Dosier de Ingeniería · Recife, BR → Remoto Global

Mantengo sistemas con vida.
Antes animales. Ahora IA.

Quince años al frente de un hospital veterinario de urgencias 24h me enseñaron triaje, protocolos y decisiones irreversibles bajo presión. Después reconstruí mi carrera y apliqué la misma disciplina al software — construyendo una plataforma AIOps completa en solitario y operando 10 productos SaaS en producción sobre ella.

Ingeniero de Confiabilidad de IA SRE · AIOps · Plataforma Python · Rust · Django · FastAPI Abierto a contratos remotos
01

La trayectoria de SRE más inusual que leerás este año

La medicina de urgencias y la ingeniería de confiabilidad son el mismo trabajo con pacientes distintos. No aprendí respuesta a incidentes en el libro de SRE de Google — lo viví durante 15 años y solo después descubrí que tenía un nombre.

Quirófano de urgencias · 2005–2020
Monitoreo de signos vitales — FC, SpO₂, presión, desviación de la línea base
Diagnóstico sin que el paciente hable — información incompleta, inferencia rápida
Protocolos quirúrgicos (POE) — sin improvisación bajo presión
Triaje — crítico vs. estable, asignación de recursos en segundos
Revisión de fallecimiento sin culpa — qué falló en el sistema, no quién falló
Sistemas en producción · 2021–hoy
Observabilidad — baselines Prometheus, alertas de burn-rate, detección de drift
Depuración de incidentes en vivo — logs parciales, RCA rápido
Runbooks — ejecutables, probados, versionados
Priorización de alertas — P0 vs. ruido, políticas de escalado
Post-mortems sin culpa — RCA, action items, memoria de patrones
02

Signos vitales de producción

10
Plataformas SaaS en producción
1.17M+
Líneas de código, operadas en solitario
2.938+
Pruebas automatizadas (core AIOps)
<5min
MTTR — alerta a corrección verificada
100%
Tasa de detección red team*
0%
Falsos positivos en benchmark*
91%
Cobertura de pruebas en productos
23
Adaptadores nativos de observabilidad

*Benchmark DVWA + OWASP Juice Shop — 16/16 hallazgos detectables por scanner, regla estructural: la salida de la herramienta no es evidencia.

03

Zenthrus AIOps — la plataforma que construí y en la que aposté mi negocio

La mayoría de los ingenieros usa Datadog. Yo construí la plataforma de loop cerrado sobre la que corren mis propios productos: detección, diagnóstico, remediación aprobada por humano, verificación y aprendizaje — con IA local-first y cero fuga de datos.

# El loop se cierra en menos de 5 minutos Alerta disparada → Aurien diagnostica (RAG + Chain-of-Thought, cita fuentes) → Humano aprueba (web / Slack Block Kit + HMAC / WhatsApp) → SSH ejecuta runbook (allowlist de 35+ comandos, todo auditado) → Health check verifica → Alerta resuelta → Thompson Sampling actualiza reputación del agente (reward 4D) → EpisodicMemory almacena el patrón → el próximo incidente se resuelve más rápido
Detección

Predictiva, no reactiva

Prophet con detección de concept drift multiseñal (MAPE + KS Test + Page-Hinkley). Burn rates multiventana del libro de SRE de Google. Guardas deterministas donde los LLM no pertenecen — regla arquitectónica absoluta.

Ofensiva

Red team War Mode

Contenedor Kali autónomo (gVisor, cap-drop ALL, egress lockdown, TTL 300s) con 17 herramientas ofensivas en loop OODA, auto-mapeado a MITRE ATT&CK. Safety kernel fail-closed con 7 comprobaciones.

Resiliencia

Chaos engineering nativo

SRE Duel: el red team inyecta 15+ tipos de fallo, la IA blue-team debe detectar en un SLA de 30s. Los gaps de detección retroalimentan las prioridades de escaneo — la defensa evoluciona.

Seguridad

Digital Twin shadow testing

Cada acción propuesta por la IA se simula en un gemelo digital antes de tocar producción. Un Safety Confidence Score habilita la ejecución. 21 capas de seguridad, 1.471 pruebas dedicadas.

Soberanía

IA local-first, air-gap capable

Modelos servidos vía Ollama con memoria pgvector y re-ranking cross-encoder. Ningún log, métrica o prompt sale de la red — requisito que diseñé, no un flag de feature.

Sistemas

Agente eBPF en Rust

Recolección a nivel de kernel (19 métricas) vía agente Rust/Aya — más SSH, Prometheus remote_write y API ingest. Aislamiento multi-tenant vía FK + PostgreSQL RLS + embeddings con tenant salt.

Conocer la plataforma →
04

No es un portafolio. Es una flota en producción.

Cada plataforma a continuación tiene clientes que pagan y corre bajo la supervisión de Zenthrus AIOps. Cada una fue encargada por un cliente real y luego reconstruida como SaaS multi-tenant escalable.

AurienConnect
CRM AI-native integrado a ecosistemas ERP. Atiende una red de 14 gimnasios con ~3.000 leads/mes y 30.000 miembros activos.
ACTIVO · PAGANTE
ZenthrusBPO
Plataforma de BPO financiero, fiscal y de RRHH. En validación con un despacho contable que gestiona 150 entidades.
ACTIVO · VALIDACIÓN
ZenthrusERP
ERP fiscal y financiero AI-native, hecho para la reforma tributaria — facturación electrónica, controladoría inteligente. Motor fiscal en Rust en el núcleo.
ACTIVO · PAGANTE
ZenthrusCar / Locadora / VET
ERPs verticales para concesionarios, rentadoras y clínicas veterinarias — una arquitectura, tenant-aislada, cada una con cliente activo.
ACTIVO · PAGANTE
Aurien
Interfaz personal de operaciones con IA: daemon FastAPI orquestando Claude Code CLI con modos read-only y acción aprobada por TOTP.
INTERNO · USO DIARIO
05

Stack y estándares

Ingeniería core

PythonDjango 5FastAPIRustDjango REST FrameworkCeleryPostgreSQL 15 + pgvectorRedisHTMXReact Native

Ingeniería de IA

Claude APIRAG + Cross-Encoder re-rankingOllama (local-first)Enrutamiento Thompson SamplingGuardrails LLM + LLM-as-JudgeProphet forecastingDetección de concept drift

Plataforma y confiabilidad

DockerTraefikPrometheus · Grafana · Loki · TempoeBPF (Rust/Aya)GitHub Actions CI/CDTerraform · GKEMITRE ATT&CKChaos Engineering

Gobernanza como arquitectura

ISO 27001ISO 42001 (gobernanza de IA)SOC 2LGPD / privacy-by-designCompliance-as-Code · 165+ controles
06

Cómo opero

i

Guardas deterministas donde los LLM no pertenecen

Burn rates, thresholds y safety checks son matemática, no prompts. La IA aconseja; el código determinista decide qué se permite. Es regla absoluta en todo lo que entrego.

ii

Human-in-the-loop para todo lo irreversible

La cirugía me enseñó el costo de las acciones irreversibles. Deploys de producción, remediaciones por encima del umbral de blast radius y cambios de credenciales siempre pasan por un gate humano — verificado con MFA.

iii

Evidencia por encima del output

Mi clasificador de hallazgos impone una regla estructural: la salida de la herramienta no es evidencia. Por eso la plataforma tiene cero falsos positivos en benchmark. Aplico el mismo estándar a cada afirmación que hago.

iv

Documentación-first, auditoría siempre

ADRs antes del código. Trazas de auditoría en hash-chain SHA-256. Cinco frameworks internos de auditoría corren contra mis propios sistemas cada sprint. La formación científica hace del rigor un hábito, no una carga.

v

Aumentado por IA, humanamente responsable

Trabajo a diario con Claude CLI como multiplicador de fuerza — arquitectura, revisión y velocidad de entrega de un equipo pequeño, con un ingeniero responsable. Soy transparente al respecto porque es el futuro del oficio.

Conectar

¿Buscas a alguien que mantenga la calma a las 3 de la mañana?

Estoy abierto a contratos remotos como Ingeniero de Confiabilidad de IA, SRE o Platform Engineer — equipos async-first, en todo el mundo. Llevo 15 años manejando emergencias. La tuya no me va a asustar.

magno@magnosilva.com LinkedIn Volver al sitio
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