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Éplucher des dizaines d’offres d’emploi, adapter son CV pour chacune, suivre l’état de ses candidatures dans un tableau Excel qui devient vite illisible : la recherche d’emploi ressemble souvent à un travail à plein temps en plus du reste. C’est exactement ce constat qui a poussé Santiago Fernández de Valderrama Aparicio, responsable de l’IA appliquée chez une entreprise, à construire career-ops et le résultat est suffisamment convaincant pour qu’il ait décroché son poste actuel grâce à cet outil, avant de le rendre gratuit et open source pour tout le monde.
| 📘 Définition express : career-ops n’est pas une application classique que l’on installe et que l’on ouvre. C’est un ensemble de scripts et d’instructions qui s’exécute directement à l’intérieur d’un CLI d’intelligence artificielle déjà installé sur votre machine (Claude Code, Codex, OpenCode, GitHub Copilot, ou équivalent). Autrement dit : l’outil ne fonctionne pas seul, il pilote l’assistant IA que vous utilisez déjà pour transformer votre recherche d’emploi en un véritable pipeline automatisé. |
Ce que career-ops fait concrètement
- Scanner plus de 150 portails d’entreprises (Greenhouse, Ashby, Lever, et bien d’autres) sans consommer de jetons d’API, grâce à des requêtes de recherche préconstruites et personnalisables.
- Évaluer chaque offre selon une grille structurée à cinq dimensions, aboutissant à un score global unique compris entre 1,0 et 5,0, de quoi prioriser en un coup d’œil les candidatures qui méritent réellement votre temps.
- Générer un CV adapté à chaque offre, au format PDF optimisé pour les systèmes de suivi de candidatures (ATS) utilisés par la plupart des grandes entreprises.
- Rédiger des brouillons de réponses aux questions ouvertes fréquemment posées dans les formulaires de candidature sur Greenhouse, Ashby et Lever.
- Suivre l’ensemble du pipeline de candidatures via un tableau de bord en ligne de commande, écrit en Go, qui centralise l’état de chaque candidature (repérée, évaluée, envoyée, entretien, refus…).
Le point essentiel : vous gardez toujours la main
| 💡 À noter : career-ops ne postule jamais automatiquement à votre place. L’outil évalue, classe et rédige des brouillons mais c’est toujours vous qui relisez, validez et envoyez chaque candidature. Ce choix de conception, assumé explicitement par son créateur, répond à un problème bien réel : les candidatures envoyées en masse et sans discernement nuisent à votre réputation auprès des recruteurs et des systèmes de tri automatisés. |
Pourquoi le fonctionnement local change la donne
Contrairement à la plupart des plateformes d’aide à la recherche d’emploi assistées par IA, qui exigent un compte, une connexion à leurs serveurs et parfois un abonnement, career-ops tourne entièrement sur votre machine. Aucune donnée n’est envoyée vers un cloud propriétaire, aucune télémétrie n’est collectée, et aucun compte n’est nécessaire. Le seul coût réel est celui du CLI d’IA que vous utilisez déjà pour vos autres besoins, career-ops lui-même est distribué sous licence MIT et restera gratuit en permanence pour les candidats, selon l’engagement pris par son créateur.
Comment démarrer
- Étape 1 : Disposer d’un CLI d’IA installé, comme Claude Code, Codex, OpenCode ou GitHub Copilot. Si vous suivez régulièrement nos guides sur Ollama, vous avez probablement déjà l’environnement adapté.
- Étape 2 : Installer career-ops via npx @santifer/career-ops init pour créer un nouveau dossier de projet, ou npm i -g @santifer/career-ops pour une commande disponible globalement dans votre terminal.
- Étape 3 : Configurer votre profil, en indiquant votre CV et vos critères de recherche (poste visé, zone géographique, exigences de visa le cas échéant).
- Étape 4 : Lancer un mode de scan en collant l’URL d’une offre ou en demandant directement à votre CLI d’IA, en langage naturel, de lancer le mode d’analyse de career-ops.
Ce qui distingue career-ops des simples outils de génération de CV
| Critère | Générateur de CV classique en ligne | career-ops |
| Où tournent vos données | Serveurs de l’éditeur | Votre propre machine |
| Coût | Souvent un abonnement | Gratuit, MIT, financé par des dons |
| Envoi automatique de candidatures | Parfois proposé (risque de spam) | Jamais : validation humaine systématique |
| Score structuré par offre | Rarement disponible | Note de 1,0 à 5,0 sur 5 dimensions |
| Suivi du pipeline complet | Souvent absent | Tableau de bord en ligne de commande intégré |
Un prérequis à garder en tête
Ce type d’outil suppose déjà un minimum d’aisance avec la ligne de commande et un environnement d’IA fonctionnel sur votre ordinateur. Si vous découvrez tout juste ces notions, nos guides sur l’installation d’Ollama constituent une bonne porte d’entrée avant de vous lancer dans career-ops.
Et vous, qu’en pensez-vous ?
Votre avis nous intéresse :
- Utilisez-vous déjà l’IA pour vous aider dans votre recherche d’emploi, et sous quelle forme ?
- Le principe du « human-in-the-loop » (aucun envoi automatique) vous rassure-t-il sur ce type d’outil ?
- Pensez-vous que ces outils créent une inégalité entre candidats technophiles et les autres ?
- Seriez-vous prêt à tester career-ops pour votre prochaine recherche d’emploi ?
