Jonatas Pedraza

• Evolución de la plataforma de crédito (oferta, gestión y operaciones) en backend y frontend
• Integración de APIs de socios en el motor de crédito (análisis y aprobación)
• Frontend de crédito con React, TypeScript, Figma y Playwright
• Herramientas de backoffice para un squad reducido (producto, diseño y operaciones)
• Investigación de incidentes en producción con Datadog (métricas, logs, causa raíz)

En Nuvemshop evoluciono la plataforma de crédito — desde la oferta y la gestión hasta las operaciones del día a día. El trabajo abarca backend y frontend: construyo funcionalidades escalables y confiables, integro APIs de socios para el motor de crédito (comunicación entre sistemas, intercambio de datos y automatización de análisis y aprobación) y desarrollo el frontend de crédito con React, TypeScript, Figma y Playwright, junto a diseño. En un squad reducido con producto, diseño y operaciones, también entrego herramientas internas de backoffice que mejoran procesos y aceleran valor. Cuando algo falla en producción, investigo con Datadog (métricas, logs y causa raíz) y uso herramientas de IA generativa como apalancamiento en el flujo de desarrollo — sin soltar la responsabilidad sobre calidad y lo que llega al usuario.

TypeScript · Node.js · React · Figma · Playwright · PostgreSQL · Redis · AWS · Datadog

• Arquitectura de soluciones en AWS para food delivery en microservicios (NestJS/Node.js/TypeScript, además de servicios en Go y Python), cubriendo compute (ECS/Fargate, EC2), APIs (API Gateway, ALB), datos (RDS, ElastiCache), mensajería (SQS/SNS), S3, IAM, VPC y CloudWatch
• Creación y evolución de pipelines de CI/CD con GitHub Actions (build, pruebas y deploy)
• Traducción de requisitos de negocio en decisiones de solución: fronteras de servicio, contratos de API, persistencia y trade-offs de costo/rendimiento/seguridad
• Especificaciones, diagramas y guías de arquitectura para orientar implementación y evolución de la plataforma
• Estandarización técnica y apoyo a tech leads (código, CI/CD, prácticas ágiles) para coherencia entre squads
• Hands-on en squads críticos con legado e integraciones complejas, desbloqueando entregas sin romper la arquitectura objetivo
• Composición del stack de datos y runtime (PostgreSQL/RDS, MongoDB, Redis/ElastiCache, Elasticsearch, Docker) alineada a los patrones de carga del dominio

Como Software Architect en Delivery Much Brasil, diseñé y conduje soluciones cloud de food delivery en microservicios en AWS, conectando requisitos de negocio a decisiones de arquitectura de punta a punta: fronteras de servicio, contratos de API, persistencia y trade-offs de escala, rendimiento, seguridad, confiabilidad y costo. En la plataforma AWS, orienté el diseño en torno a compute y orquestación de contenedores (ECS/Fargate y EC2 cuando tenía sentido), exposición de APIs (API Gateway, ALB), datos gestionados (RDS/PostgreSQL, ElastiCache/Redis, además de MongoDB y Elasticsearch en el ecosistema de la solución), mensajería y desacoplamiento (SQS/SNS), almacenamiento y artefactos (S3), identidad y acceso (IAM) y observabilidad (CloudWatch) — siempre con atención a redes (VPC, subnets, security groups) y entrega continua. Creé y evolucioné pipelines de CI/CD con GitHub Actions para automatizar build, pruebas y deploy, reduciendo fricción entre código y producción. Actué como puente entre producto e ingeniería — entrevistas, refinamientos y alineaciones con stakeholders — produciendo especificaciones, diagramas y guías para orientar implementación y evolución. Definí y apoyé estándares técnicos para los equipos (código, CI/CD y prácticas ágiles), habilitando a tech leads a mantener coherencia arquitectónica entre squads. En momentos críticos entré hands-on en squads con legado e integraciones complejas, desbloqueando entregas de alta prioridad sin perder el alineamiento con la arquitectura objetivo en AWS.

NestJS · Node.js · TypeScript · Go · Python · Docker · AWS · ECS · Fargate · EC2 · API Gateway · ALB · RDS · ElastiCache · SQS · SNS · S3 · IAM · VPC · CloudWatch · GitHub Actions · MongoDB · PostgreSQL · Redis · Elasticsearch

• SRE en sistemas de pagos online con foco en disponibilidad y escala
• Arquitectura y evolución de infraestructura para aplicaciones distribuidas
• Diseño y operación de clusters Elasticsearch con apoyo a squads: reformulé el cluster de la capa de lectura (nodos dedicados por operación, según buenas prácticas de Elastic), reduciendo incidentes en esa capa ~85%
• Automatización de aprovisionamiento y entrega con Terraform, Packer, Ansible y Docker en AWS

En el equipo de SRE de Pagar.me trabajé en sistemas de pagos online bajo presión real de disponibilidad y escala. El día a día mezclaba arquitectura, desarrollo y evolución de infraestructura para aplicaciones distribuidas — incluyendo apoyo a squads en el diseño y la operación de clusters Elasticsearch. Automatizé el aprovisionamiento y la entrega con Terraform, Packer, Ansible y Docker sobre AWS, siempre con el mismo norte: rendimiento, confiabilidad y capacidad de crecer sin sorpresas en producción.

Python · JavaScript · Go · C# · AWS · Terraform · Packer · Ansible · Docker

• Estandarización y automatización del aprovisionamiento de infraestructura de sistemas en datacenters on-premise de operadoras (Packer, Ansible, Shell, SSH, Linux), reduciendo el ciclo de ~168 h a ~48 h
• Preparación operativa de sitios: integración y entrega de soluciones Nokia en stacks heterogéneos, con foco en repetibilidad, reducción de riesgo y tiempo hasta quedar listo para operar
• Definición y ejecución de estándares de red de datacenter (VLANs, switches, puertos, topología de rack) cuando el sitio no tenía equipo de redes dedicado
• Coordinación con el fabricante (Dell PowerEdge rack/blade) para expansión/dimensionamiento físico alineado a la demanda de capacidad de los servicios
• Documentación de arquitectura operativa de campo: MOPs, runbooks, checklists de instalación/puesta en marcha, diagramas de topología y planes de validación/rollback
• Plataformas OpenShift y OpenStack como base de orquestación/virtualización del entorno
• Integraciones IoT y pipelines ETL (Greenplum, MySQL) para flujos operativos de datos

En Nokia Networks actué como System Integration Engineer en datacenters on-premise de operadoras de telecom, con responsabilidad de punta a punta en la preparación y entrega de infraestructura de sistemas: desde la definición del estándar de aprovisionamiento hasta la validación operativa en sitio. Trabajé en entornos corporativos con servidores rack/blade (Dell PowerEdge), redes de datacenter y stacks heterogéneos, diseñando y automatizando el flujo de implantación de soluciones Nokia con Packer, Ansible, Shell Script, SSH y Linux — reduciendo el ciclo de aprovisionamiento de ~168 h (~7 días) a ~48 h (~2 días). En sitios sin equipo de redes dedicado, conduje con el equipo el aprovisionamiento de red (switches, puertos, VLANs y topología de rack); la expansión física y el dimensionamiento de hardware a menudo los ejecutaba el equipo técnico del fabricante, alineados a los requisitos de capacidad y demanda de los servicios. La plataforma de orquestación/virtualización en el contexto del proyecto se apoyó en OpenShift (Red Hat) y OpenStack. Con el equipo, produje documentación técnica de campo — MOPs (Methods of Procedure), runbooks, checklists de instalación y puesta en marcha, diagramas de topología y planes de validación/rollback — para estandarizar la ejecución, reducir el riesgo operativo y garantizar repetibilidad entre sitios. También participé en integraciones IoT y pipelines ETL (Greenplum y MySQL) conectando fuentes de datos a flujos operativos.

Packer · Ansible · Shell Script · SSH · Linux · OpenShift · OpenStack · MySQL · Greenplum · Elasticsearch · Git

• Servicios backend y APIs para entrega de video en vivo y bajo demanda
• Foco en rendimiento, escala y resiliencia en microservicios
• Creé agentes de IA para detectar fallos de transmisión en la plataforma de video; ~35% de los tickets abiertos eran de ese tipo y, con los agentes, redujimos esa proporción a casi cero
• Mejora de pipelines CI/CD con el equipo de DevOps

En la plataforma de video de Globo.com construí y mantuve servicios backend y APIs para entrega en vivo y bajo demanda, con foco en rendimiento, escala y resiliencia — donde latencia y estabilidad importan de verdad. También contribuí con el equipo de DevOps en la automatización y la eficiencia de los pipelines de CI/CD, acortando el camino del código a producción. El trabajo transitaba por microservicios y sistemas distribuidos, con stack de datos, caché y balanceo (PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch, Nginx) sobre Python, Node.js y Docker.

Python · Node.js · JavaScript · Redis · Docker · PostgreSQL · MongoDB · Elasticsearch · Nginx

• Servicios de adquisición de datos para sistemas distribuidos de Big Data
• Automatización y pipelines de continuous delivery/deployment en AWS
• Stack Node.js con MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Redis

En Neemu trabajé en el equipo de Big Data desarrollando servicios de adquisición de datos para sistemas escalables y distribuidos — bases que deben absorber volumen sin perder confiabilidad. También me sumé a DevOps, automatizando rutinas, mejorando pipelines de continuous delivery/deployment y operando recursos en AWS. El día a día mezclaba Node.js y JavaScript con MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Redis, además de Shell Script en Linux, Docker y Git. Apliqué microservicios, patrones de diseño y prácticas de cloud para mantener rendimiento, escala y mantenibilidad en el centro de las decisiones.

Node.js · JavaScript · MySQL · PostgreSQL · MongoDB · Redis · Docker · AWS · Shell Script

• APIs REST escalables y servicios backend en el equipo de Cloud & Backend
• Aplicaciones mobile e integración con MySQL
• Automatización en Linux con Shell Script y prácticas ágiles (Scrum)

En el INdT (Instituto Nokia de Tecnología) formé parte del equipo de Cloud & Backend, desarrollando servicios backend y aplicaciones mobile. Construí APIs REST escalables integradas a MySQL, usando Node.js, JavaScript, Java y C++ según el problema. Los entornos de desarrollo y producción corrían en Linux, con fuerte uso de Shell Script para automatización. Los proyectos exigían colaboración cercana con otros equipos, prácticas ágiles con Scrum y mejora continua de arquitectura y procesos — con Git y design patterns sosteniendo la mantenibilidad del código.

Node.js · JavaScript · Java · C++ · MySQL · Linux · Shell Script · Git