Projekty

Raporty analityczne giełdowe oparte na AI – ugruntowane w dokumentach SEC

Mój projekt autorski: platforma AI dla inwestorów indywidualnych, która bierze raporty SEC, transkrypcje z konferencji wynikowych i publiczne dokumenty spółek, a następnie generuje weryfikowalne, oparte na konkretnych źródłach raporty analityczne. I to wszystko bez doradcy czy dostępu instytucjonalnego.

Oferuje dwa tryby: ok. 20-sekundowy Snapshot do szybkiego przeglądu, oraz ok. 3-minutowy głęboki Deep Dive. Pokrywa model biznesowy, przewagę konkurencyjną (moat), ton wypowiedzi zarządu, Q&A z konferencji i ukryte ryzyka. Do tego dorzuciłem porównywanie spółek, miesięczne podsumowania portfela i weryfikację zmian z kwartału na kwartał.

Zbudowana pod zaufanie, nie halucynacje: zaciąga dane bezpośrednio z SEC EDGAR (10-K, 10-Q, 8-K), mieli transkrypcje przez Azure Document Intelligence i weryfikuje rynek przez Yahoo Finance/Finnhub. Całość draftuje równolegle kilku agentów (Claude, Gemini, GPT), którzy uzgadniają wnioski i wklejają linki do źródeł do każdego konkretnego stwierdzenia.

Silnik AI do automatyzacji kluczowych procesów biznesowych

Wielotenantowa platforma SaaS do procesów opartych na AI: od asystentów z bazą wiedzy, przez obiegi dokumentów, po faktyczną integrację z procesami back-office (to nie były zwykłe demówki).

Zbudowałem to na AWS z wykorzystaniem architektury event-driven (Lambda, ECS/Fargate, SNS/SQS) i integrując mnóstwo modeli LLM (OpenAI, Azure, Bedrock, Mistral). Platforma projektowana pod ogromny ruch (>1000 jednoczesnych połączeń, tysiące requestów/s) i ostrą kontrolę kosztów.

Od pierwszego dnia security to był priorytet: w 3 miesiące dowieźliśmy certyfikację ISO 27001 i SOC 2, z mocnym akcentem na suwerenność danych dla enterprise.

Sensowne narzędzia do opanowania chaosu w LLM-ach

Zbudowałem wewnątrzfirmowy Testbed, żeby systemy LLM w końcu stały się testowalne i przewidywalne. Żadnego zgadywania: deterministyczne testy, twarde metryki, testy regresji dla RAGów i długich workflowów wieloagentowych.

„Prompt Wizard” powstał po to, żeby prompty można było szybciej optymalizować, sensownie wersjonować i co najważniejsze – porządnie testować. Koniec z „u mnie na laptopie działa”.

Cel: zamienić prompt engineering z magicznych zaklęć w solidny proces inżynierski, żeby zespoły nie bały się wypuszczać zmian na produkcję.

Algorytm ML wyręczający inżynierów w dopasowywaniu produktów

Dla RP Group (producenta oświetlenia awaryjnego) postawiłem system ML, który automatycznie dopasowuje zapytania klientów do konkretnych produktów z katalogu, wyręczając w tym doświadczonych ekspertów.

Żeby to miało ręce i nogi, wykorzystałem LLM-y do zrobienia inteligentnej ekstrakcji danych (przez API entAIngine) i wykręciłem 25+ cech (feature engineering). Przetestowałem 5 modeli z porządnym tuningiem hiperparametrów.

Wygrał zoptymalizowany Random Forest z wynikiem 70,7% Top-1 Accuracy (MRR 0,835; AUC-ROC 0,923). Model świetnie rankuje, a jednocześnie da się wytłumaczyć, dlaczego podjął taką a nie inną decyzję.

Oszczędność 2+ godzin na każdym operacie

Zbudowałem platformę AI, która wyręcza rzeczoznawców majątkowych w najnudniejszej robocie: zbieraniu danych, analizie lokalizacji i klepaniu powtarzalnych raportów.

Godziny ręcznej pracy kurczą się do 2–3 minut, a rzeczoznawca dostaje ustrukturyzowany output (makro/mikro dane o okolicy, kontekst rynkowy, i wygenerowane bloki tekstu).

Wszystko skrojone pod profesjonalny workflow: integracja mnóstwa źródeł danych i mechanizmy kontroli jakości, by rzeczoznawca mógł łatwo sprawdzić wyniki.

Odpalaj multi-agentowe systemy bez kodowania

Stworzyłem platformę no-code po to, by zespoły operacyjne (HR, Customer Service) mogły same wyklikiwać workflowy wspierane przez wielu agentów AI, bez angażowania programistów.

Główny cel: orkiestracja, żeby to wszystko nie wybuchło. Agenci mają jasne role, wiedzą kiedy przekazać pałeczkę, a system wbudowanych ewaluacji pozwala iterować bez obaw, że nowa wersja zepsuje starą.

Platforma Due Diligence i analizy startupów

Postawiliśmy platformę skrojoną pod fundusze VC. Łączy moc LLM-ów z automatyzacją procesów inwestycyjnych, potężnie przyspieszając due diligence.

Wbudowani agenci ogarniają analizę konkurencji, tracking startupów, flow transakcyjny i mapowanie rynku. Wiedza, która zazwyczaj ginęła w notesach inwestorów, teraz staje się wiedzową bazą całego funduszu.

Analiza wrażliwych danych bez dzielenia się nimi

Potężny projekt w ramach unijnego programu Horizon 2020. Platforma umożliwiająca firmom analitykę danych, których ze względów prawnych czy biznesowych nie chcą fizycznie udostępniać. Model „bring the code to the data”, spięty mocnym security.

Zaprojektowałem wszystko end-to-end: od umowy, po odpalenie kodu i weryfikację. Użyłem mikrousług a za wiarygodny i niezmienny log zdarzeń (audit trail) odpowiadał blockchain.

Spięliśmy to używając Confidential Computing (Intel SGX) i mocnego szyfrowania, żeby móc bezpiecznie procesować dane pomiędzy różnymi podmiotami w UE.