El resumen mezcla identidad de estudiante con rol actual sin definir claramente quién es esta persona ni por qué debería ser contratada como Analista de Datos.

• Se presenta como 'estudiante' cuando ya tiene experiencia laboral real → el reclutador lo clasifica mentalmente como junior sin experiencia antes de leer la experiencia.
• No hay ninguna mención al cargo al que postula ni a propuesta de valor como Analista de Datos → compite como perfil genérico contra candidatos que sí se presentan con claridad.
• 'Analítico y organizado' son atributos que pone el 90% de los CVs → no diferencia en nada, ocupa espacio que podría usarse para algo concreto.

Hay un logro real (70% reducción de quejas) que salva el CV, pero está mal presentado y es el único. El resto de la descripción es lista de tareas sin impacto.

• El 70% de reducción de tasa de quejas es un logro cuantificado concreto que distingue el perfil → es lo único que puede hacer que un reclutador llame.
• Solo hay una experiencia laboral y ocupa 3 líneas → frente a candidatos con experiencias bien desarrolladas, parece perfil con poco historial aunque lleve años en el rol.
• 'Disminuir los errores y bajar el dinero mal pagado' son logros sin número → el reclutador no puede evaluar el impacto real y los ignora en la primera lectura.
• No se especifica el tamaño de la empresa (IST), número de personas impactadas ni contexto del rol → imposible saber si la escala es relevante para el cargo al que postula.

La carrera es relevante pero la presentación genera confusión sobre si está titulado o no, lo que activa la duda del reclutador.

• El CV dice '2020-2022' pero también 'Promedio actual' → ¿terminó o no? Esa ambigüedad hace que el reclutador asuma que no está titulado y lo descarte para roles que exigen título.
• Los cursos de Datacamp y Udemy están listados sin fecha ni relevancia para el cargo → en 2026 esos cursos son percibidos como básicos y desactualizados.
• Ingeniería Industrial tiene base cuantitativa que aporta credibilidad para roles de datos en el mercado chileno.

El stack está bien para empezar, pero faltan las herramientas que los reclutadores chilenos de datos buscan activamente en 2025-2026.

• Python + SQL + Tableau es el tridente mínimo esperado para Analista de Datos → al menos no falta lo básico.
• No aparece Power BI → es la herramienta más solicitada en ofertas de Analista de Datos en Chile (Laborum, Computrabajo), su ausencia elimina este CV de filtros automáticos.
• No aparece ninguna mención a manejo de bases de datos (BigQuery, Redshift, PostgreSQL) ni cloud básico → señal de perfil junior o sin experiencia en entornos reales de datos.
• 'Inglés' sin nivel especificado no aporta información → en procesos con filtro de idioma, se descarta directamente al no poder verificar el nivel.

El formato tiene problemas de consistencia que generan desconfianza antes de leer el contenido.

• El LinkedIn dice 'rolando-serrano' pero el nombre del CV es Sebastian Serrano → el reclutador asume que el CV tiene datos de otra persona o que el candidato no prestó atención al detalle. Descarte inmediato en procesos con verificación.
• El email es hola@gmail.com → parece placeholder de plantilla, no un correo real. Si el reclutador intenta contactar y no responde, el proceso termina ahí.
• El diseño con barras de habilidades sin escala ni referencia no comunica nada → el reclutador no sabe si Python es nivel básico o avanzado.
• Sección 'Otros intereses' al final ocupa espacio sin aportar valor para el cargo → 'Machine Learning' como interés sin proyecto o curso reciente que lo respalde suena a relleno.