resume://kotlinist/profile

System profile // 2026

Жабров Анатолий Олегович

DevOps / Platform Engineer · Разработчик ПО · AI Automation Engineer

01 О себе

Инженер на стыке инфраструктуры, разработки ПО и AI-автоматизации. Работаю с Linux и NixOS, Kubernetes, GitOps, CI/CD и self-hosted-системами; создаю full-stack-приложения, AI-агентов и интеграции с базами знаний и внешними сервисами.

В свободное время развиваю собственную инфраструктуру как учебный полигон для практики DevOps и системного администрирования. Использую Linux — Debian и NixOS, Kubernetes — k3s и Talos Linux, а также Proxmox VE. В работе делаю упор на декларативную конфигурацию, наблюдаемость, безопасные обновления, резервное копирование.

04 Практический опыт и ключевые проекты

Icebound Infrastructure — распределённый HomeLab

эксплуатируется

Развиваю и поддерживаю собственную инфраструктуру из 12 NixOS-хостов.

  • Собрал multi-host NixOS monorepo: 22 модуля и общие профили для NixOS и nix-darwin.
  • Настроил безопасный деплой через deploy-rs с confirm timeout и автоматическим rollback.
  • Использую agenix для секретов.
  • Развернул Proxmox VE, MikroTik-сегментацию с VLAN и Talos/Kubernetes-кластер; ранее использовал k3s.
  • Организовал метрики, логи, health checks, уведомления и резервное копирование.
  • Эксплуатирую GitLab, Harbor, Vaultwarden, NocoDB, n8n, Home Assistant, Traefik, Nextcloud, Immich, S3-совместимые хранилища и другие self-hosted-сервисы.

STACK // NixOS, Nix flakes, deploy-rs, agenix, Proxmox VE, Docker, Kubernetes, Argo CD, GitLab CI, Traefik, Prometheus, Grafana, Loki, Restic, S3, MikroTik, WireGuard.

Kubernetes Practice — on-prem cloud-native платформа

учебный проект

Спроектировал и развернул HA-кластер: 3 control-plane, 3 worker-ноды и отдельное staging-окружение.

  • Подготовил виртуальную инфраструктуру в Proxmox VE через Terraform.
  • Настроил Talos Linux, Cilium/eBPF, Hubble, MetalLB, Traefik, cert-manager и Longhorn.
  • Организовал GitOps-доставку через GitLab CI, Harbor и Argo CD App-of-Apps.
  • Развернул CloudNativePG/PostgreSQL и резервное копирование Longhorn в MinIO/S3.
  • Собрал observability-контур на VictoriaMetrics, Grafana, Alertmanager, Karma, node-exporter и kube-state-metrics.
  • Проверил HPA и самовосстановление на Go-сервисе с искусственной CPU-нагрузкой и записью в PostgreSQL.
  • Подготовил техническую документацию на Docusaurus 3 и итоговый отчёт в LaTeX.

STACK // Talos Linux, Kubernetes, Terraform, Argo CD, Helm, Cilium, Longhorn, Harbor, GitLab CI, VictoriaMetrics, Go, PostgreSQL.

AI-агенты и автоматизация рабочих процессов

активная практика

Активно изучаю и применяю AI-агентов для разработки ПО, исследований, обработки документации, управления знаниями и автоматизации инженерных и повседневных процессов. На их основе проектирую многошаговые workflow и конвейеры, связывающие модели, инструменты, базы знаний и внешние сервисы.

  • Использую coding-агентов для разработки, рефакторинга, тестирования, отладки и ревью кода.
  • Создаю автоматизации для исследований, документов и контента, мониторинга, планирования и баз знаний.
  • Настраиваю многоагентные сценарии с разделением ролей, контекста, инструментов и зон ответственности.
  • Интегрирую агентов с Obsidian, GitLab, трекерами задач, NotebookLM, Home Assistant, мессенджерами и другими сервисами.
  • Экспериментирую с MCP, RAG, долговременной памятью, голосовым вводом, локальными и облачными моделями.
  • Проектирую конвейеры с расписаниями, повторными попытками, fallback-механизмами и проверкой результата.

STACK // AI-агенты, coding agents, MCP, RAG, Node.js, TypeScript, REST API, webhooks, PostgreSQL/pgvector, Redis, Obsidian, NocoDB, GitLab, cron.

IMS — Incident Management System

ВКР

Разработал платформу управления инцидентами и активного мониторинга инфраструктуры.

  • Control plane на SvelteKit с PostgreSQL (Supabase), ClickHouse и WebSocket.
  • Monitoring agent на Node.js/Bun выполняет HTTP(S), TCP, UDP, ICMP и DNS-проверки.
  • Архитектура Pull Config, Push Metrics работает через исходящее WebSocket-соединение и подходит для нод за NAT.
  • SQLite-очередь, batch + ACK, heartbeat и exponential backoff обеспечивают доставку метрик с семантикой at-least-once.
  • Добавлены Telegram/Gotify-уведомления, Docker Compose, миграции, тесты и архитектурная документация.

STACK // Node.js/Bun, TypeScript, SvelteKit, Drizzle ORM, PostgreSQL/Supabase, ClickHouse, WebSocket, SQLite, Docker Compose, Vitest, Playwright.

05 Дополнительные проекты

  • EdTech-платформа — прототип/MVP для работы с образовательными материалами и знаниями на Node.js, TypeScript, SvelteKit, Kotlin/Ktor, PostgreSQL/Supabase и APISIX; микросервисная архитектура и интеграция backend-, frontend- и AI-компонентов.
  • OS Course Work — распределённая клиент-серверная система сбора системных метрик: Go-коллекторы, собственный TCP/JSON-протокол, goroutines, Wails/Svelte UI и Docker Compose.
  • МИС «Видеохостинг» — архитектурный проект микросервисной event-driven платформы с API Gateway, auth, upload, transcoding, streaming, очередями, объектным хранилищем, Kubernetes и observability; архитектура описана в PlantUML.
  • ESP32 Pet Feeder — умная кормушка: прошивка ESP32 на C++/Arduino, MQTT, Kotlin backend и клиент на SvelteKit/Capacitor для Web, Android и iOS.
  • CI/CD pet-project — full-stack-приложение на Kotlin/Ktor и SvelteKit/Tailwind CSS; GitLab CI, Ansible, Docker Compose, Nginx/Let's Encrypt, PostgreSQL/MariaDB, Redis, Prometheus/Grafana, NetBird, Talos Linux и Argo CD.
  • prepare-server — Ansible-роль для первоначальной настройки и базового hardening Debian-сервера.
  • ППСУБДиЗ — учебный проект базы данных сервиса каршеринга: проектирование структуры и реализация реляционной базы данных в PostgreSQL.
  • Структуры и алгоритмы обработки данных — учебное приложение с практической реализацией алгоритмов сортировки и поиска подстроки.
  • ProductivityBox — мобильное приложение для планирования задач на Svelte/Sapper и Capacitor с единой кодовой базой для Web, Android и iOS; победитель конференции «Творчество юных 2022» в МИЭТ.
  • ClassTest — платформа для образовательных тестов на Svelte/Sapper, Kotlin/Javalin, MariaDB и Meilisearch; представлена на конференциях «Инженеры будущего 2021» и «Творчество юных 2021».