarse precisión, recall, soporte e intervalos de confianza por familia de entidades en una prueba no vista. Las herramientas raras importan especialmente porque un promedio alto puede ocultar su falla.
The proposal sets 3 technical gates, not 1outcome testProposed minimum scores for extraction, ranking, and semantic similarity; score from 0 to 1.Made for Felipe Rubiano, by HanademiUnitscoreNER F10.8NDCG@30.7Mean cosine0.7
The proposal sets targets above 0.85 for NER F1 and above 0.70 for NDCG@3 and mean cosine similarity. These metrics examine different stages of the pipeline. None asks whether students found acceptable jobs faster or submitted better applications.
La propuesta fija 3 puertas técnicas, no 1prueba de resultadosPuntuaciones mínimas propuestas para extracción, ranking y similitud semántica; puntuación de 0 a 1.Made for Felipe Rubiano, by HanademiUnidadpuntuaciónNER F10,8NDCG@30,7Coseno medio0,7
La propuesta fija metas superiores a 0,85 para F1 de NER y a 0,70 para NDCG@3 y similitud coseno media. Estas métricas examinan etapas distintas del pipeline. Ninguna pregunta si los estudiantes encontraron empleos aceptables más rápido o enviaron mejores postulaciones.
Third place gets half the weight of firstApproximate NDCG@3 discount factors for positions 1 through 3; relative rank weight.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to information retrieval. Cambridge University Press.Unitrelative weight1Rank 10.6Rank 20.5Rank 3
A recommender can retrieve the right vacancy and still bury it. NDCG@3 assigns full weight to first place, about 0.63 to second, and 0.50 to third. That tests ranking order, but not whether students consider the results acceptable.
El tercer lugar recibe la mitad del peso delprimeroFactores aproximados de descuento de NDCG@3 para las posiciones 1 a 3; peso relativo por rango.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to information retrieval. Cambridge University Press.Unidadpeso relativo1Posición 10,6Posición 20,5Posición 3
Un recomendador puede recuperar la vacante correcta y aun así esconderla. NDCG@3 asigna peso completo al primer lugar, cerca de 0,63 al segundo y 0,50 al tercero. Eso evalúa el orden, pero no si los estudiantes consideran aceptables los resultados.
A 40-60 student test is a pilot, not proofProposed participant range and midpoint for a randomized comparison of manual and assisted job search.Made for Felipe Rubiano, by HanademiUnitstudentsMinimum40Midpoint50Maximum60
The randomized comparison is the right direction because it tests behavior, not just model scores. But 40 to 60 students remain a small pilot. It can reveal search friction and large early signals, but not support broad claims across every program or subgroup.
Una prueba con 40-60 estudiantes es unpiloto, no una prueba definitivaRango y punto medio de participantes propuestos para comparar búsqueda laboral manual y asistida.Made for Felipe Rubiano, by HanademiUnidadestudiantesMínimo40Punto medio50Máximo60
La comparación aleatoria va en la dirección correcta porque evalúa comportamiento, no solo métricas del modelo. Pero 40 a 60 estudiantes siguen siendo un piloto pequeño. Puede revelar fricción de búsqueda y señales iniciales grandes, pero no respaldar afirmaciones amplias para todos los programas o grupos.
Four expert voices need a multi-raterstatisticProposed chance-adjusted agreement scale and project target; score from 0 to 1.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1),37-46; Fleiss, J. L. (1971). Measuring nominal scale agreement among many raters. Psychological Bulletin.Unitagreement score0.00.51.00Chance-adjusted zero0.6Project target1Perfect agreementProject target
The plan includes the Career Center and 3 recruiters, so it has more than 2 raters. A single Cohen's kappa is not the natural default. Fleiss' kappa or Krippendorff's alpha is generally more suitable, while the 0.60 target remains only an agreement gate.
Cuatro voces expertas necesitan unamétrica para varios evaluadoresEscala propuesta de concordancia ajustada por azar y meta del proyecto; puntuación de 0 a 1.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement,20(1), 37-46; Fleiss, J. L. (1971). Measuring nominal scale agreement among many raters. Psychological Bulletin.Unidadpuntuación de concordancia0,00,51,00Cero ajustado por azar0,6Meta del proyecto1Concordancia perfectaMeta del proyecto
El plan incluye al Centro de Carrera y 3 reclutadores, por lo que tiene más de 2 evaluadores. Un único Kappa de Cohen no es la opción natural. Kappa de Fleiss o alfa de Krippendorff suele ser más adecuado, mientras la meta de 0,60 sigue siendo solo una puerta de concordancia.
SHAP assigns feature contributionsto one model output.Explanation stability, causality, and fairness require separate tests.Sources: Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information ProcessingSystems, 30.
SHAP can itemize how features contribute to one model output using a framework based on cooperative game theory. That is useful for debugging and explaining individual recommendations. It remains an explanation framework, not an outcome measure.
SHAP asigna contribuciones de variables auna salida del modelo.La estabilidad, causalidad y equidad de las explicaciones requieren pruebas separadas.Fuentes: Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information ProcessingSystems, 30.
SHAP puede detallar cómo contribuyen las variables a una salida mediante un marco basado en teoría de juegos cooperativos. Eso sirve para depurar y explicar recomendaciones individuales. Sigue siendo un marco de explicación, no una medida de resultados.
Female youth unemployment ended 2025 at22.3%Female youth unemployment in Colombia, ages 15-24, modeled ILO estimate, percent, 2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Unemployment, youth female (% of female labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) [SL.UEM.1524.FE.ZS].World Bank Open Data.Unitpercent0%20%40%2000200420082012201620202024The series began at 44.8% in2000.The rate jumped to 35.2% in2020.The 2025 estimate was 22.3%.
Female youth unemployment fell sharply from 44.8% in 2000, but rose again to 35.2% in 2020. The modeled 2025 estimate remained 22.3%. Product evaluation should therefore report subgroup outcomes instead of relying on one overall ranking score.
El desempleo juvenil femenino terminó2025 en 22,3%Desempleo juvenil femenino en Colombia, edades de 15 a 24 años, estimación modelada de la OIT,porcentaje, 2000-2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Unemployment, youth female (% of female labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate)[SL.UEM.1524.FE.ZS]. World Bank Open Data.Unidadporcentaje0 %20 %40 %2000200420082012201620202024La serie comenzó en 44,8% en2000.La tasa saltó a 35,2% en 2020.La estimación de 2025 fue22,3%.
El desempleo juvenil femenino cayó con fuerza desde 44,8% en 2000, pero volvió a subir a 35,2% en 2020. La estimación modelada de 2025 permaneció en 22,3%. La evaluación del producto debe reportar resultados por subgrupos y no depender de una sola métrica general.
Women's NEET rate is nearly twice men'sin ColombiaYouth not in education, employment, or training by sex in Colombia, percent, all supplied observations from2002 to 2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, female (% of female youth population) [SL.UEM.NEET.FE.ZS]. World BankOpen Data; World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, male (% of male youth population) [SL.UEM.NEET.MA.ZS]. World BankOpen Data; National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.Unitpercent0%20%40%200220072011201520192024WomenMenWomen ended 2025 at 29.1%.Men ended 2025 at 15.0%.
The gender gap persists across the supplied series. In 2025, the female NEET rate was 29.1%, compared with 15.0% for men. The product should compare exposure, acceptable-match rates, and application intent across gender, socioeconomic status, program, and disability groups.
La tasa NEET femenina casi duplica lamasculina en ColombiaJóvenes que no estudian, trabajan ni reciben formación por sexo en Colombia, porcentaje, todas lasobservaciones suministradas de 2002 a 2025.Made for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, female (% of female youth population) [SL.UEM.NEET.FE.ZS]. WorldBank Open Data; World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, male (% of male youth population) [SL.UEM.NEET.MA.ZS]. WorldBank Open Data; National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.Unidadporcentaje0 %20 %40 %200220072011201520192024MujeresHombresLas mujeres terminaron 2025 en29,1%.Los hombres terminaron 2025 en15,0%.
La brecha de género persiste en la serie suministrada. En 2025, la tasa NEET femenina fue 29,1%, frente a 15,0% para los hombres. El producto debe comparar exposición, matches aceptables e intención de postulación entre género, nivel socioeconómico, programa y discapacidad.
In summaryMade for Felipe Rubiano, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, total (% of youth population) [SL.UEM.NEET.ZS]. World Bank Open Data.; dane.gov.co.; Caro Cortés, C. M., & Ospina López, J. P.(2024). A job recommender system for the unique framework of classification of occupations in Colombia via collaborative filtering. Ingeniería y Universidad, 28.; Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unifiedapproach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.; Kenthapadi, K., Le, B., & Venkataraman, G. (2017). Personalized job recommendation system at LinkedIn:…Share of youth not: the gap between education and education reached 5.3 in 2025.DANE’s youth-labor webpage defines its reported youth population as ages 14 to 28.Caro Cortés and Ospina López published a Colombian CUOC-based collaborative-filtering job recommender in 2024.SHAP assigns feature contributions to individual model outputs using a framework based on cooperative game theory.Portal quality should be tracked using unique vacancies, duplicate rate, missing-field rate, and median advertisement age.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Felipe Rubiano, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Share of youth not in education, employment or training, total (% of youth population) [SL.UEM.NEET.ZS]. World Bank Open Data.; dane.gov.co.; Caro Cortés, C. M., & Ospina López, J. P. (2024).A job recommender system for the unique framework of classification of occupations in Colombia via collaborative filtering. Ingeniería y Universidad, 28.; Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach tointerpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.; Kenthapadi, K., Le, B., & Venkataraman, G. (2017). Personalized job recommendation system at LinkedIn: Practical challenges…Share of youth not: la brecha entre education y education alcanzó 5,3 en 2025.La página del DANE sobre mercado laboral juvenil define la población joven reportada como personas de 14 a 28 años.Caro Cortés y Ospina López publicaron en 2024 un recomendador laboral colombiano basado en CUOC y filtrado colaborativo.SHAP asigna contribuciones de variables a salidas individuales mediante un marco basado en teoría de juegos cooperativos.La calidad de portales debe seguirse con vacantes únicas, tasa de duplicados, campos faltantes y mediana de antigüedad del anuncio.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

The verified annual figure is lower than the thesis period implies. These tools solve different parts of the recommendation problem.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La cifra anual verificada es menor de lo que implica el periodo de la tesis. Estas herramientas resuelven partes distintas del problema de recomendación.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English