Zawodowo zajmuję się utrzymaniem i rozwojem środowisk Linux. Po godzinach buduję własne usługi i sprawdzam, jak wykorzystać AI w codziennej pracy. Interesuje mnie cały system: od sieci i danych, przez integracje, po wynik, który można zweryfikować.
Podział ról: sieć zapewnia dostęp, NAS utrzymuje usługi i dane, a PC dostarcza moc obliczeniową dla AI. Schemat logiczny.
10+ lat
pracy z infrastrukturą
400–600 VM
skala utrzymywanego środowiska zawodowego
−60% logów
po optymalizacji konfiguracji i retencji w ciągu trzech lat
01 / Projekty własne
Systemy, z których korzystam na co dzień.
Domowe laboratorium daje mi miejsce na sprawdzanie pomysłów od pierwszej konfiguracji do działającej usługi. Rozwijam je wokół konkretnych potrzeb.
Home AI · Rozwijany i używany
Agent, który korzysta z wiedzy i narzędzi.
Połączyłem Open WebUI i modele językowe z wiedzą o moim środowisku oraz narzędziami Windows. Agent może odczytać dokumentację, wyszukać potrzebny kontekst i wykonać zadanie przez PC Operatora.
Własna warstwa integracji obejmuje również uruchamianie usług, dostęp do narzędzi i obsługę ich wyników. Mogę prześledzić drogę od polecenia do rzeczywistego efektu.
MikroTik, Synology i Docker tworzą podstawę mojego homelabu. Rozdzielam dostęp sieciowy, trwałe dane i obliczenia. NAS utrzymuje codzienne usługi, a komputer z GPU obsługuje modele i generowanie obrazów.
Uptime Kuma zapisuje dostępność urządzeń i usług, MySpeed historię pomiarów łącza, a Grafana i Loki ułatwiają przegląd logów. Łączę te informacje, aby rozpoznać powtarzający się problem i sprawdzić efekt zmian.
Najbardziej interesuje mnie moment, w którym konfiguracja spotyka się z codziennym użyciem. Sprawdzam, gdzie usługa przechowuje dane, od czego zależy jej start i jak rozpoznam, że rzeczywiście działa.
To podejście przenoszę z pracy zawodowej do własnych projektów. Łączę gotowe komponenty z potrzebnymi integracjami, dokumentuję decyzje i wracam do nich, gdy środowisko się zmienia.
Dobrze działający system potrafię uruchomić, zrozumieć i sprawdzić.
03 / Doświadczenie
Linux, automatyzacja i odpowiedzialność za utrzymanie.
Kyndryl09.2022 — obecnie
Lead Infrastructure Specialist
Utrzymanie środowiska Linux obejmującego 400–600 maszyn wirtualnych. Praca z Azure Repos, Jenkins, Puppet, ELK, Hitachi HNAS i Qualys oraz przygotowaniem klastrów Kubernetes z ArgoCD. Optymalizacja konfiguracji i retencji logów obniżyła ich wolumen o 60% w ciągu trzech lat mimo rozwoju infrastruktury.
ING Business Shared Services05.2019 — 09.2022
DevOps Engineer
Utrzymanie infrastruktury usług katalogowych Oracle i systemów Linux związanych z uwierzytelnianiem. Praca z Active Directory oraz automatyzacja wybranych zadań za pomocą Ansible.
IBM GDSC Katowice12.2016 — 04.2019
IT Specialist · 3rd Line Support
Wsparcie trzeciej linii dla infrastruktury BigFix oraz systemów Windows i Linux. Przygotowywanie kontroli stanu usług i diagnozowanie problemów operacyjnych.
RHCSA · MCSA Windows Server 2012 · CompTIA Security+ · SUSE Certified Administrator
04 / Dalszy rozwój
Kolejne kroki wynikają z codziennego użycia.
Lepsza wiedza
Rozszerzanie sprawdzonych źródeł, aktualizacja dokumentacji i testowanie, czy agent wybiera właściwy kontekst.
Powtarzalne zadania
Więcej scenariuszy z jednoznacznym wynikiem, testy regresji integracji i lepsza obsługa przerwanych operacji.
Łatwiejsze odtworzenie
Konfiguracja demonstracyjna, czytelne instrukcje i kolejne części kodu przygotowane do publicznego udostępnienia.
05 / Kontakt
Porozmawiajmy o infrastrukturze i automatyzacji.
Chętnie porozmawiam o rolach związanych z Linuxem, DevOps i rozwojem narzędzi wspierających pracę zespołów. Jeśli któryś z projektów jest bliski temu, czym się zajmujesz, napisz.