Aleksey Zhadan · Fullstack-Entwickler, DevOps · Head of TechPlatform
Ich entwerfe und liefere Systeme, die jahrelang laufen: eine Landschaft aus vierzig Hosts, acht Produkte im Produktivbetrieb und LLM-Pipelines, alles von einer Hand gebaut und betreut. Für Direktaufträge verfügbar.
Leistungen
Keine Beratungsstunden, sondern ein laufendes System mit Dokumentation und nachgewiesenem Deployment.
Server, Virtualisierung, Kubernetes, Deployment als Code. Eine Landschaft, die sich mit einem Befehl von Grund auf neu aufbauen lässt statt aus dem Gedächtnis.
Pipelines, in denen das Modell die Routine erledigt und die Abnahme nach schriftlichen Kriterien besteht. Läuft auch auf kostenlosen Modellen.
Vom Datenmodell bis zu Deployment und mobilem Client. Meine eigenen Produkte laufen seit Jahren produktiv; Ihres entsteht genauso.
Ein eigener Mailserver statt fremder Cloud: Domain-Umzug ohne den Verlust einer einzigen Nachricht, erhaltene Reputation, Spamschutz auf LLM-Basis.
Ein privates Netz über mehrere Länder: Dienste von jedem Gerät erreichbar, und eine ausgefallene Strecke schneidet die Verwaltung nie ab.
Ein Konto für jeden Dienst der Landschaft und ein Secret-Speicher, aus dem das Deployment die Passwörter selbst liest.
Produkte, die bereits produktiv laufen
Keine Demos und keine Prototypen: jedes verarbeitet täglich echte Daten.
Eigenes Webmail auf Stalwart/JMAP: Millionen Nachrichten, Suche, Regeln, Metaordner für SMS und Anrufe.
Gebaut mitStalwart, JMAP, Valkey-Cache, Anmeldung über OIDC
ErgebnisErsetzt ein kostenpflichtiges Zimbra-Panel
Eine LLM-Pipeline: E-Mail und SMS werden nach Kontakt gruppiert, jeder Eintrag bekommt ein Modellurteil und eine Entscheidung.
Gebaut mitMehrere Modelle, Stapel mit Tageslimit
ErgebnisDas Aufräumen läuft von selbst, mit Not-Aus
Sammeln und Verbuchen von Kontoauszügen: automatisches Auslesen von PDFs und APIs, Saldenverlauf.
Gebaut mitParser für PDFs und Bank-APIs, PostgreSQL
ErgebnisAusgabenanalyse ohne manuelle Eingabe
Medienbibliothek: Fotos und Video mit Personenerkennung und Bewertung der Aufnahmen.
Gebaut mitImport aus externen Quellen, Erkennungsmodelle
ErgebnisDie besten Aufnahmen kommen von selbst nach oben, Personen werden per Gesicht gefunden
Eine Chronik von Bewegung und Anwesenheit: Telefon, Auto, Geodaten.
Gebaut mitTelefon, StarLine, Geodaten
ErgebnisEine Quelle für Ereignisse statt verstreuter Logs
Eigener OIDC-Provider: Single Sign-on für jeden Dienst der Landschaft.
Gebaut mitOIDC, angebunden an Forgejo, Nextcloud und E-Mail
ErgebnisEin Konto für alles, Zugänge an einer Stelle verwaltet
Android-App: Kontaktspeicher, Abgleich von SMS, Anrufliste und Kalender.
Gebaut mitKotlin, Abgleich mit dem Server
ErgebnisFernverwaltung des Telefons
Ein Multi-Agenten-System auf Kubernetes: Aufgabenvergabe, Worker und eine Prüfinstanz für die Antwortqualität.
Gebaut mitk3s, kostenlose Modelle unter Abnahme, Mattermost und Telegram
ErgebnisAufgaben werden in Stapeln gelöst, ohne das kostenpflichtige Abo zu verbrauchen
Architektur-Referenzen
Vier Aufgaben, die man üblicherweise als zu aufwendig abhakt und beim Alten lässt.
Zwei Domains mit zwanzig Jahren Geschichte lagen bei einem externen Maildienst. Der Anbieter rückte die Liste der Postfächer nicht heraus, es gab also nichts, was sich unverändert hätte umziehen lassen.
Die Adressliste wurde aus dem Mailarchiv rekonstruiert: 15 Tausend Nachrichten, 41 Adressen. Die Domains zogen auf ein selbst betriebenes Stalwart um, die Adressen wurden als Aliase und Listen neu angelegt. DKIM/SPF/DMARC werden automatisch aus der Zone veröffentlicht, die der Server selbst bedient.
Umzug ohne den Verlust einer einzigen Nachricht, die Reputation der Domains blieb unversehrt. Neue Domains kommen jetzt mit einem Befehl dazu.
Siebenundvierzigtausend Nachrichten lassen sich nicht von Hand sortieren, und eine falsche Löschung lässt sich nicht zurücknehmen. Die Automatisierung musste so verlässlich sein, dass man ihr das Löschen zutraut.
Eine Pipeline: Entdopplung, Gruppierung nach Kontakt, Urteile mehrerer Modelle und eine Entscheidung erst bei Einigkeit. Gearbeitet wird in Stapeln mit Tageslimit und Not-Aus.
Das Postfach räumt sich selbst auf. Strittige Fälle gehen als eine Liste an den Menschen statt Nachricht für Nachricht.
Die Arbeit mit LLMs stößt gleich an zwei Wände: den Preis der kostenpflichtigen Modelle und die Antwortqualität der kostenlosen.
Aufgaben werden in Teile zerlegt und an kostenlose Modelle vergeben. Das Ergebnis durchläuft eine unabhängige Prüfinstanz und die Abnahme nach vorab schriftlich festgelegten Kriterien.
Ein Stapel liefert 275 Tausend Tokens Arbeit kostenloser Modelle und null Ausgaben für kostenpflichtige Abos, die Abnahme bleibt dabei bestehen.
Zugang zu Diensten und externen Ressourcen aus drei Ländern. Manche Ressourcen sind geografisch gesperrt, andere nur aus der eigenen Landschaft erreichbar.
MikroTik und WireGuard, ein Split-Proxy mit Routing pro Domain und ein Reservekanal für die Verwaltung, falls der Hauptkanal ausfällt. Freigabelisten in Eigenregie über einen Telegram-Bot.
Die Dienste sind von jedem Gerät des Kunden erreichbar. Der Ausfall der Hauptstrecke schneidet die Verwaltung nicht ab.
Ein Ausführer holt Aufgaben aus der Warteschlange, schreibt Schritte im Chat und übergibt nach schriftlichen Kriterien. Ein zweiter Agent prüft das Ergebnis und führt ein benanntes Log irreversibler Aktionen.
Telegram-Bots über Bot API und MTProto, ein Prozess pro Konto. Sie lesen und exportieren Verlauf. Dazu eine Brücke zum Arbeitschat und ein Bot für die Freigabeliste.
k3s-Cluster auf eigenen Maschinen, Dutzende Dienste. Config ist Code, Ausrollung Host für Host.
Etwa 200 Ansible-Playbooks. Jede Ausrollung prüft Syntax, geht Host für Host und wird per Befehl belegt, nicht durch das Wort fertig.
Monitoring mit Grafana und VictoriaMetrics. Ein Wächter sieht stille Hosts und hebt die Maschine über Nachbarn und Hypervisor.
Seite für visuelle Dubletten: ähnliche Bilder werden gruppiert und nach Herkunft markiert.
Triage von Geosperren: Domains von Seite und Skripten, Prüfung aus zwei Regionen.
Automatische Vorwärmung fehlender Cache-Daten.
Technologien
Arbeitsweise
Jedes Ergebnis wird durch einen Lauf und durch Logs belegt, nicht durch die Worte es funktioniert.
Was am Ende herauskommen muss, was im Weg steht, wo die Daten liegen und wer die Nutzer sind. Wir arbeiten an Ihrem Material, nicht an Allgemeinplätzen.
Lösungsskizze, Arbeitsumfang und Abnahmekriterien stehen schriftlich fest, bevor irgendetwas beginnt. Das Angebot hängt an Meilensteinen, nicht an Stunden.
Jede Etappe endet mit einem Lauf: Befehlsausgabe, Logs, Screenshots. Sie sehen das Ergebnis, bevor Sie danach fragen müssen.
Dokumentation, Zugänge, reproduzierbares Deployment. Das System lebt ohne mich, und auf Wunsch bleibe ich in der Betreuung.
FAQ
Dieselben Zahlen und Schritte wie auf der Seite — leicht in einer Suche oder für einen Assistenten zu zitieren.
Systemtechnik von Ende zu Ende: Infrastruktur und DevOps, LLM-basierte KI-Agenten, Webdienste, Mail und Netze. Jedes Ergebnis wird durch einen Lauf und Logs belegt, nicht durch Behauptungen.
20 Jahre Engineering, 731 Ansible-Playbooks und 154 Rollen, 98 dokumentierte Dienste, 8 eigene Produkte im Dauerbetrieb und etwa 40 Hosts in drei Ländern plus ein k3s-Cluster.
Vier Schritte: Aufgabe klären, Architektur und Angebot mit Abnahmekriterien, Arbeit mit Nachweisen in jeder Phase, Übergabe mit Dokumentation und reproduzierbarem Deploy.
WhatsApp, E-Mail all.zhadan@gmail.com oder Telegram @azhadan_dev. Keine Formulare; Antwort meist am selben Tag.
Kontakt
WhatsApp, E-Mail oder Telegram, ohne Formulare und ohne Fragebögen. Ich antworte schnell, meist noch am selben Tag.