Los servicios de recomendación de empleo se utilizan cada vez más para apoyar la búsqueda de trabajo de los graduados. Sin embargo, se ha investigado poco sobre cómo perciben los estudiantes de informática que se gradúan un enfoque propuesto de recomendación de empleo que combina el emparejamiento basado en perfiles estáticos con funciones interactivas dinámicas. Basándose principalmente en el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM), con dimensiones seleccionadas del Modelo de Éxito de Sistemas de Información (IS) como complemento, este estudio realizó una encuesta exploratoria basada en cuestionarios a 386 estudiantes que se graduaban. Los encuestados evaluaron los sistemas de recomendación de empleo existentes y proporcionaron comentarios abiertos, y los hallazgos muestran que solo el 38.3% de los encuestados informó estar dispuesto a utilizar los sistemas de recomendación de empleo existentes para la búsqueda de trabajo. Los principales problemas reportados fueron el emparejamiento retrasado con las calificaciones individuales (71.0%), el retraso en la información (55.4%) y la falta de coincidencia entre los trabajos y las especialidades de los estudiantes (54.1%). En contraste, los encuestados expresaron actitudes relativamente favorables hacia el enfoque propuesto estático-dinámico: el 67.6% indicó estar dispuesto a utilizarlo y el 59.6% indicó estar dispuesto a recomendarlo a otros. Análisis exploratorios de subgrupos sugirieron además que las evaluaciones positivas del enfoque propuesto fueron más altas entre los estudiantes de campos de computación emergentes y aquellos con un compromiso más activo en la búsqueda de empleo (p < 0.05). En general, los hallazgos proporcionan evidencia exploratoria de que los estudiantes de informática que se gradúan pueden responder de manera más positiva a los conceptos de recomendación de empleo que integran el emparejamiento basado en perfiles con la interacción dinámica. Sin embargo, es un concepto de diseño propuesto, no un sistema implementado, evaluado por los encuestados. Por lo tanto, los resultados deben interpretarse como percepciones e intenciones declaradas, en lugar de evidencia de adopción real o efectividad del sistema en el mundo real.