Aventuras de un junior buscando trabajo
Entrar en el mundo tech siendo junior es bastante más caótico de lo que imaginaba. No hablo solo de la dificultad para conseguir una oportunidad, sino de todo lo que viene con ella: procesos interminables, ofertas contradictorias, automatizaciones que no siempre ayudan y situaciones tan surrealistas que, si no las vivieras tú mismo, pensarías que son exageradas.
Soy Borja, Data Scientist / AI Engineer. Aunque llevo años trabajando con datos y campañas data-driven para clientes como Netflix o Mercedes, siempre he sentido que mi camino dentro del sector tech apenas estaba empezando. Con esa mezcla de ilusión e inseguridad me lancé a LinkedIn a buscar mi primera oportunidad. Lo que vino después fue una colección de situaciones dignas de un spin-off low cost de la serie Silicon Valley.
Vol. 1 — “Tenemos un match”: cuando el algoritmo dice que encajas, pero el proceso dice lo contrario
Esto me ha pasado ya con varias empresas. La primera vez fue poco después del cierre de The Bridge Valencia, mi anterior trabajo. Un conocido me recomendó postular a una oferta en su empresa: una posición de Data Engineer con tres años de experiencia. No cumplía todos los requisitos, lo sabía. Pero, por no hacerle el feo, apliqué igualmente. Me rechazaron. Hasta ahí, todo lógico.
Tres semanas después me llegó un correo de esa misma empresa con un asunto esperanzador: “Tenemos un match”. La oferta esta vez sí encajaba conmigo: Analista de Datos de Dominio. Un puesto que se ajustaba mucho mejor a mi experiencia, a mis habilidades y a lo que estaba buscando. Todo apuntaba a que ese mes igual hasta volvía a comer chocolate del caro.
Así que seguí mi modus operandi habitual para las ofertas que me interesan: apliqué, añadí a la reclutadora en LinkedIn y esperé. A los dos días, rechazo. Como estoy empezando en este mundo y, según su propio correo, era un perfil que encajaba, intenté contactar con la reclutadora. Más que nada, quería entender qué había pasado, mejorar mi CV y recibir algo de feedback.
No hubo respuesta. Lo entendí. La gente de recruiting suele ir hasta arriba. Así que usé mi arma secreta: preguntarle al conocido que trabajaba dentro. La respuesta fue bastante reveladora: como me habían descartado en la primera oferta, ya no habían llegado ni a leer mi CV para la segunda. Estaba descartado automáticamente.
Ahí taché esa empresa de mi lista. No por el rechazo, que forma parte del proceso, sino por la sensación de que una automatización mal planteada puede hacer que una empresa pierda talento sin llegar siquiera a mirarlo.
La segunda situación parecida me pasó con una plataforma de reclutamiento. Como buen junior buscando trabajo, estaba apuntado en varias páginas de empleo. Un día me llegó un correo con otro mensaje prometedor: “Tenemos un match”. La oferta tenía buen sueldo, buenas condiciones y, en principio, encajaba conmigo. Pensé: “Bueno, si después de rellenar trescientos apartados en su web me dicen que encajo, será por algo”.
Volvía a estar un paso más cerca del chocolate premium.
Apliqué. Casi un mes después me escribió una reclutadora para disculparse por la tardanza. Me explicó que estaba muy liada y que, finalmente, no daba el perfil. Jarro de agua fría. Adiós al chocolate.
Le respondí con educación. Le dije que lo entendía, que era una pena y que ojalá pudiéramos coincidir en el futuro. Pero también le pregunté algo muy sencillo: si la propia plataforma me había recomendado la oferta porque supuestamente encajaba, ¿cómo era posible que después no diese el perfil?
No contestó (se ve que sí, estaba ocupada).
Dos días después me llegó otro correo suyo con una nueva oferta. Esta vez, para Full Stack Senior. Ahí desactivé las notificaciones y me di de baja de la plataforma, comprendiendo que algo en su algoritmo no debe funcionar del todo bien.
La tercera fue algo distinta, pero igual de curiosa. Me escribió por LinkedIn el CEO de una empresa para ofrecerme trabajar como CTO freelance en un proyecto. Me dijo que le encantaba mi perfil y que creía que era perfecto para lo que necesitaban.
Le pedí más información. Me mandó las especificaciones: diez años de experiencia, liderazgo técnico avanzado y un largo etcétera. Yo, en ese momento, tenía seis meses de experiencia en tech.
Básicamente, era más junior que Vinícius.
Le respondí con algo parecido a: “Perdona, ¿has revisado bien mi perfil? No estoy seguro de encajar al 100 %”. Y entonces ocurrió lo que tantas veces ocurre: el gran ghosting conocido por todos los juniors.Pero bueno supongo que también estaría muy liado.
Vol. 2 — Startups: entusiasmo, caos y muchas videollamadas raras
He hecho varias entrevistas con startups y casi todas han tenido algo curioso. La primera no fue una videollamada, sino un vídeo. Querían que respondiera a varias preguntas grabándome, en formato tipo youtuber, para un puesto de Data Solutioner. Durante una semana me enviaron varios correos insistiendo para que grabara el vídeo.
Lo grabé. Lo envié. Y desaparecieron.
Ni un “gracias”, ni un “recibido”, ni una respuesta automática. No esperaba flores, ni un correo personalizado con música de violín. Pero un simple “hemos recibido tu candidatura” habría estado bien.
La siguiente startup ya apuntaba maneras desde el principio. Una reclutadora con una foto de perfil borrosa me escribió por una oferta a la que yo no me había apuntado. Querían entrevistarme con el jefe de IT. Mi primer pensamiento fue: “Esto tiene pinta de ser un timo jordano, deben querer mi wallet de bitcoin o mis órganos”. Pero somos científicos (ademas no tengo bitcoins), así que investigamos a ver a dónde nos lleva la oferta.
Entro a la videollamada de la entrevista y resultó que sí había una persona al otro lado. Era una startup con un equipo remoto de unas diez personas y buscaban una especie de mezcla entre PM, programador jefe y responsable de IA. Le expliqué que como PM podía aportar bastante, pero que como programador seguía considerándome junior.
Silencio.
Debieron ser siete segundos, pero a mí me parecieron treinta años. La entrevista terminó rápido con un “ok, ya te llamaremos”. Pensé que ahí acababa la historia. Pero no. Al día siguiente me escribió su jefe para una segunda entrevista.
El puesto ya no era exactamente el mismo. Ahora era de “colaborador”. Y cuando una oferta empieza a cambiar de nombre durante el proceso, normalmente algo se está moviendo debajo.
La entrevista empezó tarde. Muy tarde. Y lo primero que me dijo fue: “Estás descartado para el puesto”.
Buen comienzo.
Después añadió: “Pero como eres un perfil raro, quería conocerte”. A partir de ahí vinieron varias preguntas tipo “véndete”, “por qué debería contratarte” y dos casos técnicos reales en los que estaban trabajando. Esto último no me entusiasmó demasiado, porque una cosa es evaluar y otra muy distinta es convertir una entrevista en una sesión gratuita de consultoría, pero lo dicho ante la mínima posibilidad de encontrar trabajo al final todos pasamos por el aro.
Después de una hora, se quedó con mi portfolio de publicista, mi GitHub y volvió a decirme que era un perfil raro y que lo pensaría durante la semana. Llegado a ese punto, yo solo quería cerrar Google Meet.
Tuve suerte: no volví a saber de ellos.
Ese mismo día, dos horas después, me llamó otra empresa para un puesto de becario backend en otra startup con oficina frente al mar. La primera llamada fue muy bien. CEO y CTO fueron agradables, hubo feeling y la posición parecía interesante.
Durante la semana siguiente, ambos estuvieron mirando mi LinkedIn casi a diario. Después me propusieron una prueba técnica en directo. Para quienes no hayan vivido esa experiencia: básicamente consiste en programar mientras una persona observa tu pantalla y tú intentas pensar, explicar y no olvidar cómo se escribe un for.
La prueba era supuestamente de Django. Recalco “supuestamente” porque Django no apareció por ninguna parte. Me pasé una semana practicando Django y, cuando llegó el día, me encontré con un repositorio de GitHub con diez tickets para resolver errores en Python básico.
Empezamos. Reconozco que programar con alguien mirándome en directo hace que mis capacidades caigan aproximadamente un 200 %. De diez issues, resolví cinco o seis. Cuando terminó, pensé: “Difícil será que no haya alguien que lo haya hecho mejor”.
Pero el feedback fue sorprendentemente bueno. Me dijeron: “Lo has hecho genial. La semana que viene tendrás un café con el equipo y, si hay feeling, empezarías el día X”.
¿Y qué pasó?
Ghosting.
De hecho, les escribí el mismo día en el que supuestamente iba a empezar, con un mensaje bastante prudente: “Hola, solo quería confirmar si finalmente el proceso queda descartado”. Ni respuesta.
Otra entrevista fue para una beca en una app de psicología. Me citaron por videollamada y apareció la CEO. Me explicó que había tenido una idea, que había estudiado emprendimiento, que se había unido a una red tipo lanzadera y que estaba montando equipo.
“Somos más de 100 personas”, dijo.
Yo pensé: “Un momento. ¿Más de 100 personas? ¿En una startup en incubadora? ¿Empezando? Algo no cuadra”. Y, efectivamente, algo no cuadraba.
La pista llegó con una pregunta: “¿Qué te motiva a querer colaborar con nosotros?”.
Colaborar.
Ahí ya empecé a entender.
Me explicó que la gente entraba, trabajaba full time y que no quería personas motivadas por el dinero, sino por crear algo increíble. Más adelante, si el trabajo le gustaba, podría ofrecer una participación.
Intenté resumirlo para asegurarme de que lo había entendido bien: “¿Quieres que trabaje ocho horas al día, gratis, motivado por el proyecto?”.
Silencio.
Le pregunté entonces si la beca era remunerada. Se enfadó. Me dijo que había hecho muchas entrevistas para ese puesto y que todo el mundo había entendido que no era remunerado. Yo le expliqué que el anuncio no lo dejaba tan claro y que, sinceramente, el planteamiento me parecía bastante problemático.
La conversación terminó poco después de contarme que ya tenían un becario trabajando gratis y estaba contento (pobre chico).
Me bloqueó en LinkedIn.
No voy a mentir: lo agradecí.
La última startup de esta tanda también tuvo su momento. Me escribieron desde una empresa joven, también con oficina frente al mar. Me citaron a una videollamada con CEO y CTO. El CTO no se conectó. El CEO propuso esperar.
Esperamos diez minutos.
Cuando le pregunté si sabía si se iba a unir, me dijo que el CTO había rechazado la convocatoria cuando recibió la invitación.
Bien.
Me preguntó si podía grabar la entrevista para pasársela después al CTO ausente. Le dije que sí. Y empezó con una frase que ya me hizo sospechar: “Cuéntame algo de ti, pero de ti de verdad. Algo profundo. Queremos conocerte como persona, no solo por el código”.
Le conté mi trayectoria. Entonces vio lo de Netflix y la entrevista se convirtió en una conversación de una hora y media sobre cómo había sido trabajar con Netflix, cómo era mi día a día como publicista y qué había aprendido en campañas grandes.
Casi nada sobre data. Nada sobre IA. Nada sobre la posición.
Al terminar, ¿qué pasó?
Exacto: ghosting.
Extras: pequeñas joyas del proceso
La entrevista con una IA
Una de las experiencias más curiosas fue una entrevista por WhatsApp. Mientras hablaba con el supuesto reclutador, empecé a notar algo raro. Escribía de una forma demasiado automática. Además, justo esos días había estado hablando en LinkedIn sobre reclutadores agénticos, así que tenía el tema fresco.
Le pregunté directamente: “¿Eres humano?”.
Su respuesta fue: “Soy parte del equipo de…”.
Le dije: “Eres una IA”. Volvió a responder lo mismo. Le pedí entonces una nota de audio para verificar que estaba hablando con una persona.
Ahí empezó a colapsar.
He creado varios agentes conversacionales en n8n para WhatsApp y sé bastante bien por dónde suelen fallar. Así que empecé a hacerle preguntas más específicas, a buscar inconsistencias y a probar los límites del flujo. Como experiencia, fue interesante. Como proceso de selección, bastante inquietante.
La reclutadora famosa
Me escribió una reclutadora con más de 300.000 seguidores en LinkedIn. Me mandó una oferta para la que no estaba cualificado. De hecho, ni siquiera era de mi especialidad.
Hasta ahí, nada nuevo.
Lo llamativo vino después: entre los requisitos me pedía enviar una foto mía y una foto de mi DNI por ambas caras, supuestamente porque el cliente era internacional. Le respondí que eso no era algo que se pudiera pedir así, sin más, en un proceso inicial.
Y aquí hubo una variación interesante del ghosting habitual:no me respondió a la pregunta pero al menos se despidió con educación antes de desaparecer.
Se agradece el detalle.
La start-stop
En esta ocasión no creo que la culpa fuera de los reclutadores. Dos veces me llamaron desde un equipo de selección para trabajar en un conocido banco español. En ambas ocasiones, el cliente paró el proceso.
La diferencia es que aquí sí me avisaron. Me escribieron, me informaron y cerraron el círculo.
Parece poca cosa, pero cuando llevas varios procesos llenos de silencios, una actualización honesta se agradece mucho.
Lo que me llevo de todo esto
Después de varias candidaturas, entrevistas, pruebas técnicas, vídeos, mensajes automáticos, matches que no eran matches y procesos que desaparecen sin explicación, hay una conclusión bastante clara: buscar trabajo en tech siendo junior no es solo enviar CVs.
Es aprender a gestionar la incertidumbre. Es no tomarte cada silencio como algo personal. Es distinguir entre una oportunidad real y una pérdida de tiempo. Es entender que una empresa también se está presentando ante ti durante el proceso.
Porque una entrevista no solo evalúa al candidato. También muestra cómo trabaja una compañía: cómo comunica, cómo organiza sus procesos, cómo trata el tiempo de los demás y cuánto respeta a las personas que están intentando entrar.
Y sí, al final encontré trabajo. Entré en Datadope después de un proceso sencillo, transparente y humano. Dos entrevistas, feedback constante y un equipo increíble desde el primer momento. Después de todo lo vivido, creo que ahí entendí la diferencia entre un proceso y un buen proceso. Quizá esa sea la diferencia entre una empresa que simplemente contrata y una empresa en la que realmente quieres quedarte.
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Experto en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, especializado en IA generativa, machine learning y Business Intelligence. Su trabajo transforma capacidades tecnológicas en productos y decisiones de negocio, conectando datos, tecnología y negocio.