WorkRadar — Agente per il mercato del lavoro

Il problema

Capire come ci si posiziona nel mercato del lavoro richiede ore di ricerca manuale: scorrere decine di offerte, confrontarle con il proprio CV, identificare le skill mancanti e capire quali ruoli siano realisticamente accessibili oggi e quali richiedano upskilling. Nessuno strumento esistente fa tutto questo in modo aperto, self-hosted e senza dipendere da costosi servizi cloud.

La soluzione

• Analisi del profilo: il testo del CV o del profilo LinkedIn viene normalizzato via LLM in un JSON strutturato con competenze, seniority, ruoli desiderati, lingue e anni di esperienza.
• Scraping etico delle offerte: le offerte vengono recuperate direttamente con uno scraper self-hosted (Node.js + Puppeteer) senza dipendenze da servizi a pagamento come Apify, con filtri per ruolo, location, seniority e modalità di lavoro.
• Match e gap analysis: ogni offerta riceve un punteggio di aderenza (0–100) calcolato sulle skill richieste rispetto al profilo, con lista delle competenze già coperte e di quelle mancanti.
• Report azionabile: output strutturato con candidature prioritarie, template di email/messaggio personalizzati e roadmap di upskilling basata sui gap rilevati.
• Orchestrazione via n8n: ogni agente (profilo, ricerca, match, report) è un nodo indipendente in un workflow n8n, modificabile e sostituibile senza toccare il codice principale.

Stack tecnico

• Backend: Node.js 20, TypeScript 6, Express 5.
• Validazione dati: Zod 4 con schema tipizzato per profili e offerte.
• Scraping: linkedin-jobs-scraper (Puppeteer headless), sessione autenticata con cookie li_at.
• LLM: Claude via Anthropic API, wrapper con retry automatico e caching.
• Orchestrazione: n8n self-hosted con webhook trigger e nodi HTTP.
• Container: Docker (node:20-alpine + Chromium di sistema).
• Licenza: MIT — codice aperto, nessun vendor lock-in.

Roadmap

• Sprint 1 — fatto
  Bootstrap progetto: struttura Express + TypeScript, scraper LinkedIn funzionante, endpoint POST /jobs operativo.
• Sprint 2 — in corso
  Autenticazione LinkedIn con cookie li_at, profileAnalyzer con chiamata LLM reale, endpoint POST /match.
• Sprint 3 — Q2 2026
  Report strutturato con match score e gap skill, generazione template candidatura, workflow n8n completo.
• Sprint 4 — Q3 2026
  Interfaccia web, caching risultati, roadmap di upskilling personalizzata, supporto multi-profilo e multi-piattaforma (Indeed, InfoJobs).