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titulo: La hoja de vida, de un JSON a dos PDF
seccion: Hoja de vida
resumen: Fuente única en cv_data.json, generación automática de los PDF en español e inglés y las decisiones para pasar filtros ATS.
orden: 7
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## Fuente única

`curriculum/cv_data.json` es la única fuente del CV. Tiene los datos de contacto y, por idioma (`es` y `en`): `title`, `location`, `labels`, `summary`, `experience`, `skills`, `projects`, `education`, `certifications` y `awards`. La clave `files` dice el nombre del PDF de cada idioma.

Se edita desde el admin o a mano.


## Generación

`curriculum/generate_cv.py` usa ReportLab y escribe:

| Salida | Para qué |
| :-- | :-- |
| `curriculum/output/Harol_Guerrero_CV_ES.pdf` y `_EN.pdf` | Fuente versionada de los PDF. |
| `portfolio/public/cv/` (mismos nombres) | Copia que descarga el botón del portafolio. |

```bash
pip install -r curriculum/requirements.txt
python curriculum/generate_cv.py
```

Opciones: `--data` (otro JSON), `--out` (otra carpeta), `--site-dir` (otra carpeta para la copia) y `--no-site-copy`.

El PDF es determinista (`invariant=1`): si `cv_data.json` no cambió, el archivo sale idéntico y no hay commit.

## Automático

El workflow `.github/workflows/curriculum.yml` corre en cada push a `main` o `desarrollo` (salvo cuando solo cambian los propios PDF) y a mano. Instala ReportLab, genera los PDF y, si cambiaron, hace commit `chore: update CV` y push a la misma rama.

`portfolio/netlify.toml` sirve `/cv/*` con `must-revalidate`, así el visitante siempre baja la última versión.

## Pensado para ATS

- Una sola columna, sin tablas ni imágenes.
- Texto real y seleccionable: la fuente Inter (`curriculum/fonts/`, licencia OFL) va incrustada con su mapa Unicode, así el texto se puede extraer.
- Encabezados convencionales y fechas con formato uniforme.
- Metadatos del PDF (título y autor) completos.
- Colores sobrios, legibles también en blanco y negro.

## Regla de contenido: solo lo que se hizo

El CV describe lo construido y medido, no lo planeado. Ejemplo del commit `8bbfdbf` (2026-10-21): el proyecto ARIA decía que el asistente buscaba en OpenSearch y escalaba casos a un consultor humano, y ninguna de las dos cosas se construyó. Ahora dice que fue trabajo de un equipo de cinco personas, cuál fue la parte de Harol (interfaz de chat en React con respuestas en vivo y panel de fuentes, una API de pruebas en FastAPI y el pipeline batch), el stack real (Bedrock y RAG sobre S3 Vectors, en AWS serverless) y un tiempo de respuesta medido. OpenSearch salió también de la lista de habilidades. El texto coincide con la tarjeta y el caso de ARIA del portafolio (ver [portafolio](portafolio.md)).

## Datos personales

El JSON incluye teléfono y correo porque van impresos en el CV. Esta documentación no los repite.