~/dmitrii-krylov
$whoami

Dmitrii KrylovAI / Platform Engineer

Abierto a nuevas oportunidades

Convierto los LLM de demos en infraestructura de empresa.

Diecinueve años en IT: de la administración de bases de datos a la gestión de equipos de ingeniería y de vuelta al desarrollo. Hoy eso significa la capa de plataforma que decide si la IA se usa de verdad dentro de una empresa, llevada a producción y no a una demo.

En remoto · disponible para trabajar on-site · prioridad jornada completa

19 añosen IT desde 2007
30+personas en el equipo más grande que dirigí
20+servicios en producción en los últimos seis meses
~430páginas de documentación técnica

Sobre mí

$whoami

AI / Platform Engineer. Empecé en 2007 como administrador de bases de datos, pasé una década construyendo sistemas de alta carga y de publicidad digital, dirigí equipos de ingeniería de hasta treinta personas y volví al desarrollo justo donde más me interesa: la capa de plataforma que determina si la IA llega a usarse dentro de una empresa.

En los últimos seis meses llevé a producción unos veinte servicios internos: analítica de soporte sobre RAG, una pasarela frente al proveedor de modelos, una plataforma de gestión de secretos, un marketplace de herramientas de IA compartidas y documentación que se mantiene sola. Los usan a diario ingeniería, QA, producto y RR. HH.

El hilo conductor de estos diecinueve años es el mismo: me interesa el punto donde la ingeniería se encuentra con la operación. Montar una demo, sacar un MVP o prometer una migración lo hace cualquiera. El trabajo empieza en el SSO, la trazabilidad, las migraciones, los controles de CI, la monitorización y la documentación que no se queda obsoleta: eso decide si todo sigue funcionando seis meses después.

Sistemas destacados

$ls -l ./systems
rag-support-analytics/Búsqueda semántica y análisis con LLM sobre los tickets de soporte
  • Búsqueda vectorial sobre tickets en PostgreSQL + pgvector, con ocho estrategias de recuperación, reranking con cross-encoder y comparación A/B de la calidad de las respuestas.
  • El parseo, la vectorización y la generación de informes se procesan de forma asíncrona con Celery detrás de una capa de caché.
  • Entregado donde el equipo ya trabaja —dentro del chat— y no como un panel más que nadie abre.
  • SSO corporativo en cada endpoint y tipado estricto de los prompts como defensa frente a inyecciones.
PythonFastAPICelerypgvectorRedisRAGKeycloak
secrets-platform/Gestión autoservicio de secretos, con valores que nadie puede volver a leer
  • Interfaz web y API sobre HashiCorp Vault: acceso por proyecto, roles de miembros y trazabilidad completa de cada cambio.
  • La ruta de almacenamiento deriva del UUID inmutable del proyecto, de modo que un proyecto recreado o renombrado nunca hereda los secretos de su homónimo anterior.
  • Los tokens de servicio permiten que CI y los agentes escriban secretos sin intervención humana.
  • Importación masiva de variables de entorno, migraciones de esquema y documentación de API generada. Del primer commit a producción: un mes.
PythonFastAPIHashiCorp VaultKeycloak / OIDCPostgreSQLReact
ai-skill-marketplace/Una única fuente de verdad para herramientas de IA reutilizables, en tres entornos
  • Registro de habilidades de IA compartidas con propietarios, versionado y un ciclo de vida real, en lugar de prompts que se copian de chat en chat.
  • CI totalmente automatizado: validación y controles de merge en la revisión, publicación de artefactos, releases por habilidad y avisos a los equipos.
  • Página de estado que muestra, por entorno, qué está desplegado y qué pipeline lo puso ahí.
CI/CDGitLabNexusPagesClaude API
docs-autopilot/Documentación que se actualiza sola a partir del código que cambió
  • Consume eventos de cambio de los repositorios, calcula el diff desde el último commit procesado y pregunta al modelo qué cambió realmente.
  • Los cambios cosméticos —formato, tests, refactorizaciones puras— se descartan por clasificación y no tocan la documentación.
  • Salvaguardas: una generación que reescribe más del 60% de un documento existente se rechaza y se reintenta, los secretos nunca llegan al modelo y un evento reentregado no genera un segundo commit.
PythonKafkaPostgreSQLClaude API
llm-gateway/Un pool de claves ante el proveedor: los servicios nunca guardan una clave real
  • Rotación de claves, control de cuotas, desactivación automática de las bloqueadas o agotadas y reintentos transparentes dentro del pool.
  • Tokens de cliente revocables con estadísticas de uso por token; las respuestas en streaming pasan sin alteraciones.
  • Compatible por diseño: el cliente le habla exactamente igual que le hablaría al proveedor.
Goreverse proxySSEDocker
careers-backend/El backend del área de empleo del sitio público y su panel para RR. HH.
  • Sustituí un frontend totalmente simulado por datos reales sin obligar a reescribir el frontend: las respuestas coincidían campo por campo con los mocks.
  • OpenAPI como contrato, con los tipos del frontend generados a partir de él y publicados como paquete: una divergencia se convierte en un pipeline en rojo y no en un fallo en producción.
  • Degradación elegante: el rate limiting recurre a contadores en memoria y el almacenamiento de archivos a la base de datos cuando la infraestructura no está aprovisionada.
GoPostgreSQLOpenAPIS3GitLab CI

Stack

$cat stack.txt
lenguajes
Python · Go · TypeScript · SQL
servicios
FastAPI · Celery · Fastify · OpenAPI · REST · microservicios
datos
PostgreSQL · pgvector · Redis · Kafka · MySQL · optimización de consultas
ia
RAG · embeddings · reranking · APIs de LLM · tooling de agentes
plataforma
Docker · Kubernetes · GitLab CI · HashiCorp Vault · Keycloak / OIDC
frontend
React · TypeScript · Vite
antes
Perl · Lua · Django · sistemas de alta carga y RTB

Cómo trabajo

$cat principles.md

01El entregable es producción

Un prototipo que no se puede operar no está terminado. SSO, auditoría, migraciones y un camino de rollback forman parte de la funcionalidad, no del siguiente ticket.

02Arreglar el proceso, no la incidencia

Hacer obligatorios los tests automáticos y reconstruir el despliegue aportó más estabilidad que cualquier hotfix concreto. Prefiero cambiar cómo entrega un equipo antes que apagar fuegos de lo ya entregado.

03Degradar, nunca caer

Cada servicio asume que sus dependencias pueden faltar: los contadores pasan a memoria, el almacenamiento de archivos a la base de datos y una clave agotada sale sola del pool.

04Escribirlo una vez y luego automatizarlo

El conocimiento que solo vive en la cabeza de alguien es una incidencia esperando unas vacaciones. Un documento que se mantiene a mano miente al cabo de un mes.

Experiencia

$git log --author=dk --oneline

feb 2026 — sep 2026 · Batumi, Georgia

Engineering Manager · Prequel Inc.

Capa interna de IA y plataforma: analítica de soporte sobre RAG, plataforma de secretos, marketplace de herramientas de IA compartidas, pasarela de LLM y documentación que se mantiene sola. Unifiqué repositorios heterogéneos en pipelines de CI comunes y una única convención de configuración y secretos.

dic 2024 — feb 2026 · Batumi, Georgia

Engineering Manager · inDrive

Dirigí un equipo multidisciplinar —backend en Go, Android, iOS y QA— con el que lanzamos el carpooling interurbano. Participé en la definición de los requisitos de producto, y no solo en recibirlos; colaboré en el lanzamiento en Colombia y trabajé sobre el terreno con conductores y pasajeros. Mejoré de forma continua el proceso de entrega, la fiabilidad del servicio y la cobertura de tests automáticos, y convertí el feedback de los usuarios en cambios en el producto.

ene 2024 — oct 2024 · Madrid, España

SSP Project Lead · Vidoomy

Dirigí el proyecto de la plataforma supply-side y formé el equipo a su alrededor, con el encargo de llegar a resultados en un plazo corto.

mar 2022 — nov 2023 · Moscú

Development Team Lead · SberMarket / Instamart

Entré cuando se estaba formando la plataforma publicitaria y en un año la llevé de cero a un producto rentable. Asumí a los catorce ingenieros del proyecto —backend, frontend, QA y después móvil— y dividí el dominio en tres equipos tras el MVP. Diseñé los servicios y subsistemas de un stack RTB clásico.

feb 2019 — mar 2022 · Moscú

Development Team Lead · IPChain Association

Entré como desarrollador senior y pasé a ser el responsable técnico de un proyecto de más de treinta personas. Hice obligatorios los tests automáticos, planifiqué la retirada de subsistemas heredados, contraté y dividí el grupo en tres equipos camino de los microservicios, y reconstruí el despliegue con monitorización y alertas reales.

mar 2014 — oct 2018 · Moscú

Senior Developer / Big Data Engineer · IPONWEB

Empecé en Lua y pasé al equipo de ETL para escalar un sistema de procesamiento de datos existente. Diseñé y desarrollé un subsistema de tests automáticos previos a release basado en microservicios.

jul 2012 — mar 2014 · Moscú

Senior Full Stack Developer · KnoRus

Liderazgo técnico de la biblioteca digital de una editorial: backend y frontend, compra y puesta a punto de servidores, monitorización y alertas, diseño de nuevos subsistemas y control de calidad del trabajo de proveedores externos.

may 2011 — jul 2012 · Moscú

Senior Python Developer · Kokoc Group

Automaticé la actualización de contenidos de sitios satélite —más rápida, más estable y con verificación de resultados— y optimicé la base de datos y sus consultas.

sep 2008 — may 2011 · Moscú

Senior MySQL DBA · SoftPower Solutions

Infraestructura de bases de datos y rutinas almacenadas: esquemas desde cero, análisis de rendimiento, optimización del almacenamiento y eliminación de cuellos de botella.

nov 2007 — sep 2008 · Moscú

Junior DBA · InfoTechnoProject

Aquí empezó todo: arquitectura de bases de datos relacionales, ajuste de rendimiento, procedimientos almacenados, clústeres y replicación.

Formación

$cat education.txt

Grado en Ciencias de la Computación

Modern University for the Humanities · 2005 — 2009

Certificación

Inspiring and Motivating Individuals

Contacto

$cat contact.txt
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disponibilidadEn remoto · disponible para trabajar on-site · prioridad jornada completa
$exit  ·  Gracias por leer. La vía más rápida para localizarme es el correo.