Disponible · Rionegro, CO · GMT-5 · 10+ años

Gian Barboza — Ingeniero Backend Senior y Arquitecto de Software

Diseño y construyo sistemas backend, arquitecturas distribuidas y plataformas de pago para producción.

Hands-on: diseño la arquitectura y escribo el código que corre en producción.

Desarrollador → CTO → Ingeniero Backend Senior y Arquitecto de Software

Una década diseñando, construyendo y evolucionando sistemas en producción entre pagos, infraestructura distribuida y automatización.

Nov 2023 — Actualidad

Senior Backend Engineer Actual

Hablax Inc. · 100% Remoto

Lidero iniciativas con IA sobre la plataforma de giftcards y recargas: SEO programático generado con IA, sistema de detección de fraude con reglas extensibles, gateways para modernizar servicios legacy y orquestador de notificaciones multi-canal.

Abr 2023 — Nov 2023

Full Stack Engineer · Freelance

Clientes independientes · Remoto

Construí un e-commerce de productos digitales end-to-end con stack moderno: Next.js, TypeScript, Clean Architecture y Vitest. Integración completa de Stripe y PayPal, automatización de envíos y sistema administrativo propio.

Dic 2017 — Abr 2023

Full Stack Developer → CTO

Hablax Inc. · 100% Remoto

Evolucioné de desarrollador a CTO liderando un equipo de 4 developers. Diseñé la migración del monolito a infraestructura distribuida de 8 servidores en DigitalOcean, integré los procesadores de pago core (PayPal, Payeezy, DLocal) y construí el motor multi-proveedor de productos con failover automático.

Ene 2016 — Mar 2017

Java Software Developer

Fermat.org · 100% Remoto

Desarrollé apps Android P2P sobre criptomonedas (taxi, e-commerce) donde el pago iba directo a la wallet del proveedor sin intermediarios. Primera exposición a sistemas descentralizados y a un entorno 100% remoto.

Números que llegaron a producción.

Algunas métricas que resumen una década de decisiones.

10+
Años de Experiencia
99.9%
Uptime en Infraestructura Crítica
$200K+
Transacciones Procesadas / Mes
5+
Procesadores de Pago Integrados

Cuatro sistemas en producción y las decisiones detrás.

Abre cualquier card para ver el contexto, el problema, la decisión de arquitectura y qué cambió en producción.

Contexto
Operación global de giftcards y recargas donde un único gateway deja brechas geográficas, de conversión y de disponibilidad.
Problema
Cada gateway cubre distintos países con distintos fees, y cualquiera puede caerse o empezar a rechazar más sin aviso. Además, cada proveedor trae su propia forma de API — integrarlos uno por uno habría desparramado código específico de cada uno por toda la plataforma.
Arquitectura

Todos los proveedores viven detrás de un único contrato de pago. Cada integración adapta su propia API —distinta autenticación, distintos nombres de campos, distintas formas de error— a objetos de request y response normalizados, así el resto de la plataforma cobra, reembolsa o anula sin saber qué procesador hay del otro lado.

La selección y el comportamiento se desacoplan con patrones de diseño: un Factory resuelve qué integración construir, Strategy permite que cada proveedor tenga su propio comportamiento detrás del contrato común, los Adapters absorben las diferencias de cada API, un Builder arma los requests más complejos y un Repository mantiene la persistencia de transacciones fuera de la lógica de pago. El routing es configuración, no código —proveedor activo y cadena de prioridad por producto— con failover automático cuando el activo falla o rechaza. Cinco procesadores integrados de punta a punta (PayPal, Payeezy, DLocal, Stripe, Shift4) con 3DS, refunds, voids, Apple Pay, Google Pay y tokenización propia de tarjetas.

Resultado
5 proveedores de pago detrás de un contrato. Disponibilidad continua durante incidentes de proveedores. Routing optimizado por costo y conversión.
StripePayPalDLocalShift4PayeezyPayment Routing3DSApple PayGoogle PayTokenization
Contexto
Plataforma de pagos expuesta a dos vectores de fraude: transaccional (tarjetas robadas, patrones sospechosos) y de acceso (multicuentas, intentos de hackeo).
Problema
Los patrones de fraude nuevos aparecían más rápido de lo que el pipeline podía absorberlos: cada regla implicaba editar el evaluador central. Y detectar cuentas o dispositivos sospechosos no podía costar fricción para los usuarios legítimos.
Arquitectura

Separación del evaluador y las reglas. Un Factory construye cada regla, cada regla tiene una única responsabilidad, se autoregistra y recibe contexto ya normalizado — agregar un patrón significa agregar una clase, nunca editar el motor. El fraude de acceso corre como capa propia sobre device fingerprinting, manteniendo las señales de sesión (multicuentas, account takeover) fuera del camino transaccional.

También se prototipó evaluación contextual con un LLM vía n8n, imitando cómo decide un agente de soporte. Funcionó a bajo volumen y se archivó a propósito — el costo por decisión del modelo no sobrevivía a escala de producción.

Resultado
Horas para lanzar reglas nuevas en lugar de semanas. Reducción significativa de la carga de revisión manual.
Factory PatternSRPDevice FingerprintingRules Enginen8n
Contexto
Plataforma de giftcards y recargas con ~1,000 transacciones diarias y entre $100K y $300K mensuales procesados — todo sobre un único servidor.
Problema
Un problema de disponibilidad, no de throughput. El sistema de llamadas consumía todos los recursos de la máquina, así que los picos del Día de las Madres y Año Nuevo tumbaban la plataforma entera durante ~3 horas, en las fechas más lucrativas del año.
Arquitectura

Rediseño hacia una arquitectura distribuida de 8 servidores en DigitalOcean, separando capas web, base de datos y dev para que ninguna carga pudiera ahogar a otra. HAProxy para balanceo HTTP, replicación MySQL master-slave para capacidad de lectura y standby, failover entre nodos, backups automatizados y runbooks de recovery.

El trade-off: el stack legacy no permitía aprovisionamiento automático, así que la topología se construyó a mano sobre Linux — más lento de levantar, pero eliminó el punto único de falla sin reescribir la aplicación primero. Liderando un equipo de 4 developers.

Resultado
99.9% uptime sostenido desde 2019. Cero caídas en fechas críticas durante los últimos 5 años.
MySQL ReplicationHAProxyDigitalOceanNginxLinux
Contexto
Presupuesto de miles de dólares mensuales en publicidad pagada, catálogo de más de 1,600 productos por proveedor multiplicado por múltiples países y servicios.
Problema
Cortar la dependencia de la adquisición pagada sin perder volumen. Escribir el contenido de las landings a mano para miles de combinaciones país/servicio/producto nunca iba a ocurrir.
Arquitectura
Diseñado como pipeline jerárquico y no como una generación puntual de contenido: tres niveles (país → país/servicio → país/servicio/producto), cada uno heredando contexto del anterior, poblados vía ChatGPT-4o con prompts curados por vertical. El pipeline es orientado a eventos — cuando entra un producto nuevo al catálogo, regenera solo los niveles afectados, así la superficie de contenido crece con el catálogo en lugar de quedarse atrás.
Resultado
↓ ads reemplazo significativo del presupuesto de ads con tráfico orgánico. Mejor ratio de clientes que el canal pagado.
ChatGPT-4oNode.jsProgrammatic SEOAIPHP

Expertise técnico.

Herramientas y patrones a los que recurro, agrupados por dominio.

Ingeniería Backend

/srv
Node.jsTypeScriptNext.jsPHPJavaREST APIs

Arquitectura

/arch
Distributed SystemsHigh AvailabilityClean ArchitectureDesign PatternsGateway PatternAPI Design

Infraestructura

/infra
LinuxHAProxyNginxMySQL ReplicationDigitalOceanCronjobs

Pagos & Riesgo

/pay
StripePayPalDLocalShift4PayeezyPayment RoutingFraud EnginesDevice FingerprintingPCI Compliance

Automatización & IA

/ai
n8nLLM IntegrationAI-Assisted DevelopmentProgrammatic SEOContent AutomationWeb Scraping
— Trabajemos juntos

Disponible para roles de Ingeniero Backend Senior
y Arquitecto de Software en sistemas backend, arquitectura distribuida y pagos.

Disponible full-time y en remoto, para sistemas en producción con exigencia técnica real. Respuesta más rápida por email o LinkedIn.

Descargar CV