O mnie
Od fascynacji przyszłością do budowania jej technologii
Moja fascynacja technologią zaczęła się od pytania, dokąd może nas zaprowadzić sztuczna inteligencja.
Kilka lat temu, grając w Cyberpunk 2077, trafiłem na historię Projektu Cynosure — fikcyjnego programu Militech, którego celem było wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji w sposób, który wtedy wydawał się czystym science fiction.
Pamiętam, że zaciekawiło mnie wtedy, do czego naprawdę będą zdolne modele AI, gdy granica między science fiction a rzeczywistością zacznie się zacierać.
Dziś jestem po drugiej stronie tego pytania.
Kiedyś fascynowały mnie możliwości, jakie AI może osiągnąć. Dziś z takim samym zafascynowaniem uczę się ją tworzyć i sprawdzać, co naprawdę potrafi.
Ta ciekawość z czasem przerodziła się w konkretny kierunek: Data Science, AI Engineering i Software Engineering.
To portfolio jest zapisem tej drogi — od pierwszych pytań o możliwości AI do własnych projektów, eksperymentów i rozwiązań.
Nauka poprzez budowanie
Najlepiej uczę się wtedy, gdy teoria staje się czymś, co mogę rzeczywiście zbudować.
Dlatego to portfolio koncentruje się na projektach, a nie na pojedynczych ćwiczeniach.
Niektóre zaczynały się od zbioru danych i prostego pytania.
Inne od praktycznego problemu, który można było przekształcić w aplikację.
Po drodze pracowałem z analizą danych, Machine Learning, modelami językowymi, embeddings, wyszukiwaniem semantycznym i architekturą oprogramowania.
Każdy projekt reprezentuje inną część tej drogi.
Od danych do aplikacji
Moje projekty coraz częściej wykraczają poza samą analizę danych.
Interesuje mnie to, co dzieje się po analizie.
Jak model może stać się częścią aplikacji?
Jak LLM może współpracować z tradycyjnym Machine Learning?
Jak AI powinno współdziałać z deterministycznym oprogramowaniem?
Jak system może pozostać zrozumiały i łatwy w utrzymaniu, gdy staje się coraz bardziej złożony?
To właśnie te pytania łączą projekty w tym portfolio.
Do czego zmierzam
Chcę rozwijać się w kierunku ról, w których Data Science, AI i Software Engineering się łączą.
Szczególnie interesuje mnie budowanie systemów, w których modele nie są odizolowanymi eksperymentami, ale użytecznymi elementami większej aplikacji.
Oznacza to rozumienie nie tylko tego, jak pracować z modelem, ale również wszystkiego, co znajduje się wokół niego:
dane → modele → aplikacje → infrastruktura
Portfolio, nie meta końcowa
To portfolio jest migawką trwającego procesu nauki.
Powyższe projekty nie mają sugerować, że zakończyłem naukę.
Wręcz przeciwnie.
Każdy projekt przyniósł kolejne pytanie, ujawnił kolejne ograniczenie albo otworzył nowy kierunek do zbadania.
I właśnie to jest dla mnie interesujące w technologii.
Im więcej się uczysz, tym ciekawsze stają się pytania.
Porozmawiajmy
Jeśli interesują Cię Data Science, AI, Machine Learning lub Software Engineering, zapraszam do kontaktu.