Dossier d'Ingénierie · Recife, BR → Télétravail Mondial

Je maintiens les systèmes en vie.
Avant, des animaux. Maintenant, l'IA.

Quinze années à la tête d'un hôpital vétérinaire d'urgence 24h/24 m'ont enseigné le triage, les protocoles et les décisions irréversibles sous pression. J'ai ensuite reconstruit ma carrière et appliqué la même discipline au logiciel — en construisant seul une plateforme AIOps complète et en opérant 10 produits SaaS en production dessus.

Ingénieur en Fiabilité de l'IA SRE · AIOps · Plateforme Python · Rust · Django · FastAPI Ouvert aux contrats à distance
01

Le parcours de SRE le plus inattendu que vous lirez cette année

La médecine d'urgence et l'ingénierie de la fiabilité sont le même métier avec des patients différents. Je n'ai pas appris la gestion des incidents dans le livre SRE de Google — je l'ai vécue pendant 15 ans, et je n'ai découvert qu'ensuite que cela portait un nom.

Bloc d'urgence · 2005–2020
Surveillance des signes vitaux — FC, SpO₂, tension, écart à la ligne de base
Diagnostic sans que le patient parle — information incomplète, inférence rapide
Protocoles opératoires (POS) — pas d'improvisation sous pression
Triage — critique vs. stable, allocation des ressources en secondes
Revue de décès sans blâme — ce qui a échoué dans le système, pas qui
Systèmes en production · 2021–aujourd'hui
Observabilité — baselines Prometheus, alertes de burn-rate, détection de drift
Débogage d'incidents en direct — logs partiels, RCA rapide
Runbooks — exécutables, testés, versionnés
Priorisation des alertes — P0 vs. bruit, politiques d'escalade
Post-mortems sans blâme — RCA, action items, mémoire des patterns
02

Signes vitaux de production

10
Plateformes SaaS en production
1.17M+
Lignes de code, opérées en solo
2 938+
Tests automatisés (cœur AIOps)
<5min
MTTR — alerte à correction vérifiée
100%
Taux de détection red team*
0%
Faux positifs sur benchmark*
91%
Couverture de tests des produits
23
Adaptateurs natifs d'observabilité

*Benchmark DVWA + OWASP Juice Shop — 16/16 résultats détectables par scanner, règle structurelle : la sortie de l'outil n'est pas une preuve.

03

Zenthrus AIOps — la plateforme que j'ai construite, puis sur laquelle j'ai misé mon activité

La plupart des ingénieurs utilisent Datadog. J'ai construit la plateforme en boucle fermée sur laquelle tournent mes propres produits : détection, diagnostic, remédiation approuvée par un humain, vérification et apprentissage — avec une IA local-first et zéro fuite de données.

# La boucle se ferme en moins de 5 minutes Alerte déclenchée → Aurien diagnostique (RAG + Chain-of-Thought, cite les sources) → L'humain approuve (web / Slack Block Kit + HMAC / WhatsApp) → SSH exécute le runbook (allowlist de 35+ commandes, tout audité) → Health check vérifie → Alerte résolue → Thompson Sampling met à jour la réputation de l'agent (reward 4D) → EpisodicMemory stocke le pattern → le prochain incident se résout plus vite
Détection

Prédictive, pas réactive

Prophet avec détection de concept drift multi-signaux (MAPE + KS Test + Page-Hinkley). Burn rates multi-fenêtres du livre SRE de Google. Garde-fous déterministes là où les LLM n'ont pas leur place — règle architecturale absolue.

Offensive

Red team War Mode

Conteneur Kali autonome (gVisor, cap-drop ALL, egress lockdown, TTL 300s) avec 17 outils offensifs en boucle OODA, auto-mappé sur MITRE ATT&CK. Safety kernel fail-closed avec 7 vérifications.

Résilience

Chaos engineering natif

SRE Duel : le red team injecte 15+ types de pannes, l'IA blue-team doit détecter dans un SLA de 30s. Les lacunes de détection réalimentent les priorités de scan — la défense évolue.

Sécurité

Digital Twin shadow testing

Chaque action proposée par l'IA est simulée sur un jumeau numérique avant de toucher la production. Un Safety Confidence Score autorise l'exécution. 21 couches de sécurité, 1 471 tests dédiés.

Souveraineté

IA local-first, air-gap capable

Modèles servis via Ollama avec mémoire pgvector et re-ranking cross-encoder. Aucun log, métrique ou prompt ne quitte le réseau — une exigence que j'ai conçue, pas un flag de fonctionnalité.

Systèmes

Agent eBPF en Rust

Collecte au niveau kernel (19 métriques) via un agent Rust/Aya — plus SSH, Prometheus remote_write et API ingest. Isolation multi-tenant via FK + PostgreSQL RLS + embeddings avec tenant salt.

Découvrir la plateforme →
04

Pas un portfolio. Une flotte en production.

Chaque plateforme ci-dessous a des clients payants et tourne sous la supervision de Zenthrus AIOps. Chacune a été commandée par un client réel, puis reconstruite en SaaS multi-tenant évolutif.

AurienConnect
CRM AI-native intégré aux écosystèmes ERP. Sert un réseau de 14 salles de sport gérant ~3 000 leads/mois et 30 000 membres actifs.
EN LIGNE · PAYANT
ZenthrusBPO
Plateforme de BPO financier, fiscal et RH. En validation avec un cabinet comptable gérant 150 entités.
EN LIGNE · VALIDATION
ZenthrusERP
ERP fiscal et financier AI-native, conçu pour la réforme fiscale — facturation électronique, contrôle de gestion intelligent. Moteur fiscal en Rust au cœur.
EN LIGNE · PAYANT
ZenthrusCar / Locadora / VET
ERP verticaux pour concessionnaires, agences de location et cliniques vétérinaires — une architecture, isolée par tenant, chacune avec un client actif.
EN LIGNE · PAYANT
Aurien
Interface personnelle d'opérations avec IA : daemon FastAPI orchestrant Claude Code CLI avec modes lecture seule et action approuvée par TOTP.
INTERNE · USAGE QUOTIDIEN
05

Stack et standards

Ingénierie cœur

PythonDjango 5FastAPIRustDjango REST FrameworkCeleryPostgreSQL 15 + pgvectorRedisHTMXReact Native

Ingénierie de l'IA

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

Plateforme et fiabilité

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

Gouvernance comme architecture

ISO 27001ISO 42001 (gouvernance de l'IA)SOC 2RGPD / privacy-by-designCompliance-as-Code · 165+ contrôles
06

Ma façon d'opérer

i

Des garde-fous déterministes là où les LLM n'ont pas leur place

Burn rates, seuils et safety checks relèvent des mathématiques, pas des prompts. L'IA conseille ; le code déterministe décide de ce qui est permis. C'est une règle absolue dans tout ce que je livre.

ii

Human-in-the-loop pour tout ce qui est irréversible

La chirurgie m'a appris le coût des actions irréversibles. Les déploiements en production, les remédiations au-delà du seuil de blast radius et les changements d'identifiants passent toujours par une validation humaine — vérifiée par MFA.

iii

La preuve avant la sortie

Mon classificateur de findings impose une règle structurelle : la sortie de l'outil n'est pas une preuve. C'est pourquoi la plateforme affiche zéro faux positif au benchmark. J'applique le même standard à chaque affirmation que je fais.

iv

Documentation d'abord, audit toujours

Des ADR avant le code. Des pistes d'audit en hash-chain SHA-256. Cinq frameworks d'audit internes tournent contre mes propres systèmes à chaque sprint. Une formation scientifique fait de la rigueur une habitude, pas une corvée.

v

Augmenté par l'IA, humainement responsable

Je travaille chaque jour avec Claude CLI comme multiplicateur de force — architecture, revue et vélocité de livraison d'une petite équipe, avec un ingénieur responsable. Je suis transparent à ce sujet parce que c'est l'avenir du métier.

Contact

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Je suis ouvert aux contrats à distance en tant qu'Ingénieur en Fiabilité de l'IA, SRE ou Platform Engineer — équipes async-first, dans le monde entier. Je gère des urgences depuis 15 ans. La vôtre ne me fera pas peur.

magno@magnosilva.com LinkedIn Retour au site
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