Konsultant ds. AI & LLM | Data Scientist | Mentor
Poznaj swojego konsultanta AI i LLM oraz data scientist'ę z ponad dekadą doświadczenia w analitycznych okopach.
W trakcie mojej kariery kierowałem interdyscyplinarnymi zespołami, dostarczając projekty wykorzystujące AI w bankowości, ubezpieczeniach i nie tylko. Moje rozwiązania skróciły czas odpowiedzi o połowę, zwiększyły dokładność wykrywania oszustw powyżej 85% i wygenerowały ponad 200 udanych kampanii klienckich.
I tak, zawsze dbam o nutę dobrej zabawy. Niezależnie od tego, czy wdrażam duże modele językowe w Twoje procesy, czy tłumaczę zawiłości analityki interesariuszom biznesowym, stawiam na praktyczne, zorientowane na wyniki podejście do data science — z odrobiną humoru. Przeanalizujmy, zoptymalizujmy i zobaczmy, jak Twój biznes rośnie w siłę.
Napisz do mnie: [email protected]
Moją pasją jest analiza danych i przekuwanie ich w praktyczne wnioski. Spełniam się wdrażając kompleksowe systemy uczenia maszynowego. Powoływanie do życia innowacyjnych rozwiązań AI i pomaganie firmom skutecznie się rozwijać w dzisiejszym, zdominowanym przez dane świecie, to moja misja.
Obecnie zgłębiam możliwości dużych modeli językowych (LLM) i tworzę rozwiązania oparte na architekturach transformerów i logikę agentów. Budowałem już pipeline'y analityczne oceniające zdarzenia w czasie rzeczywistym, wdrażałem zaawansowane modele oceniające ryzyko kredytowe. Zarządzałem międzynarodowymi zespołami w pełni zdalnie.
Odezwij się do mnie na LinkedIn, rzuć okiem na mój kod na GitHubie, poznaj najnowsze wpisy na blogu.
Starszy Konsultant Analityczny
SCS Expert Sp. z o.o., Warszawa, Polska
01.2022 - Obecnie
Konsultant Analityczny
SAS Poland Sp. z o.o., Warszawa, Polska
01.2020 - 12.2021
Manager ds. Rozwoju Kompetencji Analitycznych (Assistant Vice-President)
Citi UK, Londyn, Wielka Brytania
07.2018 - 06.2019
Szef Zespołu Analiz Danych
Citi Indonesia, Dżakarta, Indonezja
01.2018 - 06.2018
Kierownik ds. CRM i Kampanii
Citi UK, Londyn, Wielka Brytania
09.2015 - 06.2018
Ekspert ds. Analityki Klienta i CRM
Citi Poland, Warszawa, Polska
06.2014 - 08.2015
Specjalista ds. CRM
Compensa Vienna Insurance Group, Warszawa, Polska
10.2012 - 05.2014
Ekonomia Przedsiębiorczości
Uniwersytet Warszawski (21/22, 2024 - 2025)
Data Science w Biznesie
Uniwersytet Warszawski (2019 - 2020)
Członek Klubu
Toastmasters Leaders (2013 - 2014)
Informatyka i Ekonometria
Uniwersytet Warszawski (2008 - 2014)
Wybrane zrealizowane projekty, weryfikacje założeń i prototypy.
Masz trudności z dokładną wyceną nieruchomości lub tracisz przychody przez nieprecyzyjne prognozy? Ten projekt pokazuje, jak zastosowanie odpornego modelu regresji Theil-Sen może usprawnić wycenę nieruchomości, skutecznie radząc sobie z wartościami odstającymi i zapewniając bardziej wiarygodne przewidywania cen sprzedaży domów. Wykorzystanie zaawansowanej inżynierii cech (takich jak Weight-of-Evidence czy transformacje Box-Cox) pozwala profesjonalistom z branży nieruchomości, inwestorom i analitykom podejmować decyzje oparte na danych, doskonalić strategie cenowe, lepiej zrozumieć rynek i zredukować ryzyko finansowe.
Przeprowadziłem pełen cykl wytworzenia modelu — od czyszczenia i transformacji danych po strojenie hiperparametrów. Możesz bez obaw sprawdzić to praktyczne rozwiązanie regresyjne. W zakres prac wchodziła też dogłębna eksploracja danych, systematyczny wybór cech i solidne ramy oceny modelu, które gwarantują wysoką dokładność oraz praktyczne wnioski dla Twojego portfela nieruchomości.
Masz wrażenie, że Twoje projekty data science zamieniają się w chaotyczny bałagan kodów i folderów? Smart Structuring to przewodnik, który krok po kroku uczy, jak organizować kod, zarządzać zależnościami i wdrażać kontrolę wersji. Niezależnie od tego, czy prowadzisz startup i zależy Ci na budowaniu skalowalnych procesów, czy pracujesz w dużej firmie i chcesz usprawnić współpracę - ten e-book dostarcza praktycznych wskazówek i sprawdzonych porad. Pomoże Ci ograniczyć błędy, przyśpieszyć cykl wytwarzania kodu oraz dbać o potencjał skalowania twoich rozwiązań.
Korzystając z moich doświadczeń jako data scientist i autor techniczny zebrałem konkretne wskazówki, które pomogą uniknąć typowych pułapek — od niespójnego nazewnictwa plików po nieśledzone zmiany w danych. Ten e-book zapewnia solidny plan działania umożliwiający budowanie niezawodnych, łatwych w utrzymaniu projektów, które sprostają wymaganiom nowoczesnej, szybko zmieniającej się data science i pozwolą zespołowi skupić się na wynikach.
Zmęczony/a drętwymi, szablonowymi chatbotami, które nudzą Twoich użytkowników? Ten wesoły bot-komik tchnie nowe życie w obsługę klienta, kampanie marketingowe czy demonstracje produktów, serwując zabawne żarty i spontaniczne komentarze. Wykorzystanie zaawansowanego NLP i deep learningu — konkretnie modelu LLama 3.1 Instruct z 8 miliardami parametrów — pokazuje, jak wciągające interakcje mogą zwiększać zadowolenie użytkowników i wspierać zaangażowanie w markę.
Zająłem się pełnym wdrożeniem (full-stack), łącząc technologię dużych modeli językowych z intuicyjnym front-endem, by zapewnić działanie w czasie rzeczywistym i wciągające doświadczenie użytkownika. Wprowadzenie humoru do rozmowy zwiększa zaangażowanie klienta i może też służyć za kreatywne narzędzie marketingowe. Nowoczesne AI wychodzi poza czysto użytkowe funkcje i może budować zapadające w pamięć doświadczenia z marką i lojalność klientów.
Chcesz sprawdzić, co możesz osiągnąć z pomocą AI? Skontaktuj się ze mną! Niezależnie od tego, czy stawiasz pierwsze kroki w data science, tworzysz prototypy, optymalizujesz pipeline’y ML czy chcesz sięgnąć po innowacje z wykorzystaniem LLM-ów — tylko jedna rozmowa dzieli Cię od szybszej realizacji Twoich celów!
Odkryj różnorodne artykuły o AI i data science, z praktycznymi wskazówkami, rzeczywistymi przykładami i najlepszymi praktykami. Bądź na bieżąco!
A hands-on introduction to Claude Code as an AI pair programmer, with setup tips, workflow patterns, and hard-won lessons from a two-week refactor sprint. Includes guidance on planning, testing, and keeping control over agentic tools.
A practical introduction to getting better results from LLMs: free ways to compare models, meta-prompting, a simple prompting framework, and Socratic questioning. Part of the Guardrail Garage series.
A practical tour of tokenisation for LLMs. Why word-level fails, how subwords and BPE work, and what modern tokenisers look like, with tips and resources. Plus a brief personal update.
An accessible tour of word embeddings, from Word2Vec to GloVe, with intuition, a touch of maths, and practical notes on training and using them. Includes caveats, examples, and where modern models fit.
