MyCareer.NJ.gov: evidencia para el próximo paso

MyCareer.NJ.gov (se abre en una pestaña nueva) ayuda a una persona a pasar de una pregunta sobre su carrera a ocupaciones comparables, capacitación aprobada, resultados de programas, empleos, ayuda con matrícula y servicios de apoyo. Lideré la ingeniería desde el prototipo inicial hasta la plataforma estatal como parte de una colaboración más amplia de gobierno, investigación, diseño, producto y entrega. Fui la ingeniera primaria en el sitio público, la aplicación Career Navigator (se abre en una pestaña nueva) y el motor de recomendaciones en FastAPI. El servicio está disponible en inglés y español; eso describe el producto y el trabajo lingüístico revisado, no mi dominio personal.

De la beta al lanzamiento estatal

El estado publicó la primera beta en 2022 y relanzó la plataforma ampliada en marzo de 2024 (se abre en una pestaña nueva) después de investigar y probar con residentes, proveedores de capacitación, orientadores laborales y especialistas académicos. Un registro de GA4 verificado el 17 de julio de 2026 muestra 1,8 millones de personas usuarias activas desde el 1 de diciembre de 2023, 635.000 en los doce meses anteriores, un rango mensual documentado de 56.000 a 78.000 y más de 2,1 millones de meses-persona acumulados. Las personas usuarias activas se miden por dispositivo y pueden incluir tráfico de fuera del estado. Esas cifras establecen escala operativa, no causalidad laboral.

La campaña pública tuvo su propio ciclo de entrega

Nueva Jersey apoyó el servicio con video en streaming, redes sociales pagadas y publicidad gráfica creadas por el Laboratorio de Comunicación y Participación de la Oficina de Innovación de NJ (ahora la New Jersey Innovation Authority) junto con el Departamento de Trabajo y Desarrollo Laboral. La campaña de medios comenzó en octubre de 2024, se amplió en abril de 2025 y concluyó en agosto de 2025. Los resultados registrados de la campaña (se abre en una pestaña nueva) informan más de 40,5 millones de impresiones de video, 1,2 millones de clics y un aumento interanual del tráfico del sitio de 1.400 por ciento. Son medidas de la campaña y de la plataforma. Las incluyo para mostrar el lanzamiento público alrededor del producto, no para reclamar la autoría individual de la campaña ni resultados laborales a partir de una impresión.

De qué fui responsable

Asumí la canalización de CI/CD, las herramientas de publicación y despliegue, la suite de migraciones de base de datos y el middleware bilingüe; fui coautora principal de la composición de la API. Diseñé y dirigí el sistema completo, incluidas sus formas de Contentful, GraphQL, búsqueda y puertos y adaptadores, mientras otras personas implementaron partes importantes de esas capas. El registro público de implementación hasta noviembre de 2025 (se abre en una pestaña nueva) cubre todas las superficies del sitio principal y su infraestructura de entrega; su propio README excluye de forma explícita Career Navigator, cuyo trabajo documento desde mi registro separado del proyecto. En las tres bases de código, el registro archivado muestra una responsabilidad sostenida como ingeniera primaria; no uso solo el repositorio público del sitio principal para cuantificar trabajo que no puede mostrar. Mantener pública esa implementación también crea infraestructura cívica inspeccionable y reutilizable para otros estados. Es evidencia de responsabilidad técnica sostenida dentro de un esfuerzo de varias organizaciones, no autoría exclusiva.

Fortalecer un servicio público

Lideré una migración sin tiempo de inactividad de GCP a AWS —cómputo, base de datos, secretos y procesos en clúster— mientras el servicio seguía activo. El producto pasó de unos 400 archivos a más de 3.200 y aproximadamente 330.000 líneas en tres repositorios, con más de 200 cambios de esquema. La cobertura subió de casi cero a 93–96 por ciento, las vulnerabilidades conocidas bajaron de 163 a 10 con el backend en cero y entraron controles de accesibilidad, cobertura, Lighthouse y seguridad en la ruta pública de publicación (se abre en una pestaña nueva). El monitoreo registró 100 por ciento ‘Good’ en Core Web Vitals sobre 199.574 evaluaciones de URL y una mediana de rendimiento de escritorio de 99; la posición orgánica pasó de 35,7 a 9,1 y los clics mensuales subieron 403 por ciento. Son medidas puntuales de ingeniería y descubrimiento, no una afirmación de que cada persona vivió un servicio sin barreras.

Un servicio conectado, no una sola herramienta

• Career Navigator (se abre en una pestaña nueva) convierte un currículo o historial laboral en orientaciones personalizadas de carrera y capacitación; es la única superficie mantenida fuera del repositorio del sitio principal.
• Training Explorer (se abre en una pestaña nueva) permite buscar, filtrar, comparar y revisar miles de programas aprobados por costo, duración, ubicación, accesibilidad, idioma, horario, servicios y resultados.
• Career Pathways (se abre en una pestaña nueva) conecta funciones y credenciales progresivas en industrias principales con perfiles detallados de ocupaciones (se abre en una pestaña nueva) y con la lista estatal de ocupaciones de alta demanda (se abre en una pestaña nueva); la implementación pública de las rutas (se abre en una pestaña nueva) conecta funciones con tareas, credenciales, ascenso, empleos, capacitación y apoyo financiero.
• Los recursos de apoyo (se abre en una pestaña nueva) llevan la decisión hasta la eliminación de barreras, incluida una colección específica de ayuda con la matrícula (se abre en una pestaña nueva).
• Los recursos para proveedores (se abre en una pestaña nueva) hacen visible la operación: elegibilidad, informes trimestrales, renovación y la finalidad de protección al consumidor de la Lista de Proveedores de Capacitación Elegibles.

La beta publicada de Career Navigator puso en producción el trabajo econométrico heredado de DOORS y RIPL/Rutgers; no es el prototipo conversacional separado de 2026. Combinó más de 400.000 currículos, registros salariales desidentificados, datos de empleo de NLx y transiciones laborales observadas para ordenar orientaciones de carrera y capacitación. El informe del Grupo de Trabajo sobre IA de Nueva Jersey (se abre en una pestaña nueva) describe factores como vacantes suficientes, capacitación o cambios de carrera de personas con habilidades similares y posibles aumentos salariales. Yo diseñé y operé el sistema de producción; no originé los modelos econométricos subyacentes.

Primero, una base ocupacional

Antes de las fichas de resultados, dirigí la arquitectura de una capa ocupacional que comenzó con los servicios web de O*NET (se abre en una pestaña nueva) para definiciones y tareas de ocupaciones y después incorporó la API de CareerOneStop (se abre en una pestaña nueva) y las señales de empleo de NLx a esa base. La composición pública del detalle ocupacional (se abre en una pestaña nueva) combina esas fuentes con salarios, demanda, educación y capacitación relacionada de Nueva Jersey. El modelo público de datos (se abre en una pestaña nueva) muestra cómo los datos educativos de BLS y los cruces CIP/SOC de NCES conectan perfiles ocupacionales con programas ETPL y resultados. El registro también documenta una corrección de coherencia de 2025 (se abre en una pestaña nueva) que mantuvo los recuentos de empleos y las búsquedas externas sobre el mismo identificador SOC. Mi función fue dirigir e integrar el sistema; el equipo creó módulos sustanciales de los clientes.

Después, los resultados por programa se convirtieron en producto

Añadí las fichas de resultados por programa (se abre en una pestaña nueva) con datos recopilados por el Heldrich Center for Workforce Development de Rutgers (se abre en una pestaña nueva). Cada ficha muestra finalización, empleo a seis y doce meses, ingresos anuales medianos a seis y doce meses y principales industrias en el momento de comparar. Heldrich calcula las medidas subyacentes con datos administrativos y registros salariales estatales; mi contribución fue convertir esa evidencia en una superficie de decisión clara por programa. El objetivo no era crear otro directorio, sino permitir comparar decisiones importantes con datos públicos en términos que una persona pudiera usar.

Un ejemplo por programa

Un ejemplo por programa proporcionado para este caso incluye una tasa de finalización del 97 %; empleo del 66 % a los seis meses y del 66 % a los doce meses; e ingresos después de la capacitación de $32.584 a los seis meses y $56.654 a los doce meses.

• Transporte general de carga por carretera, larga distancia, carga completa
• Transporte general de carga por carretera, local
• Almacenamiento general

La rendición de cuentas siguió visible

Las páginas de programas advierten cuando cohortes pequeñas limitan la fiabilidad, dejan explícitos los resultados faltantes y permiten informar datos incorrectos. Las explicaciones de las fuentes de datos (se abre en una pestaña nueva) fechan y matizan las señales laborales que cambian con el tiempo; en la operación, los informes y controles de calidad de proveedores (se abre en una pestaña nueva) vinculan la visibilidad pública y la elegibilidad para fondos de capacitación con el trabajo trimestral de datos. La evidencia solo ayuda si sus límites y su vía de corrección siguen formando parte de la interfaz.

El catálogo era una operación, no una captura

Durante más de tres años mantuve vigentes cada semana más de 3.800 programas aprobados de la ETPL (se abre en una pestaña nueva) sin interrupción. Diagnostiqué defectos que ocultaban silenciosamente cientos de listados válidos, reparé la ruta de datos y reconstruí la actualización como una operación cuatro veces al día. También hice exigible en la entrega la paridad revisada del texto de interfaz en inglés y español; la búsqueda actual de Training Explorer (se abre en una pestaña nueva) todavía advierte que las consultas de texto libre deben hacerse en inglés. El modelo público de datos (se abre en una pestaña nueva) muestra cómo los identificadores, costos, credenciales, accesibilidad, idiomas, cuidado infantil, horarios y campos CTDL atravesaban el catálogo. Un programa que existe en el origen pero desaparece de la búsqueda no es un problema menor de calidad; es una opción pública eliminada del mundo de una persona.

La interoperabilidad era la estrategia de producto

Lideré la implementación de ingeniería de MyCareer que apoyó el avance de Nueva Jersey para publicar datos de capacitación y credenciales laborales mediante Credential Engine (se abre en una pestaña nueva) con CTDL, el Lenguaje de Descripción de Transparencia de Credenciales (se abre en una pestaña nueva). CTDL es un estándar semántico de datos enlazados para búsqueda, descubrimiento e interoperabilidad entre sistemas. El hilo arquitectónico era la portabilidad: programas, organizaciones, credenciales, servicios de apoyo, ocupaciones y resultados debían seguir siendo legibles por máquinas y comparables más allá de una interfaz, agencia o proveedor.

En la publicación, coordiné el mapeo entre sistemas y la ruta de entrega de datos estatales de programas. En el consumo, construí los controles de integración que normalizaban oportunidades de aprendizaje, organizaciones, credenciales y servicios de apoyo en CTDL desde el Credential Registry (se abre en una pestaña nueva) al contrato público existente de Training Explorer. La validación del publicador, la sincronización completa e incremental, las ejecuciones auditables, los reintentos transaccionales, los identificadores conservados y la alternativa local hacían inspeccionable la conciliación y evitaban que una interrupción externa rompiera las páginas de programas. La capacidad de consumo estaba controlada por una bandera, por lo que la describo como arquitectura de interoperabilidad implementada, no como comportamiento universalmente activo en producción.

También llevé esa experiencia de implementación de Nueva Jersey a Credential Engine como miembro registrada de su Grupo Asesor de CTDL (se abre en una pestaña nueva) desde enero de 2025 hasta julio de 2026, aportando experiencia práctica en reuniones periódicas. La página pública de Credential Engine describe participación abierta, pero solo enumera a miembros principales; no afirmo haber tenido esa condición.

Lo que las cifras no dicen

La cifra de 1,8 millones de personas usuarias activas pertenece a la plataforma y la colaboración. Es distinta de los registros de finalización, empleo e ingresos que el producto publica por programa. Esos resultados describen cohortes observadas mediante cruce con registros salariales; no establecen que el sitio —ni una persona de ingeniería— causara un resultado laboral. Las impresiones de campaña son una tercera medida. Mantengo las tres separadas porque escala operativa, evidencia para decidir e impacto causal son afirmaciones distintas.

Los datos aprobados de programas, ocupaciones, salarios y servicios de apoyo se convirtieron en la base de evidencia para el prototipo separado de orientación laboral. La plataforma atendió a residentes; las salvaguardas compartidas de IA se publicaron después; el orientador conversacional no se lanzó.

Lanzamiento público, reconocimiento profesional y contexto externo

Nueva Jersey fijó una fecha pública y visible para el servicio. El comercial estatal de la campaña de MyCareer.NJ.gov (se abre en una pestaña nueva) muestra la campaña que vio la población. Lideré la entrega de ingeniería para el lanzamiento; el Laboratorio de Comunicación y Participación de la Oficina de Innovación de NJ (ahora la New Jersey Innovation Authority) y NJDOL crearon y dirigieron la campaña.

El Labor Market Information Institute (se abre en una pestaña nueva) apoya a profesionales estatales que producen e interpretan datos laborales. En 2026 otorgó al Departamento de Trabajo y Desarrollo Laboral de Nueva Jersey (NJDOL) su premio al mejor enfoque estatal de información laboral en impacto y sostenibilidad por el enfoque basado en evidencia del departamento y MyCareer.NJ.gov (se abre en una pestaña nueva). Los premios del Instituto reconocen trabajo estatal que puede servir de ejemplo para otros estados. Es un reconocimiento a NJDOL y al proyecto, no un premio personal.

La National Association of State Workforce Agencies (NASWA) (se abre en una pestaña nueva) representa a las agencias laborales de los 50 estados, Washington D. C. y los territorios de Estados Unidos. Su índice oficial de nominaciones (se abre en una pestaña nueva) incluye MyCareer.NJ.gov entre las nominaciones de 2025 en Data Insights and Innovations, sin el asterisco que identifica a quienes ganaron. Es una nominación del ecosistema profesional, no una victoria ni un premio personal.

• Oficina de Innovación de Nueva Jersey: registro de primera parte de una organización estatal socia (se abre en una pestaña nueva)
• Harvard Project on Workforce: Training Explorer ofrece un posible modelo prometedor de capacitación pública (se abre en una pestaña nueva)
• Fast Company: contexto de una organización socia por Beth Simone Noveck, fundadora y asesora no remunerada de la Oficina de Innovación de NJ (se abre en una pestaña nueva)
• Real World Data Science de la Royal Statistical Society: Career Navigator en una serie sobre IA y trabajo (se abre en una pestaña nueva)
• ROI-NJ: cobertura de un medio empresarial de Nueva Jersey sobre el lanzamiento estatal (se abre en una pestaña nueva)