Hola ✨ Soy Mus, Senior Software Engineer en Platzi, donde diseño y opero sistemas educativos con LLM que evalúan a cada estudiante de la plataforma.

Trabajo en la intersección de producto, diseño instruccional e ingeniería de prompts y contexto. Mi camino empezó en frontend. Pasé cinco años construyendo la superficie de producto de Platzi antes de dedicarme a la ingeniería de IA a tiempo completo.

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Case study

Challenges

Un pipeline con LLM que genera ejercicios interactivos y gamificados, y los inserta en el momento correcto dentro de videos y exámenes formales.

Owner & developer · Platzi · 2024–presente · En producción

Problema

Los checkpoints interactivos se creaban a mano, video por video. Eso no escala con miles de horas de contenido: el esfuerzo de authoring crece con cada clase, la calidad varía entre autores y los estudiantes veían video pasivo con pocos checks de comprensión.

Qué construí

  • Dueña de toda la capa de prompts: prompt base, prompts por tipo, jerarquía de demanda cognitiva y selección autónoma de modo.
  • Separé generación (creator) de posicionamiento en timestamps (positioner) dentro de transcripciones VTT.
  • Versionado de prompts y evals LLM-as-judge en Langfuse; tooling React/CSV para auditar y marcar challenges deficientes.

Fix clave

Los primeros outputs eran demasiado fáciles. Agregué jerarquía de demanda cognitiva y constraints en prompts base y por tipo, más un audit pass para detectar ejercicios triviales.

Resultados

98%

Tasa de completion en clases con Challenges

100%

Cursos de Platzi con Challenges en cada clase

Live

Preguntas interactivas en exámenes formales

ClaudeLangfusePythonElevenLabsReact

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Últimos trabajos

De frontend engineer a prompt engineer, sigo construyendo producto. Esto es lo que he desarrollado para llegar a estudiantes reales, no solo demos impresionantes.

Tiempo completo

Senior Software Engineer

Diseño y opero sistemas educativos con LLM: evaluaciones de nivelación diagnóstica, Challenges gamificados dentro de videos y exámenes, extracción de skills desde transcripciones de cursos y posicionamiento de challenges en transcripciones VTT con evaluación LLM-as-judge. Establecí flujos de evaluación de prompts en Langfuse con esquemas JSON estructurados y métricas de calidad.

Python Langfuse Claude API Next.js

Tiempo completo

Front End Developer

Lideré la migración de micro-frontends a un monorepo Next.js 13. Implementé Google SSO Login (67% de los logins), un rediseño de checkout que mejoró la conversión móvil +1.7%, y Códigos Canjeables & Cupones para alianzas HP/Lenovo (50K+ códigos). Impartí un curso de Platzi sobre desarrollo web responsive móvil.

React Next.js TypeScript Monorepo

Tiempo completo

Software Engineer

Diseñé y construí servicios de software, apps móviles e interfaces desde concepto hasta producción para una plataforma de compras al por mayor. Stack: Node.js, React, React Native, AWS, Serverless Framework.

React React Native AWS Node.js

Me expongo sin miedo

Speaker en PlatziConf sobre IA y LLMs aplicados. Creadora de @musarte.dev: contenido técnico sobre IA, prompt engineering y desarrollo web para desarrolladores hispanohablantes.

Soy Senior Software Engineer en Platzi, la plataforma de educación tech más grande de América Latina. Diseño y opero los sistemas con LLM que generan y evalúan el contenido educativo con el que los estudiantes interactúan cada día: tests de nivelación, challenges interactivos, autoevaluaciones, preguntas de examen y la taxonomía de skills que los sustenta.

Mi camino hacia la ingeniería de IA pasó por frontend. Pasé cinco años construyendo la superficie de producto de Platzi (arquitectura micro-frontend, checkout, growth, B2B) antes de dedicarme a prompt y context engineering a tiempo completo. Esa base de producto es lo que me permite construir sistemas de IA que sirven a estudiantes reales, no solo demos impresionantes. Fuera del trabajo, enseño IA, prompt engineering y desarrollo web en español como @musarte.dev en Instagram.

Habilidades

  • IA / LLM: prompt & context engineering, evaluación de LLM, Langfuse, salida JSON estructurada, RAG, patrones LLM-as-judge, Claude API
  • Lenguajes y frameworks: Python, JavaScript/TypeScript, React, Next.js, Node.js, React Native
  • Infraestructura y datos: AWS Lambda, Step Functions, Serverless, Cloudflare Workers, SQL, MongoDB, Firebase, REST APIs
import Developer from "./Developer";

class Mus extends Developer {
  constructor() {
    super();
    this.role = "Senior Software Engineer";
    this.company = "Platzi";
    this.stack = ["Python", "TypeScript", "Langfuse"];
    this.teachesAs = "@musarte.dev";
  }

  buildChallenge(course) {
    return this.llm.generate({ course, type: "mcq" });
  }

  shareWhatILearn(topic) {
    return this.instagram.post(topic);
  }
}

export default new Mus();

Bonus track

👾

¡Me empezaron a decir Mus hace más de 15 años!

🎤

Speaker en PlatziConf sobre IA y LLMs aplicados, y ante líderes corporativos sobre LLMs, RAG y alfabetización en IA.

📱

Creadora de @musarte.dev en Instagram, una de las pocas marcas técnicas en español enfocadas en LLMs aplicados.