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Yuri QueirozSoftware Engineer

Proyecto / producto B2C con IA aplicada

Un pipeline asíncrono pospago que prepara entrevistas sin improvisar.

Producto B2C en producción con generación multi-LLM, salida estructurada, validación de schema, fallback, reintentos, telemetría y revisión humana.

01

El problema de ingeniería

Preparar una entrevista implica leer un currículum frente a una vacante y producir material consistente. Eso no puede depender de una sola llamada al modelo ni de una salida no validada, especialmente después de un pago.

02

Qué se construyó

Un pipeline asíncrono pospago con Next.js, Inngest, Turso y Cloudflare R2. Varios LLM producen JSON estructurado validado por schema, con fallback de proveedor, timeouts, reintentos, rate limiting y telemetría de tokens y costo.

03

Controles de calidad

Gates evitan fabricación e inconsistencia, y cuando la automatización no cumple los criterios, el ítem pasa a revisión humana. Los modelos se comparan por calidad, latencia y costo antes de elegir.

04

Límite de evidencia

El producto está en producción y es accesible públicamente. El caso no promete aprobación en entrevistas ni publica métricas de uso.

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