Adorei seu comentário e os pontos citados. Vou responder por tópicos.

1. A ideia principal sempre foi expandir internacionalmente, mas queria validar localmente num ambiente real, como estou fazendo agora.

2. O modelo B2C atual parte da mesma premissa da resposta anterior, atrair professores para validar em suas universidades locais. O correto é realmente como você orientou, vender para B2B.

3. É o caminho correto a seguir, validando a ferramenta primeiro. Especificamente sobre o mercado de recrutamento técnico, a arquitetura do Dalivim foi construída para lidar com diferentes cenários, é desacoplada e dividida em três serviços com responsabilidades bem definidas. O backend educacional (BFF) é a única camada que conhece professor, aluno e turma: ele cuida de autenticação, permissões e traduz esse vocabulário para conceitos neutros antes de falar com o resto do sistema. O engine é um serviço separado, com API e banco de dados próprios, que faz o trabalho pesado: ingestão de telemetria, análise de rastreabilidade, replay e geração de evidências, tudo em termos genéricos (sujeito, item de trabalho, sessão rastreada), multi-tenant desde a primeira migração e sem uma linha de vocabulário educacional. O processamento assíncrono roda num worker com outbox transacional, então nenhuma submissão se perde entre serviços. O produto de educação é um cliente do engine, não o engine em si. Um vertical de recrutamento técnico seria um segundo cliente da mesma API: outro tenant, outro vocabulário (candidato, desafio, entrevista), mesma análise, mesmo replay, mesma execução segura. Nada precisa ser reescrito; precisa ser conectado.

4. Especificamente sobre o Turnitin e outras empresas, é verdade que nenhuma delas fez algo desse nível. Se concentram em avaliar o arquivo pronto, que é simplesmente adivinhação.

5. Dalivim é self-hosted, nenhum dado é enviado para ferramentas ou empresas externas, o code runner principal do dalivim é uma sandbox particular, construído em Go, baseada em nsjail e csgroup. Exceto os códigos que rodam React e afins, esses dependem de outra biblioteca chamada Sandpack, que também é self-hosted. Esses códigos obviamente rodam numa instância particular, longe do servidor principal. Dalivim também segue a LGPD desde o primeiro dia. Alguns dados têm prazos de exclusão obrigatória, telemetria bruta e snapshots de código expiram sozinhos em janelas configuráveis (90 a 365 dias, conforme a sensibilidade), e o sistema se recusa a subir em produção com essa limpeza desligada. Antes de qualquer coleta, o aluno vê um aviso claro do que será registrado e por quê, e a versão exata do texto que ele aceitou fica guardada com hash e data, dá para provar depois o que foi mostrado. E o mais importante: o que nunca entra no sistema. Conteúdo da área de transferência, teclas digitadas, webcam, gravação de tela nada disso é coletado, e não por promessa: o servidor descarta na entrada qualquer coisa fora de uma lista fechada de métricas numéricas. A instituição é a controladora dos dados e tem à disposição exclusão e anonimização por aluno, registradas em trilha auditável. Mas confesso que falta revisão jurídica formal, contrato de operador, política publicada, o rito todo.

6. É atualmente meu ponto fraco, não sou experiente com isso. Principalmente nesse mercado de edtech. Vou ter que buscar um parceiro comercial se quiser levar essa ideia verdadeiramente longe.