Solo arquitectura sanitizada y resultados verificados. El código, screenshots, datos del cliente y una demo no son públicos.
Límite de disclosure
Límite de disclosure
Base de la auditoríaCV público más entradas del ledger marcadas explícitamente para disclosure público.
Publicado aquí
Título genérico, límite del rol, tecnologías seleccionadas, un volumen medido del pipeline y un objetivo de performance.
Un recorrido conceptual del request que muestra responsabilidades sin reproducir la topología del cliente.
Mantenido privado
Terminología interna, screenshots propietarios, prompts, datasets, configuración de modelos y topología exacta de servicios.
Cifras de uso del cliente, tamaño del equipo, controles de seguridad, incidentes operativos y cualquier resultado ausente del ledger.
01 / Overview
Un producto enterprise de AI documental donde lidero el frontend en React y Next.js y contribuyo puntualmente en las superficies de procesamiento Python, retrieval con Pinecone, streaming con SignalR, .NET y Azure Functions que sostienen la experiencia.
02 / El problema
El problema
Convertir un flujo de AI documental de múltiples pasos en una experiencia de producto cuyos estados de procesamiento, retrieval y output generado sigan siendo comprensibles y responsivos para usuarios enterprise.
03 / Mi responsabilidad
Mi responsabilidad
Liderar el frontend del producto: estructura React y Next.js, dirección de implementación, convenciones, reviews y entrega hands-on.
Contribuir cambios cross-stack puntuales donde el contrato frontend alcanza procesamiento documental, retrieval, streaming, .NET o Azure Functions.
Mantener separado el ownership de frontend del ownership del sistema y del equipo; este caso no afirma responsabilidad exclusiva de arquitectura.
Restricciones
Restricciones
El procesamiento documental y el output generado introducen estados largos y de streaming que la interfaz debe representar con honestidad.
El producto cruza tecnologías especializadas, mientras mi ownership más profundo y explícito sigue siendo el frontend.
La confidencialidad del cliente limita el diagrama público a responsabilidades conceptuales y excluye screenshots o detalles internos.
04 / Arquitectura
Arquitectura
Recorrido sanitizado del producto
Este es un mapa conceptual de responsabilidades, no la topología exacta del cliente. El frontend coordina estados de producto; servicios especializados manejan generación, documentos, streaming y retrieval.
04Superficie de retrievalPinecone · retrieval vectorial
05 / Decisiones clave
Decisiones clave
01
Tratar el estado del flujo como responsabilidad frontend
Contexto
El procesamiento documental y el output de AI no terminan en un único request inmediato, por lo que un loading simple borraría progreso significativo.
Decisión
Estructurar la experiencia React y Next.js alrededor de estados explícitos de producto y los contratos expuestos por procesamiento y streaming.
Consecuencia
La interfaz puede comunicar progreso y recuperación sin fingir que cada operación de backend es sincrónica.
02
Diseñar la respuesta contra un objetivo
Contexto
El output generado se siente detenido cuando el usuario espera una respuesta completa antes de recibir feedback.
Decisión
Usar streaming con SignalR en el recorrido del producto y diseñar contra un objetivo de time-to-first-token menor a dos segundos.
Consecuencia
La responsividad se vuelve una restricción explícita de producto; el objetivo sigue siendo un objetivo y no se publica como resultado medido.
03
Contribuir entre capas sin borrar el ownership
Contexto
La entrega frontend a veces depende de cambios en procesamiento, retrieval, streaming o comportamiento de APIs.
Decisión
Hacer cambios puntuales en Python, Pinecone, SignalR, .NET y Azure Functions manteniendo liderazgo frontend como rol declarado.
Consecuencia
El trabajo de producto puede atravesar límites de integración sin inflar contribuciones puntuales a ownership exclusivo del sistema.
06 / Trade-offs
Trade-offs
Servicios especializados detrás de una experiencia de producto
Qué habilitaCada workload puede usar una herramienta adecuada: React para interacción, Python para documentos, Pinecone para retrieval y SignalR para streaming.
Qué cuestaMás contratos y estados asíncronos deben coordinarse y hacerse legibles en el frontend.
Streaming antes de completar
Qué habilitaLos usuarios reciben feedback antes y la experiencia puede diseñarse alrededor de responsividad percibida.
Qué cuestaEl ciclo de conexión, output parcial, cancelación y recuperación se vuelven estados explícitos de producto.
Una arquitectura pública sanitizada
Qué habilitaEl caso demuestra alcance, límites y razonamiento sin exponer detalles de implementación del cliente.
Qué cuestaLos lectores no pueden inspeccionar código, screenshots, topología precisa ni evidencia operativa privada.
07 / Modos de falla
Modos de falla
Un documento puede fallar antes de estar disponible para retrieval, por lo que el estado de procesamiento no puede colapsarse en un éxito genérico.
Una conexión de streaming puede cortarse después de output parcial; la interfaz necesita un camino de recuperación distinto.
El retrieval puede devolver contexto débil, que debe seguir siendo distinguible de una falla de transporte frontend.
Un cambio de contrato entre servicios puede romper una UI sana, por lo que los límites de integración requieren validación y review explícitos.
El CV brinda el contexto completo de carrera. Para detalles sensibles de cliente, escribime y puedo conversar sobre el trabajo con el nivel de disclosure apropiado.