Senior AI consulting · Kraków
Wdrażam AI, które realnie zarabia.
Strategia, inżynieria, zespół — w jednych rękach. 10 lat budowania produkcyjnych systemów AI dla fintechu, tradingu i SaaS. inFakt, IG Group, IBM.
Współpracowali ze mną
Pięć obszarów. Wszystkie sprawdzone w produkcji.
Każdy obszar opieram na konkretnym, niedawnym wdrożeniu — z liczbami, datami i nazwą klienta. Bez ogólnikowych obietnic.
- /01
MCP i architektura agentów
Projektuję i wdrażam serwery Model Context Protocol oraz architektury agent-to-agent (A2A), które bezpiecznie łączą LLM-y z systemami źródłowymi w produkcji.
- /02
Enterprise RAG
Buduję i audytuję produkcyjne systemy Retrieval-Augmented Generation — od wyboru vector DB, przez chunking i embedding, po evaluation framework, który pokazuje czy to faktycznie działa.
- /03
Strategia i przywództwo AI
Buduję roadmapy AI z mierzalnym ROI i prowadzę zespoły AI/DS — od rekrutacji po dowiezienie wdrożeń. Dostępny jako fractional AI Engineering Manager dla firm w fazie wzrostu.
- /04
AI zgodne z RODO i EU AI Act
Wdrażam systemy LLM/AI w branżach regulowanych — od współpracy z Compliance/Legal po implementację data-residency, prawa do bycia zapomnianym i wymogów EU AI Act.
- /05
Produkcyjna data science
Modele predykcyjne, scoring klientów, analiza odpływu (churn), frameworki A/B testów. Tam, gdzie LLM-y są przerostem formy nad treścią — klasyczne ML wciąż zarabia więcej.
Konkrety, nie obietnice.
Konkrety. Liczby, daty i nazwy klientów — zamiast ogólnikowych obietnic.
- inFakt
inFakt — serwer MCP, AutoX, PKD AI: produkty łączące księgowość z LLM
- 300k+faktur / miesiąc
- 90%+accuracy OCR + NLP
- −40%koszty przetwarzania danych
- 30%projektowany wzrost efektywności
Kieruję zespołem AI Engineering. Trzy główne produkty, które razem dowozimy: serwer Model Context Protocol (wydany, z toolami zapisu), system autoksięgowania AutoX (300k+ faktur/m-c, 90%+ accuracy), klasyfikator PKD AI dla rejestracji firm. Do tego modernizacja architektury danych na AWS. Dokumentacja: infakt.ai.
Rola: AI Engineering ManagerStack: Python · LangChain · Anthropic MCP SDK · AWS S3 / Redshift · dbt · … -
- IG Group
IG Group — automatyzacja KYC w 40+ językach: OCR + GPT-4 + multilingual translation
- −35%czas otwarcia konta
- 89%accuracy w 40+ językach
- 120h+oszczędności / m-c
- 1,200+dokumentów
Zaprojektowałem i wdrożyłem end-to-end zautomatyzowany workflow do weryfikacji i przetwarzania międzynarodowych dokumentów KYC. OCR + GPT-4 + tłumaczenia maszynowe. Skrócenie onboardingu o 35%, 89% accuracy w 40+ językach, ponad 1200 przetworzonych dokumentów. Pełna współpraca z Compliance i Legal.
Rola: Data Science Team LeaderStack: Python · OCR · GPT-4 · Azure OpenAI · Tłumaczenie maszynowe · … -
- IG Group
IG Group — pierwsza generatywna AI w organizacji finansowej: $100k+ rocznych oszczędności
- $100k+rocznych oszczędności
- $40kdodatkowego przychodu / m-c
- $250koszczędności na scoringu klientów
- 100sgodzin / m-c mniej
Pionierskie wdrożenie generatywnej AI u globalnego brokera tradingowego: chatbot nad wewnętrzną bazą wiedzy, weryfikacja compliance wspierana AI, machine translation dla SEO, agencji i klientów. LangChain + AzureOpenAI + Vertex AI. Ponad 100 tys. USD oszczędności rocznie, setki godzin ręcznej pracy mniej.
Rola: Senior Data Scientist / AI EngineerStack: Python · LangChain · AzureOpenAI (GPT-4) · Vertex AI (PaLM, Gemini) · Streamlit · … -
Pracujesz bezpośrednio ze mną — nie z account managerem.
Notatki z produkcji.
- 8min czytania
Skill to nie jeden plik. To folder, repo i kultura zespołu.
Bash skrypt to nie skill. Skill to katalog z manifestem, skryptami, dokumentacją, przykładami i testami — uruchamiany przez asystenta AI, wersjonowany w repo, recenzowany jak każdy kod. Praktyczny układ folderu i propozycja, jak zarządzać firmowym repo skilli.
- 9min czytania
Dlaczego serwery MCP zawodzą w produkcji (i jak temu zapobiec)
Anthropic SDK to dopiero punkt startu. Sześć rzeczy, których brakuje w typowym wdrożeniu Model Context Protocol — i konkretne wzorce, które stosuję, żeby MCP nie wybuchł przy pierwszych tysiącu użytkowników.
- 12min czytania
Audyt RAG — checklist 12 punktów, które ujawniają, czy Twój system działa
RAG albo działa, albo halucynuje, a różnica zwykle leży w 12 konkretnych miejscach. Otwarty checklist do samodzielnego audytu — bez bramek, bez formularzy.
Najczęstsze pytania klientów.
/01 Co to AI consulting i czym różni się od typowej agencji?
/02 Czy moja firma jest gotowa na AI?
/03 Ile kosztuje wdrożenie AI w firmie?
/04 Jak długo trwa typowy projekt AI?
Porozmawiajmy.
30 minut bez zobowiązań. Opowiedz, gdzie utknęło wdrożenie AI lub co planujesz — wyjdziesz z rozmowy z konkretnymi krokami.