Projekty

Silnik AI do automatyzacji procesów biznesowych

Wielotenantowa platforma SaaS do automatyzacji procesów z AI: asystenci oparci o wiedzę, obiegi dokumentów i głęboka integracja z realnymi procesami back-office (nie „demo workflow”).

Zbudowana na AWS jako zdarzeniowe mikrousługi (Lambda, ECS/Fargate, SNS/SQS) z integracją wielu modeli LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock, Mistral). Zaprojektowana pod wysoką przepustowość (>1 000 równoczesnych połączeń; tysiące żądań na sekundę) z kontrolą kosztów i niezawodnością.

Bezpieczeństwo i zgodność jako element architektury: ISO 27001 i SOC 2 oraz suwerenność danych jako wymaganie od początku.

Narzędzia enterprise do stabilnych pipeline’ów LLM

Zbudowałem framework do testowania i oceny (Testbed), który zamienia LLM-y z „magii” w inżynierię: deterministyczne testy, metryki, oceny jakości i testy regresji dla RAG oraz pipeline’ów wieloetapowych.

„Prompt Wizard” przyspiesza iterację i optymalizację promptów, a jednocześnie wymusza wersjonowanie i testowalność — tak, żeby jakość nie znikała po pierwszym wdrożeniu.

Cel: prompt engineering jako praktyka inżynieryjna, nie jednorazowe eksperymenty — żeby zespoły mogły skalować wdrożenia i dowozić stabilne wyniki.

Automatyczne dopasowanie produktów zamiast ręcznej selekcji

Dla RP Group (oświetlenie awaryjne) zbudowałem system ML, który dopasowuje zapytania klientów do najlepszych produktów — zastępując czasochłonny dobór przez ekspertów powtarzalnym rankingiem.

Zbudowałem solidny zbiór danych dzięki ekstrakcji wspieranej LLM (API entAIngine) i inżynierii cech (25+ cech). Przebadałem 5 modeli z tuningiem hiperparametrów.

Najlepszy model: tuning Random Forest z 70,7% Top‑1 (MRR 0,835; AUC‑ROC 0,923) — dobry ranking przy zachowaniu interpretowalności i sensownej złożoności wdrożenia.

Oszczędź 2+ godziny na operat dzięki AI

Platforma AI dla rzeczoznawców i wyceniających, która automatyzuje najbardziej czasochłonne elementy wyceny: research, analizę lokalizacji i tworzenie raportu.

Zamienia godziny ręcznej pracy w 2–3 minuty uporządkowanego wyniku na nieruchomość (macro/micro insights, kontekst rynkowy, raport gotowy do dalszej pracy).

Zaprojektowana pod workflow rzeczoznawców: integracje wieloźródłowe i kontrola jakości, żeby wyniki były spójne i łatwe do weryfikacji.

Wieloagentowe systemy bez pisania kodu

Platforma no-code, która pozwala zespołom operacyjnym (customer service, HR, ops) projektować i uruchamiać multi-agentowe workflow bez wsparcia zespołu engineering.

Fokus na orkiestrację i niezawodność: jasne role agentów, kontrolowane handoffy i punkty ewaluacji — tak, żeby dało się iterować bez chaosu i skalować wyniki między zespołami.

Due diligence i portfolio intelligence jako produkt

Platforma dla VC łącząca deep research z automatyzacją specyficzną dla procesów inwestycyjnych — żeby szybciej dowozić due diligence i analizy rynkowe.

Wstępnie skonfigurowane agenty wspierają analizę konkurencji, tracking portfela, automatyzację deal flow i market mapping — zamieniając rozproszony research w wiedzę instytucjonalną.

Bezpieczna współpraca na danych bez ujawniania wrażliwych informacji

Projekt finansowany z EU Horizon 2020: platforma pozwalająca uruchamiać analitykę na prywatnych danych bez przejmowania nad nimi kontroli („bring the code to the data”), z mocnym naciskiem na audytowalność i bezpieczeństwo.

Zaprojektowałem end-to-end workflow (agreement → execution → evaluation) i modularną architekturę mikrousług oraz niezmienny audit trail na blockchainie.

Wykorzystałem confidential computing (TEE / Intel SGX) i szyfrowanie danych w spoczynku do privacy-preserving przetwarzania między organizacjami — zwalidowane z interesariuszami UE.