Inżynier DevOps z pięcioletnim doświadczeniem w budowaniu CI/CD i infrastruktury od zera w Azure i AWS. Pracuję jako konsultant embedded u różnych klientów — od greenfieldowych platform Kubernetes, przez migracje CI/CD i stateful workloady z GitOps, po optymalizację kosztów chmury. Coraz mocniej skupiam się na narzędziach dla platform data i AI.
Jak pracuję
- Greenfield, ale z myślą o utrzymaniu. Prowadzę projekty od zera do produkcji, a potem optymalizuję pod długi ogon — zespół, który przejmie projekt po sześciu miesiącach, powinien czytać repo i rozumieć co się dzieje bez mojej obecności.
- Pragmatyczny dobór narzędzi. Większość projektów obejmuje więcej niż jeden system CI, narzędzie IaC czy chmurę. Wybieram to, co pasuje do operacyjnego stanu klienta, nie to, co najmodniejsze.
- Koszt jako kryterium pierwszej kategorii. Migracje i decyzje architektoniczne oceniam także po miesięcznym run-rate, nie tylko po wartości technicznej.
- Komunikacja zamiast heroizmu. Wolę zgłosić ryzyko wcześniej niż ratować deployment o 2 w nocy.
Co aktualnie eksploruję
- Narzędzia data i AI dla platform — Dagster do orkiestracji, RAGFlow do workflowów RAG i własny serwer MCP dla ClickHouse, umożliwiający LLM-om dostęp do wewnętrznych danych.
- GitOps dla stateful workloadów — sprowadzenie CloudNativePG, ClickHouse i podobnych systemów do reprodukowalnego dostarczania przez Flux i ArgoCD w wielu środowiskach.
- Przenośność IaC w multi-cloud — wzorce utrzymywania spójności między kodem Bicepa i Terraforma w sposób, który czyni z migracji między Azure a AWS refactor, a nie przepisywanie od zera.
Model współpracy
Pracuję przez SlickCloud jako embedded DevOps engineer w długoterminowych projektach klienckich, zwykle obejmując CI/CD i infrastrukturę platformy end-to-end. Większość projektów wymaga więcej niż jednego toolchaina (aktualnie w rotacji: GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines) i pokrywa Azure lub AWS — czasem oba.