Construí sistemas de evaluación, recuperación de información y tutoría con IA, desde la arquitectura hasta las versiones en producción.
Diseñé e implementé un sistema de evaluación con una arquitectura de planificación y ejecución. Reduje la latencia de evaluación de 8,4 a 0,6 segundos, catorce veces más rápido, y sustituí 140 cuestionarios antiguos de texto libre.
Construí un flujo de vectorización del CMS con Kafka que procesaba 100.000 elementos al día. Desarrollé la búsqueda semántica de principio a fin, aumentando la interacción con la búsqueda un 9 % y reduciendo el tiempo hasta encontrar contenido un 18 %.
Construí la generación automática de prácticas, reduciendo el tiempo de creación de tareas de 2,5 horas a 18 minutos. Publiqué un plugin interno para VS Code que redujo un 27 % el tiempo medio de soporte por incidencia de estudiante.
Trabajé en el modo de voz del tutor de IA Dot, conectando WebRTC, reconocimiento de voz, un LLM y síntesis de voz. Ayudé a llevarlo a una versión estable, con un 97,8 % de sesiones correctas y una mediana de 1,3 segundos hasta la primera respuesta.
Ayudé a definir la personalización del aprendizaje y construí funciones que mejoraron la retención de estudiantes. En el Mastery Depth Tracker conecté producto e ingeniería para medir la confianza de los alumnos e identificar dónde necesitaban más práctica. También ayudé a lanzar el programa de QA Engineering en Estados Unidos.