Pegas devsChile()

Vitrina de ofertas de trabajo tech en Chile. Las pegas se obtienen parseando newsletters de LinkedIn Jobs (y otras fuentes), se almacenan en PostgreSQL y se publican como sitio estático.

Arquitectura

Gmail (newsletters LinkedIn) ─┐
                               ├─→ n8n (parser + dedup) → PostgreSQL → Static Site (nginx)
GetOnBoard (API pública v0)  ─┘                                          │
                                                              pegas.devschile.cl

Componentes

Componente	Descripción	Stack
Frontend	Sitio estático con buscador y filtros	HTML/CSS/JS vanilla, nginx:alpine
Backend	API de datos	PostgreSQL 16 (Coolify)
Ingestión	Lee emails y APIs de portales, parsea, guarda en BD	n8n workflow
Build	Genera data.json desde la BD	Node.js (Dockerfile multi-stage)

Fuentes de pegas

Fuente	Método	Frecuencia	Filtro
LinkedIn	Parseo de newsletter por email (2 casillas Gmail)	Cada 30 min (Gmail Trigger)	Todas las categorías tech detectadas por keyword
GetOnBoard	API pública v0 (sin auth), n8n/test-getonbrd.js valida el filtro	Cada 6h (Schedule Trigger)	Categorías dev/tech (programming, mobile-developer, sysadmin-devops-qa, data-science-analytics, machine-learning-ai, cybersecurity) + solo countries incluye Chile o Remote

Fuentes evaluadas y descartadas por ahora (ver plan.md/resumen.md para detalle y razones): RemoteOK (global/US-centric, exige backlink por ToS), We Work Remotely y Remotive (sin foco LatAm), Laborum/Computrabajo/BuscoJobs Chile/beBee/JobLeads (sin API ni RSS públicos — beBee y JobLeads bloquean /api/ por robots.txt), FinderHR (es un headhunter manual, no un job board), Himalayas (API pública real pero volumen masivo y global, requiere filtro geográfico más fino antes de sumarla). Google no es una fuente: no tiene API pública de empleos, solo agrega schema.org/JobPosting de otros sitios — ver roadmap para la idea de agregar ese schema a nuestras propias pegas.

Flujo de datos

1. Trigger → Gmail Trigger (LinkedIn, cada 30 min) o Schedule Trigger (GetOnBoard, cada 6h)
2. Parser/Fetch → Extrae o normaliza título, empleador, link, descripción, categoría, sueldo, tags
3. Deduplicación → Verifica contra PostgreSQL (UNIQUE en url, ON CONFLICT DO NOTHING)
4. INSERT → Guarda nueva pega en la BD (nodo único compartido por ambas fuentes)
5. Slack + Redeploy → Si hubo pegas nuevas, notifica a #trabajos y n8n dispara redeploy en Coolify, regenerando data.json
6. Frontend → index.html carga data/data.json y renderiza con filtros

Estructura del repositorio

├── index.html              # Frontend estático
├── css/style.css           # Estilos
├── js/app.js               # Lógica: fetch, filtros, render
├── scripts/
│   ├── generate-json.js    # Lee PostgreSQL → data.json
│   └── init-db.js          # CREATE TABLE IF NOT EXISTS
├── schema.sql              # Esquema de la BD
├── n8n/
│   ├── workflow.json       # Workflow de n8n (exportado)
│   ├── parser-code.js      # Parser LinkedIn standalone (para tests)
│   └── test-getonbrd.js    # Valida en vivo el filtro Chile/Remoto de GetOnBoard
├── Dockerfile              # Multi-stage: build + nginx:alpine
├── nginx.conf              # Config nginx
└── README.md

Base de datos

Tabla pegas:

Columna	Tipo	Descripción
id	SERIAL PK
url	TEXT UNIQUE	Link original a la oferta — clave de deduplicación
titulo	TEXT	Título de la oferta
empleador	TEXT	Empresa
descripcion	TEXT	Descripción extraída
categoria	TEXT	Categoría (para filtros)
ubicacion	TEXT	Ubicación geográfica
sueldo	TEXT	Sueldo/rango salarial detectado, si existe
tags	TEXT	Tags separados por coma (ej. remote)
fecha_publicacion	TIMESTAMP	Fecha de la oferta (real si la fuente la entrega, si no la de ingesta)
fuente	TEXT	Origen: linkedin, getonbrd, etc.
email_origen	TEXT	Casilla de email de donde se parseó (null si no aplica)
activo	BOOLEAN	Soft delete (default TRUE)
fecha_creacion	TIMESTAMP	Fecha de ingreso al sistema

Desarrollo

# Instalar dependencias
npm install

# Generar data.json (requiere DATABASE_URL)
DATABASE_URL=postgres://... node scripts/generate-json.js

# Inicializar BD (crea tabla)
DATABASE_URL=postgres://... node scripts/init-db.js

Deploy

Hosteado en Coolify como aplicación GitHub (devschile/pegas).

Build: Dockerfile multi-stage — la etapa de build ejecuta init-db.js + generate-json.js y copia data.json a la imagen nginx final.

Variables de entorno requeridas en Coolify:

• DATABASE_URL: connection string de PostgreSQL

Redeploy trigger: n8n llama a la API de Coolify para redeployar cuando hay pegas nuevas.

Licencia

MIT

Roadmap

• Parser de LinkedIn Jobs (emails)
• PostgreSQL + deduplicación por URL
• Frontend con buscador y filtros
• Notificación agrupada en Slack
• Detección de sueldo/rango salarial
• GetOnBoard — API pública v0, sin auth, filtrada a Chile/Remoto (nodos getonbrd-* en n8n/workflow.json, validado con n8n/test-getonbrd.js)
• Fuentes adicionales — evaluadas y descartadas por ahora: ver tabla "Fuentes de pegas" más arriba. Candidata más viable a futuro: Himalayas (API pública real, pero requiere filtro geográfico más fino por su volumen global)
• Auto-expiración de pegas antiguas
• Dashboard de métricas