Senior engineering leadership dla złożonych systemów (AI, gdy ma sens)
Pomagam zespołom dowozić bezpieczne, niezawodne systemy — platformy chmurowe, systemy rozproszone i funkcje AI (LLM/RAG/evals), jeśli realnie poprawiają produkt albo proces.
Skupiam się na produkcji: decyzje architektoniczne z jasno opisanymi trade‑offami, szybki delivery bez regresji, cost/performance, security/compliance oraz sposób pracy dopasowany do tego, jak Twoja organizacja naprawdę działa.
Jak pracuję / Formy współpracy
Fractional CTO / senior leadership techniczny
Hands-on wsparcie w strategii, kierunku technicznym, decyzjach architektonicznych i standardach delivery — kiedy potrzebujesz doświadczonej osoby „obok” zespołu.
Kierunek architektury + decision records (trade‑offy wprost)
Roadmapa + operating model delivery (quality gates, code review, rollout)
Mentoring dla seniorów i wsparcie rozwoju zespołu
Przegląd ryzyk: security, niezawodność i koszty (także AI‑specific, jeśli dotyczy)
Architecture Review (Cloud / distributed systems / AI)
Ustrukturyzowany przegląd obecnego rozwiązania (albo planu) z rekomendacjami, które da się wdrożyć — bez slajdów „dla slajdów”.
Wnioski + priorytety (now/next/later)
Reference architecture + kluczowe trade‑offy (granice systemu, data flows, build vs buy)
Plan na reliability, observability (logs/metrics/traces) i cost control
Delivery Sprint (production-grade thin slice)
Dowozimy wartościowy kawałek end‑to‑end — tak, żeby zostało działające rozwiązanie i pattern, który zespół może powtarzać.
Jedna production‑ready funkcja (np. event‑driven workflow, capability platformy, RAG endpoint albo evaluation harness)
CI/test coverage + ścieżka wdrożenia, którą zespół przejmuje
Security‑first defaulty (RBAC, data handling, auditability — gdzie trzeba)
Developer productivity & safe AI tooling
Podnosimy tempo bez utraty jakości — workflow, standardy i (opcjonalnie) AI coding tools typu Cursor/Claude Code.
Standardy PR/code review + szablony dopasowane do repo
Quality gates w CI (testy, lint, security checks) skrojone pod Wasz flow
Enablement narzędzi AI: onboarding, guardrails i ochrona przed regresjami
Jak podchodzę do delivery
Najpierw cel i constraints
Mapujemy realny workflow, interesariuszy i ograniczenia (ludzie, systemy, ryzyko, compliance), zanim wybierzemy rozwiązanie.
Operability od pierwszego dnia
Security, observability, kontrola kosztów i failure modes są częścią architektury — nie „następną fazą”.
Iteracje i mierzalny efekt
Małe releasy, jasne metryki sukcesu i monitoring (a przy AI również evale), żeby jakość rosła zamiast dryfować.
Dobry fit, jeśli budujesz…
Platformy na AWS (serverless, kontenery), gdzie potrzebna jest klarowna architektura i kontrola kosztów
Event‑driven systemy i real-time pipelines (problemy w stylu Kafka/Flink)
Multi‑tenant SaaS z mocnymi wymaganiami dot. security, auditability i compliance
Reliability/performance: SLO, observability, usprawnienia oparte o incydenty
Funkcje AI, które muszą być bezpieczne i mierzalne (LLM platform, RAG quality, evals)
Chcesz pogadać o projekcie?
Najszybciej będzie przez krótką rozmowę. Jeśli wolisz, wyślij wiadomość z kontekstem: cel, obecny stan, constraints (security/compliance) i oczekiwania co do timeline’u.