Aleksey Zhadan · desarrollador fullstack, DevOps · Head of TechPlatform
Diseño y despliego sistemas que funcionan durante años: un parque de cuarenta hosts, ocho productos en producción y pipelines de LLM, todo construido y mantenido por una sola persona. Disponible para contratos privados.
Servicios
No son "horas de consultoría", sino un sistema operativo con documentación y un despliegue probado.
Servidores, virtualización, Kubernetes, despliegue como código. Un parque que se reconstruye desde cero con un solo comando, y no de memoria.
Pipelines donde el modelo realiza el trabajo rutinario y valida la aceptación según criterios escritos. Funciona también con modelos gratuitos.
Desde el esquema de datos hasta el despliegue y un cliente móvil. Mis propios productos llevan años en producción; los suyos se construirán de la misma manera.
Servidor de correo propio en lugar de la nube de terceros: migración de dominio sin perder un solo mensaje, reputación mantenida y anti-spam basado en LLM.
Una red privada que abarca varios países: servicios accesibles desde cualquier dispositivo y un enlace caído nunca interrumpe la gestión.
Una cuenta para cada servicio del parque y un almacén de secretos del que el despliegue lee las contraseñas por sí mismo.
Productos ya en producción
No son demos ni prototipos: cada uno gestiona datos reales cada día.
Webmail propio en Stalwart/JMAP: millones de mensajes, búsqueda, reglas, carpetas meta para SMS y llamadas.
Construido conStalwart, JMAP, caché Valkey, inicio de sesión OIDC
ResultadoSustituyó un panel de Zimbra de pago
Un pipeline de LLM: el correo y los SMS se agrupan por contacto, cada elemento recibe un veredicto del modelo y una decisión.
Construido conVarios modelos, lotes con un límite diario
ResultadoLimpieza automática con parada de emergencia
Recopilación de extractos bancarios y contabilidad: análisis automático de PDFs y APIs, historial de saldos.
Construido conParsers de PDF y API bancaria, PostgreSQL
ResultadoAnálisis de gastos sin entrada manual
Biblioteca multimedia: fotos y vídeos con reconocimiento de personas y puntuación de tomas.
Construido conImportación desde fuentes externas, modelos de reconocimiento
ResultadoLas mejores tomas aparecen automáticamente, las personas se encuentran por rostro
Crónica de movimiento y presencia: teléfono, coche, geodatos.
Construido conTeléfono, StarLine, geodatos
ResultadoUna única fuente de eventos en lugar de logs dispersos
Proveedor OIDC propio: single sign-on para cada servicio del parque.
Construido conOIDC, con Forgejo, Nextcloud y correo conectados
ResultadoUna sola cuenta para todo, acceso gestionado en un solo lugar
App de Android: almacenamiento de contactos, sincronización de SMS, registro de llamadas y calendario.
Construido conKotlin, sincronización del servidor
ResultadoAdministración remota del teléfono
Un sistema multiagente en Kubernetes: asignación de tareas, trabajadores y un verificador de calidad de respuestas.
Construido conk3s, modelos gratuitos con control de aceptación, Mattermost y Telegram
ResultadoLas tareas se resuelven por lotes sin consumir la suscripción de pago
Casos de arquitectura
Cuatro problemas que suelen descartarse como "demasiado difíciles, dejémoslo como está".
Dos dominios con veinte años de historia operaban en un servicio de correo externo. El proveedor no entregaba la lista de buzones, por lo que no había nada que migrar "tal cual".
La lista de direcciones se reconstruyó a partir del archivo de correo: 15 mil mensajes, 41 direcciones. Los dominios se trasladaron a un Stalwart propio, las direcciones se recrearon como alias y listas. DKIM/SPF/DMARC se publican automáticamente desde la zona que el propio servidor gestiona.
Migración sin perder un solo mensaje, reputación del dominio intacta. Los nuevos dominios se añaden ahora con un solo comando.
Cuarenta y siete mil mensajes no pueden clasificarse a mano, y un borrado incorrecto no se puede deshacer. La automatización debía ser lo suficientemente fiable para poder eliminar.
Un pipeline: deduplicación, agrupación por contacto, veredictos de varios modelos y una decisión solo cuando coinciden. El trabajo se realiza por lotes con un límite diario y una parada de emergencia.
El buzón se ordena solo. Los casos dudosos llegan a una persona en una sola lista, y no mensaje a mensaje.
Trabajar con LLMs supone chocar con dos muros a la vez: el precio de los modelos de pago y la calidad de respuesta de los gratuitos.
Las tareas se dividen en partes y se entregan a modelos gratuitos. El resultado pasa por un verificador independiente y una aceptación frente a criterios escritos previamente.
Un lote entrega 275 mil tokens de trabajo con modelos gratuitos y cero gasto en suscripción de pago, manteniendo la aceptación.
Acceso a servicios y recursos externos desde tres países. Algunos recursos están restringidos por geografía, otros solo son accesibles desde dentro del parque.
MikroTik y WireGuard, un proxy dividido con enrutamiento por dominio y un canal de gestión de respaldo en caso de fallo del principal. Listas de permitidos mediante autoservicio a través de un bot de Telegram.
Los servicios son accesibles desde cualquiera de los dispositivos del cliente. La pérdida del enlace principal no interrumpe la gestión.
Un agente ejecutor toma tareas de una cola, escribe pasos en el chat y entrega según criterios escritos. Otro agente revisa el resultado y lleva un registro de acciones irreversibles.
Bots de Telegram en Bot API y clientes MTProto, un proceso por cuenta. Leen y exportan el historial. También un puente al chat de trabajo y un bot de lista de acceso.
Clúster k3s en máquinas propias, decenas de servicios. La config es código, el despliegue va de un host cada vez.
Unos 200 playbooks Ansible. Cada despliegue comprueba la sintaxis, va de un host cada vez y se prueba con un comando, no con la palabra «listo».
Monitorización con Grafana y VictoriaMetrics. Un vigilante ve hosts silenciosos y levanta la máquina por vecinos e hipervisor.
Página de duplicados visuales: las imágenes cercanas se agrupan y se marcan por origen.
Triaje de geo-bloqueos: dominios de la página y scripts, prueba desde dos regiones.
Precalentamiento automático de datos que no están en caché.
Stack
Mi método
Cada resultado está demostrado por una ejecución y por logs, no por las palabras "funciona".
Cuál debe ser el resultado, qué estorba, dónde viven los datos y quiénes son los usuarios. Trabajamos sobre su material, no sobre generalidades.
El diagrama de la solución, la lista de trabajo y los criterios de aceptación se redactan antes de comenzar. El presupuesto está vinculado a hitos, no a horas.
Cada etapa se cierra con una ejecución: salida de comandos, logs, capturas. Usted ve lo hecho antes de tener que preguntar.
Documentación, accesos, despliegue reproducible. El sistema vive sin mí y, si lo desea, me quedo de soporte.
FAQ
Los mismos números y pasos que en la página: fáciles de citar en una búsqueda o para un asistente.
Ingeniería de sistemas de extremo a extremo: infraestructura y DevOps, agentes de IA con LLM, servicios web, correo y redes. Cada resultado se demuestra con una ejecución y logs, no con afirmaciones.
20 años en ingeniería, 731 playbooks de Ansible y 154 roles, 98 servicios documentados, 8 productos propios en producción continua y unos 40 hosts en tres países más un clúster k3s.
Cuatro pasos: acotar la tarea, arquitectura y presupuesto con criterios de aceptación, trabajo con pruebas en cada etapa y entrega con documentación y despliegue reproducible.
WhatsApp, correo all.zhadan@gmail.com, o Telegram @azhadan_dev. Sin formularios; normalmente respondo el mismo día.
Contacto
WhatsApp, email o Telegram, sin formularios ni cuestionarios. Respondo rápido, normalmente el mismo día.