Especialidades
En qué trabajamos, en detalle.
Cinco especialidades, cada una descrita por los problemas que resuelve, las competencias que exige y lo que usted tiene al final. No publicamos casos de estudio, porque no nombramos clientes — así que el alcance se dice con claridad.
P—01
Ingeniería de Plataforma y DevOps
Un camino pavimentado del commit a producción: pipelines, entornos y Kubernetes que los equipos de producto usan sin abrir tickets.
Problemas que resolvemos
- Los despliegues son manuales, lentos o dependen de una sola persona.
- Cada equipo arma su propio pipeline, y ninguno se parece a otro.
- Los clústeres de Kubernetes crecieron sin estándares de recursos, seguridad o actualización.
- Los rollbacks se improvisan bajo presión.
Competencias
- Diseño de CI/CD: build, pruebas, escaneo, promoción
- Operación y actualización de Kubernetes
- Contenedores y cadena de suministro de imágenes
- Gestión de entornos y secretos
- Plantillas de autoservicio para desarrolladores
Lo que conserva
- Plantillas de pipeline versionadas
- Baseline de clúster: políticas, cuotas y valores por defecto
- Un camino de rollback documentado y probado
- Runbooks para operaciones de rutina
P—02
Infraestructura y Arquitectura Cloud
Entornos en AWS, Azure o Google Cloud reproducibles, seguros por defecto y dimensionados para lo que realmente ejecutan.
Problemas que resolvemos
- La factura cloud no deja de crecer y nadie sabe explicar por qué.
- Producción se armó a mano en la consola y no se puede recrear.
- Permisos y reglas de red se acumularon sin revisión.
- Hay backups, pero nadie ha probado una restauración.
Competencias
- Estructura de cuentas y landing zones
- Infraestructura como Código con Terraform
- Diseño de identidad, red y cifrado
- Análisis de costos y dimensionamiento
- Backup, recuperación y diseño multizona
Lo que conserva
- Documento de arquitectura con registros de decisión
- Código de infraestructura en sus repositorios
- Informe de costos con acciones priorizadas
- Un procedimiento de recuperación probado
P—03
Ingeniería de Software
Servicios backend, APIs y plataformas web escritos para ser leídos, probados y operados por el equipo que los hereda.
Problemas que resolvemos
- Un servicio central no puede cambiar sin romper otra cosa.
- Las APIs crecieron sin contratos, versionado ni documentación.
- Las consultas a la base de datos ralentizan el producto a medida que crecen los datos.
- Un producto nuevo necesita una primera versión hecha para durar.
Competencias
- Diseño de APIs y de dominio
- Servicios backend en Rust, Python y TypeScript
- Modelado relacional y optimización de consultas
- Estrategia de pruebas automatizadas
- Revisión de código y refactorización incremental
Lo que conserva
- Software funcionando en su repositorio
- Contratos y documentación de las APIs
- Suites de pruebas que corren en CI
- Notas de arquitectura para quien mantenga
P—04
Confiabilidad y Observabilidad
Medir lo que vive el usuario, alertar sobre lo que lo amenaza y practicar la recuperación antes de que un incidente obligue.
Problemas que resolvemos
- Los usuarios notan las caídas antes que el equipo.
- Las alertas suenan todo el tiempo, así que nadie confía en ellas.
- Los incidentes se resuelven de memoria — y se repiten.
- Nadie sabe decir qué tan confiable debería ser el servicio.
Competencias
- SLIs, SLOs y error budgets
- Métricas, logs y trazas distribuidas
- Alertas por burn rate y diseño de guardias
- Respuesta a incidentes y revisiones sin culpables
- Pruebas de carga, de fallo y de restauración
Lo que conserva
- SLOs acordados con el negocio
- Dashboards y reglas de alerta como código
- Runbooks de incidentes y de escalamiento
- Una plantilla de revisión post-incidente
P—05
Ingeniería de IA
Funciones con LLM y machine learning que corren en producción con evaluación, límites de costo y monitoreo — no solo en una demo.
Problemas que resolvemos
- Un prototipo de IA funciona en la demo, pero no con datos reales.
- Nadie sabe si un cambio de prompt o de modelo mejoró o empeoró las respuestas.
- El costo y la latencia de inferencia son impredecibles.
- Datos sensibles podrían estar llegando a un modelo externo.
Competencias
- Integración de LLMs y retrieval (RAG)
- Conjuntos de evaluación y pruebas de regresión
- Pipelines de datos para entrenamiento y retrieval
- Serving de modelos, caché y control de costos
- Guardrails y reglas de manejo de datos
Lo que conserva
- Integración en producción detrás de su API
- Una suite de evaluación con línea base
- Dashboards de costo y latencia
- Documentación del flujo de datos