Curso curado InfoQ → ecommerce China 2026 (sesión 2026-09-04)

Contexto: extraje y curé 34 fuentes de InfoQ (27 presentaciones + 7 artículos) para armar un curso de data engineer + ML/DS orientado al mercado chino de ecommerce 2026. Artefactos: corpus en ~/Downloads/infoq-clone/transcripts/ (INDEX.md), curso completo en ~/Downloads/infoq-clone/CURSO_CURADO.md, paquete para second-brain en ~/Downloads/infoq-clone/second-brain/.

## MÉTODO DE EXTRACCIÓN (reproducible, no-crawler)
 
1. Navegador headless (Playwright/Chromium, UA real) → el transcript se carga con scroll (lazy).
2. Endpoint real de búsqueda InfoQ: https://www.infoq.com/search.action?queryString=TERMINO
   (NO /search/?query=). Resultados en #searchResultContainer vía JS (urlDataBind). Esperar ~5s.
3. RSS del topic: https://feed.infoq.com/ai-ml-data-eng (solo últimos ~15 items).
4. Presentaciones: título en <meta property="og:title">; transcript entre "Transcript" y
   "See more presentations with transcripts". Artículos: innerText de <article>, cortar en
   "InfoQ Newsletter\nA round-up".
 
## CORPUS (43 archivos en transcripts/)
 
Presentaciones clave → competencia:
- From Models to Agents (DoorDash, Sudeep Das): semantic IDs RQ-VAE, consumer memory, grounded search
- Architecting the Data Layer for AI Agents (Fabiane Nardon): determinista vs LLM, data products, MCP, RDF/OWL
- Building Evals for AI Adoption (Mallika Rao): 5-layer evaluation stack, evaluation debt
- Real-Time ML (Chip Huyen): staleness vs latency, batch/stream, point-in-time correctness
- The AI Gateway (Meryem Arik) + Powering the Future (Merrin Kurian/GenOS): plataforma central
- Multi-Agent from Scratch (Shopify, Arruda) + Why Agentic Compute (Arun Joseph/LMOS)
- Beyond Prompting (Ferreira/Redis): context engineering, memoria, reranking, caché semántico
- Securing MCP (Nik Kale) + Multi-Agent Security Ops (Berroubache) + SafeChat (DoorDash)
- Ironies of A²I² (J. Paul Reed) + Can Claude Fix Itself (Anthropic): factores humanos/IR
- Leadership in AI-Assisted Engineering (Reock) + AI Native (Ian Thomas) + AI Products (Hilary Mason)
 
## 12 TEMAS TRANSVERSALES
1. Context engineering (reemplaza prompt engineering)  7. Seguridad MCP/agentes (defensa en profundidad)
2. Evaluation como disciplina de primera clase         8. Data engineering para ML real-time
3. Determinismo vs no-determinismo (off-ramps)         9. AI-assisted engineering / SDLC agéntico
4. Orquestación de agentes (lean > multi)              10. Medición y liderazgo socio-técnico
5. Plataforma centralizada (gateway/GenOS/LMOS/Flux)   11. Factores humanos e incident response
6. Memoria y capa de conocimiento                      12. Representación semántica del catálogo
 
## 18 PATRONES MÁS ACCIONABLES (ver CURSO_CURADO.md Parte 3 para detalle)
1. Off-ramps to determinism          7. Grounded search + classifier fusion   13. Manifest pinning + diff review
2. 5-Layer Evaluation Stack          8. Agentic fitness functions             14. Exemplars → alignment engine
3. Runtime-agnostic orchestration    9. Sensor suite + review harness         15. Ship to find requirements
4. Dumb producer / smart consumer   10. Off-line LLM + online serving         16. Oppositional metrics + sampling
5. Four control layers (MCP)        11. Semantic caching + reranking          17. Anomaly-gated inference
6. Cheap→expensive→graduated action 12. Policy-as-code + reviewer agent       18. Backtesting con etiquetado humano
 
## RUTA DE LECTURA (Fase 1 = antes de construir)
DoorDash From Models to Agents → Nardon Data Layer → Mallika Rao Evals → Chip Huyen Real-Time ML.
Fase 2 (plataforma/agentes): Arik Gateway + Kurian GenOS → Arruda Multi-Agent → Arun Joseph AgC → Ferreira Context.
Fase 3 (seguridad): Nik Kale → Berroubache → SafeChat + Security Panel → Reed + Claude SRE.
Fase 4 (liderazgo): Reock → Ian Thomas + Hilary Mason → Roblox + Spotify → Joe Price + Panel Architecture.

Sin secretos. Fuentes de InfoQ públicas.