Comment Career-Ops automatise la recherche d’emploi avec Claude Code et les agents IA en 2026

La recherche d’emploi en 2026 reste une tâche chronophage. Lire des dizaines de fiches de poste, adapter son CV à chaque offre, remplir des formulaires répétitifs, suivre les candidatures dans un tableur. Career-Ops, publié par Santiago Fernández de Valderrama (Head of Applied AI), transforme Claude Code en centre de commandement pour la recherche d’emploi. Le système multi-agents évalue les offres sur 10 dimensions (score A-F), génère des CV PDF optimisés ATS par offre, scanne les portails automatiquement et traite les candidatures en batch avec des workers parallèles. 19 400 étoiles GitHub en avril 2026, et son créateur a utilisé l’outil pour décrocher son poste actuel.

Temps de lecture : 14 min

Pourquoi automatiser la recherche d’emploi avec l’IA en 2026 ?

La recherche d’emploi classique mobilise des dizaines d’heures par semaine. Chaque offre nécessite une lecture attentive, une évaluation de l’adéquation avec son profil, une adaptation du CV et une lettre de motivation personnalisée. Career-Ops automatise la partie analytique de ce processus, en laissant la décision finale au candidat humain.

Le problème du spray-and-pray

La plupart des outils d’automatisation de candidature adoptent l’approche spray-and-pray : postuler au maximum d’offres sans évaluation préalable. Career-Ops prend l’approche inverse. Le système est un filtre qui identifie les rares offres qui valent le temps du candidat parmi des centaines. Le seuil recommandé : ne pas postuler en dessous de 4.0/5.

Santiago Fernández a traité 740+ offres via Career-Ops. Le système a généré 354 PDF personnalisés et lui a permis de décrocher un poste de Head of Applied AI. L’ironie, soulignée par le créateur : le système démontre exactement les compétences que les postes cibles recherchent, à savoir l’architecture multi-agents, l’automatisation et le design HITL (Human In The Loop).

Le temps économisé est considérable. La première semaine de recherche manuelle du créateur consistait à lire les fiches de poste, mapper les compétences et remplir les formulaires. Dès la deuxième semaine, il a arrêté de postuler manuellement pour construire Career-Ops. Le système a ensuite traité plus de 631 évaluations, prenant plus de décisions de filtrage que le candidat lui-même. Le ratio temps investi / résultats obtenus a basculé en faveur de l’automatisation dès la troisième semaine d’utilisation.

Les candidats qui cherchent dans des secteurs compétitifs (IA, fintech, cybersécurité) doivent traiter un volume d’offres élevé. Career-Ops transforme cette contrainte de volume en avantage : plus le système traite d’offres, plus le scoring s’affine grâce aux comparaisons accumulées. Le candidat développe une vision claire du marché en quelques jours au lieu de quelques semaines.

L’IA comme analyste, l’humain comme décideur

Career-Ops ne postule jamais automatiquement. L’IA analyse, évalue et prépare les documents. Le candidat lit chaque rapport, valide chaque PDF et décide de postuler ou non. Le système enregistre même un historique de déduplication (680 URLs vues) pour ne jamais réévaluer la même offre. Cette philosophie HITL garantit que l’automatisation sert le candidat sans le remplacer.

Cette approche rejoint la vision des superworkers IA : des professionnels augmentés par l’IA qui restent maîtres de leurs décisions stratégiques tout en déléguant l’analyse et la préparation.

Comment fonctionne l’architecture multi-agents de Career-Ops ?

Career-Ops n’est pas un script ni un bot d’auto-candidature. C’est un système multi-agents avec 14 modes opérationnels, chacun encapsulé dans un fichier skill Claude Code avec son propre contexte, ses propres règles et ses propres outils.

Les 14 modes opérationnels

Chaque mode est un skill isolé qui charge uniquement le contexte nécessaire. Le mode auto-pipeline exécute la chaîne complète : extraction de la fiche de poste, évaluation A-F, génération du rapport, création du PDF et enregistrement dans le tracker. Le mode évaluation produit un rapport en 6 blocs : résumé exécutif, correspondance CV, niveau, rémunération, personnalisation et probabilité d’entretien.

Le mode scan parcourt les portails d’emploi (Greenhouse, Ashby, Lever, pages entreprises) et collecte automatiquement les nouvelles offres. Le mode batch lance des workers Claude Code parallèles pour traiter 10+ offres simultanément. Le mode formation prépare les réponses aux questions d’entretien basées sur l’évaluation de l’offre.

Le mode compare permet de classer et comparer plusieurs offres côte à côte. Le mode négociation prépare des scripts de discussion salariale basés sur les données de marché et le scoring de l’offre. Le mode loop configure des scans récurrents pour ne manquer aucune nouvelle publication. Chaque mode ajoute une capacité spécifique sans complexifier les autres.

Les données circulent entre les modes via des fichiers partagés standardisés. Le CV en Markdown est la source de vérité pour toutes les évaluations. Le tracker TSV centralise les résultats. Le scan-history empêche les doublons. Cette architecture basée sur des fichiers texte rend le système entièrement auditable et versionnable via Git.

L’isolation de contexte par mode

Chaque mode charge exclusivement les informations nécessaires. Le mode auto-pipeline ignore les règles de contact. Le mode apply ignore la logique de scoring. Cette isolation garantit la testabilité (un mode se teste sans les autres), l’évolution indépendante (modifier le PDF ne casse pas l’évaluation) et la clarté du code. L’architecture suit le principe d’un agent qui raisonne sur le domaine plutôt qu’un script qui exécute des étapes figées.

Cette modularité rappelle l’approche des agents IA spécialisés par secteur : chaque mode est un expert dans son domaine, et la coordination entre modes produit un résultat supérieur à la somme des parties.

Comment Career-Ops évalue-t-il les offres sur 10 dimensions ?

Le système de scoring évalue chaque offre sur 10 dimensions pondérées et attribue une note globale de A (excellent) à F (inadapté). Claude lit la fiche de poste, le CV du candidat et le portfolio, puis produit un rapport structuré en 6 blocs.

Les 10 dimensions d’évaluation

Les dimensions couvrent l’adéquation technique (correspondance des compétences), le niveau de poste (senior, staff, director), la rémunération (fourchette vs attentes), la localisation, la culture d’entreprise, les perspectives de croissance, l’intérêt du projet, la charge de travail estimée, la stabilité de l’entreprise et le potentiel de personnalisation de la candidature. Chaque dimension reçoit un score individuel qui contribue au score global pondéré.

Le rapport en 6 blocs produit un résumé exécutif (go/no-go rapide), une analyse détaillée de la correspondance CV, une évaluation du niveau, une analyse de la rémunération, des recommandations de personnalisation et une estimation de la probabilité d’obtenir un entretien. Ce format structuré permet au candidat de prendre une décision informée en 2 à 3 minutes de lecture.

La déduplication et le suivi

Le fichier scan-history.tsv enregistre 680 URLs vues. La déduplication fonctionne par correspondance exacte d’URL et par correspondance normalisée entreprise+poste. Aucune offre n’est réévaluée, même si elle apparait sur plusieurs portails. Le tracker TSV (applications.md) centralise toutes les candidatures avec leur score, leur statut et les liens vers les rapports et PDF générés.

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Comment Career-Ops génère-t-il des CV PDF optimisés ATS ?

Career-Ops génère un CV PDF personnalisé pour chaque offre évaluée. Le PDF est optimisé pour les systèmes ATS (Applicant Tracking Systems) qui filtrent automatiquement les candidatures dans les grandes entreprises.

Le pipeline de génération PDF

Le CV source est stocké en Markdown (cv.md). Pour chaque offre, Claude analyse les mots-clés de la fiche de poste, sélectionne les expériences et compétences les plus pertinentes du CV, ajuste le cadrage (framing adaptatif) et injecte les mots-clés dans un template HTML. Puppeteer (via Playwright et Chromium) rend le HTML en PDF haute qualité.

Le fichier article-digest.md contient les proof points extraits du portfolio et des articles publiés. Ces éléments de preuve sont automatiquement associés aux compétences évaluées par l’offre, renforçant la crédibilité du CV. Les 354 PDF générés par le créateur montrent la fiabilité du pipeline sur un grand volume.

Le framing adaptatif ajuste la présentation des expériences selon le contexte de l’offre. Pour un poste orienté produit, les expériences de développement sont cadrées en termes d’impact utilisateur. Pour un poste orienté infrastructure, les mêmes expériences sont cadrées en termes de scalabilité et de fiabilité. Le contenu factuel reste identique, seul l’angle de présentation change.

Le go dashboard (écrit en Go) fournit une vue d’ensemble graphique de toutes les candidatures en cours. Les statuts, les scores et les dates de suivi sont affichés dans une interface locale. Ce dashboard remplace le tableur Google Sheets que la plupart des candidats utilisent pour suivre leurs candidatures.

L’optimisation ATS

Les systèmes ATS filtrent les candidatures par correspondance de mots-clés. Un CV générique passe rarement ces filtres. Career-Ops adapte chaque CV en injectant les termes exacts de la fiche de poste dans les sections pertinentes, tout en maintenant la cohérence factuelle avec le profil réel du candidat.

Le template HTML (cv-template.html) est personnalisable. Les équipes qui gèrent la création de sites web reconnaîtront l’approche : un template structuré, des variables dynamiques et un rendu automatisé qui produit un document professionnel à chaque exécution.

Comment le traitement en batch parallélise-t-il les candidatures ?

Le mode batch lance un conducteur qui orchestre des workers Claude Code parallèles. Chaque worker est un processus Claude Code indépendant avec 200K tokens de contexte, recevant le batch-prompt.md complet comme instruction.

L’architecture conducteur-workers

Le fichier batch-input.tsv contient la liste des offres à traiter (id, url, source). Le conducteur (batch-runner.sh) distribue les offres aux workers, suit la progression dans batch-state.tsv, gère les reprises en cas d’échec et fusionne les résultats. Un worker qui plante ne bloque jamais les autres. La tolérance aux pannes est intégrée dans l’architecture.

Chaque worker produit un rapport Markdown, un PDF et une entrée dans le tracker TSV. Le script merge-tracker.js fusionne automatiquement les résultats dans le tracker central (applications.md). Le coût marginal par évaluation est nul pour les utilisateurs d’un abonnement Claude Max.

Le coût zéro marginal

Career-Ops fonctionne sur l’abonnement Claude Max 20x (200 dollars par mois), que le créateur utilise déjà pour son portfolio, son chatbot et ses articles. Les 740+ évaluations n’ont généré aucune facture supplémentaire. Cette caractéristique rend le système accessible à tout utilisateur disposant d’un abonnement Claude existant.

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Comment installer et personnaliser Career-Ops pour son propre profil ?

Career-Ops s’installe en clonant le dépôt GitHub, puis se personnalise en modifiant quelques fichiers de configuration. Le système est conçu pour être adapté par Claude Code lui-même : demandez à l’agent de changer les archétypes, traduire les modes ou ajuster le scoring.

Installation et configuration

L’installation nécessite Node.js, Playwright avec Chromium (pour la génération PDF), et Claude Code. Le fichier config/profile.yml contient les données personnelles du candidat. Le fichier cv.md stocke le CV en Markdown. Le fichier portals.yml configure les portails d’emploi à scanner. La commande npm run doctor vérifie que tous les prérequis sont installés.

La personnalisation se fait directement via Claude Code. « Change the archetypes to backend engineering roles », « Translate the modes to English », « Add these 5 companies to portals.yml » : l’agent lit les mêmes fichiers qu’il utilise et sait exactement quoi modifier. Le DATA_CONTRACT.md sépare les fichiers utilisateur (jamais auto-modifiés) des fichiers système.

Le portfolio complémentaire cv-santiago

Le créateur publie également son portfolio (cv-santiago) en open source : un site web interactif avec chatbot IA, dashboard LLMOps et études de cas. Les candidats qui utilisent Career-Ops peuvent forker ce portfolio pour accompagner leur recherche d’emploi avec une présence en ligne professionnelle. Le chatbot répond aux questions des recruteurs en se basant sur le CV et les expériences du candidat.

Le mode apply utilise Playwright pour remplir automatiquement les formulaires de candidature sur les portails d’emploi. L’agent lit la page, récupère l’évaluation cachée de l’offre, et génère des réponses cohérentes avec le scoring. Le candidat revoit chaque réponse avant la soumission finale. Ce workflow semi-automatisé réduit le temps de candidature de 30 minutes à 5 minutes par offre, tout en maintenant la qualité et la personnalisation de chaque soumission.

L’intégrité des données est garantie par des vérifications automatiques. Le script merge-tracker valide la cohérence entre les rapports, les PDF et le tracker central. Les entrées dupliquées sont détectées et signalées. Les statuts suivent un ensemble canonique défini dans templates/states.yml, empêchant les erreurs de saisie dans le suivi des candidatures.

Le système de hooks Claude Code (définis dans .claude/settings.json) permet d’ajouter des comportements personnalisés au démarrage de chaque session. Un hook peut charger automatiquement le contexte du dernier scan, afficher les offres en attente de décision, ou rappeler les deadlines de relance. Ces hooks transforment le démarrage d’une session de recherche d’emploi en quelques secondes de chargement au lieu de plusieurs minutes de mise en contexte manuelle.

Career-Ops démontre comment Claude Code, initialement conçu pour le développement logiciel, peut être détourné pour automatiser des workflows métier complexes. Le principe est transposable : n’importe quel processus qui implique de l’analyse, de l’évaluation et de la génération de documents peut bénéficier de la même architecture multi-modes. Les équipes commerciales, juridiques ou RH peuvent s’inspirer de cette approche pour leurs propres pipelines d’automatisation.

• Career-Ops utilise 14 modes opérationnels encapsulés dans des skills Claude Code isolés
• Le scoring sur 10 dimensions pondérées produit un rapport structuré en 6 blocs (résumé, correspondance, niveau, rémunération, personnalisation, probabilité)
• Le pipeline PDF génère des CV optimisés ATS via Playwright et Chromium pour chaque offre évaluée
• Le traitement en batch lance des workers Claude Code parallèles avec 200K tokens de contexte chacun
• La déduplication par URL et par correspondance entreprise+poste empêche toute réévaluation
• Le système a traité 740+ offres et généré 354 PDF pour son créateur, sans coût supplémentaire

Questions fréquentes sur Career-Ops et la recherche d’emploi IA

Career-Ops postule-t-il automatiquement aux offres ?

Career-Ops ne postule jamais automatiquement. Le système analyse, évalue et prépare les documents. Le candidat lit chaque rapport, valide chaque PDF et décide de postuler. Le mode apply remplit les formulaires via Playwright mais attend toujours la validation humaine avant soumission.

Combien coûte Career-Ops ?

Career-Ops est open source et gratuit. Le coût se limite à l’abonnement Claude Code ou Claude Max (20 à 200 dollars par mois selon le plan). Les 740+ évaluations du créateur n’ont généré aucune facture supplémentaire au-delà de son abonnement Claude Max existant.

Career-Ops fonctionne-t-il en français ?

Career-Ops est conçu en anglais et espagnol par défaut. Les modes peuvent être traduits en français en demandant à Claude Code : « Translate the modes to French ». Le scoring et la génération de PDF s’adaptent automatiquement à la langue du CV et des fiches de poste.

Quels portails d’emploi Career-Ops scanne-t-il ?

Career-Ops scanne les portails Greenhouse, Ashby, Lever et les pages carrières d’entreprises. Le fichier portals.yml configure les entreprises à surveiller. Le mode scan collecte automatiquement les nouvelles offres et les soumet au pipeline d’évaluation.

Comment fonctionne la déduplication ?

Le fichier scan-history.tsv stocke 680 URLs vues. La déduplication fonctionne par correspondance exacte d’URL et par correspondance normalisée entreprise+poste contre applications.md. Aucune offre n’est réévaluée, même si elle apparait sur plusieurs portails.

Career-Ops fonctionne-t-il avec d’autres LLM que Claude ?

Career-Ops est conçu pour Claude Code et utilise le format de skills Claude Code. L’adaptation à d’autres LLM nécessite de réécrire les fichiers de modes. Le système utilise le contexte 200K tokens de Claude pour le traitement en batch, ce qui limite la compatibilité directe avec des modèles à contexte plus court.

Peut-on utiliser Career-Ops pour un profil non technique ?

Career-Ops est personnalisable via Claude Code. Les archétypes, le scoring et les dimensions d’évaluation s’adaptent à tout profil : marketing, finance, juridique, créatif. Il suffit de demander à Claude : « Change the archetypes to marketing manager roles » et l’agent modifie les fichiers de configuration.

Comment Career-Ops génère-t-il les PDF ?

Le CV source en Markdown est analysé par Claude qui sélectionne les expériences pertinentes pour l’offre. Un template HTML reçoit les données personnalisées et les mots-clés ATS. Playwright avec Chromium rend le HTML en PDF haute qualité. Chaque PDF est unique et optimisé pour l’offre ciblée.

Quel est le seuil de score recommandé pour postuler ?

Career-Ops recommande de ne pas postuler aux offres notées en dessous de 4.0/5 (soit un B minimum). Cette approche filtrante identifie les rares offres qui méritent l’investissement en temps du candidat. Le système est conçu comme un filtre, pas comme un outil de candidature massive.

Le portfolio cv-santiago est-il nécessaire ?

Le portfolio cv-santiago est un complément optionnel. Il fournit un site web interactif avec chatbot IA qui répond aux questions des recruteurs. Career-Ops fonctionne sans portfolio, mais la combinaison des deux renforce la candidature en démontrant des compétences pratiques en IA et automatisation.

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