16 lat piszę software dla średnich i dużych firm

Software, któryautomatyzuje pracę, łączy systemyi przenosi dane wjedno miejsce.

Co robię

Software pisany pod konkretne potrzeby średnich i dużych firm. Automatyzacja, która oddaje tydzień pracy. Integracja, która kończy z przepisywaniem. AI do dokumentów, na których stoi Twój biznes.

Dla kogo

Średnie i duże firmy, którym wewnętrzne narzędzia wyrosły z arkuszy i gotowego SaaS-u — a do 40-osobowego działu IT jeszcze daleko.

Fintech · Logistyka · Retail · Healthcare

Na koncie

Studia podyplomowe z zarządzania · Scrum · Wykładowca · Mentor
Zbudowanie i prowadzenie zespołu dziewięciu inżynierów
Certyfikat z NLP — wersja ogólna i medyczna
Praca z zespołami w Londynie, LA, San Francisco, Sztokholmie i Zurychu

Opisz swój problem Zobacz projekty

Co buduję

01

Software zbudowany pod Twój zespół

End-to-end. Pierwsza działająca wersja w ciągu tygodni, nie kwartału.

Pełna odpowiedzialnośćDziała w ciągu tygodniDopasowane do Twojego zespołuZbudowane na lata

02

Automatyzacja, która sama się spłaca

Faktury, raporty, uzgodnienia, back office, o którym nikt nie mówi — zastąpione softwarem, który po cichu robi swoje w tle.

Twój zespół odzyskuje tydzieńMniej błędów ręcznychNiższe koszty bieżąceDziała bez nadzoru

03

Integracja z tym, co już masz

Systemy, których już używasz — ERP, CRM, zewnętrzni dostawcy, uwierzytelnianie — spięte tak, żeby dane przepływały bez ręcznego przepisywania.

Konektory do dostawcówJedno źródło prawdyJedno logowanie (SSO)Synchronizacja w czasie rzeczywistym

04

AI do dokumentów, na których stoi firma

Faktury, umowy, dokumentacja medyczna, PDF-y, które ktoś ręcznie przepisuje do arkusza — zamieniane w czyste, przeszukiwalne dane. Pracuję z NLP od lat — w tym z modelami dla ochrony zdrowia.

Faktury i umowyDokumentacja medycznaStrukturalna ekstrakcjaWyszukiwanie w dokumentach

05

Jak pracujemy razem

Fix price, success fee albo time & materials — wybieramy razem. Projekt prowadzę od początku do końca, więc nie musisz wystawiać do niego swojego PM-a. Referencje na życzenie.

Fix priceSuccess feeTime & materialsProwadzę projekt od A do Z

Wybrane projekty — bez nazw klientów

Pięć projektów, pięć branż.

Case 01 — Fintech

Nowy produkt kredytowy. Na rynku w miesiące, nie w lata.

Embedded finance · Kup teraz, zapłać później · KYC i onboarding

Od zeraChmuraAplikacja webowaTożsamość

Built from scratch · greenfield4+ vendors integrated

Od zera

cały produkt zbudowany od podstaw

Minuty

onboarding sklepu i pożyczkobiorcy

−⅓

rachunku za infrastrukturę u kredytodawcy

Dla brytyjskiego kredytodawcy zaprojektowałem i zbudowałem od podstaw produkt „kup teraz, zapłać później” — architektura, infrastruktura, serwisy, aplikacja kliencka.
Zintegrowałem dostawców KYC i weryfikacji tożsamości tak, że sklep i pożyczkobiorca przechodzą rejestrację w kilka minut — z pełną ścieżką audytową dla regulatora.
Nowa linia przychodu w portfelu kredytodawcy. Bez powiększania zespołu.

Pod maską

Azure.NET 8KubernetesReactBicep / IaC

Case 02 — Inteligencja w retailu

Straty, których silnik regułowy nie widział.

Retail · Zapobieganie stratom · Analityka na poziomie sklepu

Wykrywanie wzorcówDane ze sklepówKonkretne tropy

Unsupervised clustering · t-log data

n = 12.4M tx$200k+ recovered / yr

200 tys. $+

rocznego odzysku — co roku

5 lat

praktycznie zerowej awaryjności w produkcji

200 mln

wierszy sprzedaży przetwarzanych dziennie

Zbudowałem system, który wyłapuje wzorce nadużyć i nieefektywności w sklepach — takie, których silnik regułowy klienta nie widział.
U podstaw zbudowałem warstwę danych: cała sprzedaż z kontynentu trafia w nocy, oczyszczona i gotowa do analizy rano.
Ponad 200 tysięcy dolarów rocznie z powrotem na koncie klienta. Rok po roku.

Pod maską

RC#SQL ServerML nienadzorowany

Case 03 — Logistyka

Jeden widok dla morza, lądu i powietrza.

Logistyka · Integracje przewoźników · Na żywo

Śledzenie na żywoIntegracje przewoźnikówUX dla dyspozytora

Vessel tracking · live view

4 vessels · 3 lanesUTC 11:42:08

24/7

śledzenie przesyłek na żywo

Wielu

przewoźników i tryby transportu obok siebie

End-to-end

od danych po ekran dyspozytora

Dla brytyjskiego operatora logistycznego zaprojektowałem widok śledzenia statków: pozycja, ETA, wyjątki — morze obok lądu i powietrza.
Połączyłem platformę z zewnętrznymi źródłami danych przewoźników. Jeden status trafia do wszystkich, którzy muszą o nim wiedzieć.
Dyspozytorzy przestali dzwonić do przewoźników. Zaczęli zarządzać wyjątkami.

Pod maską

React.NET 8ChmuraMS SQL Server

Case 04 — Ochrona zdrowia

Dane pacjentów, z którymi da się bezpiecznie pracować.

Healthcare · Zgodność · Badania kliniczne

RODO-friendlyHealthcareGotowe na audyt

SQL CLR · .NET 8GDPR-grade

RODO

maskowanie u źródła — w bazie

Jedno

narzędzie, wiele szwedzkich szpitali

Audyt

wbudowany od pierwszego dnia

Zbudowałem narzędzie, które pozwala szwedzkim szpitalom dzielić się danymi pacjentów z badaczami — bezpiecznie i zgodnie z regulatorem, bez ujawniania tożsamości.
Do tego aplikacja, w której badacze prowadzą swoje projekty.
Szpitale otwierają się na współprace badawcze, które wcześniej blokował compliance.

Pod maską

SQL CLR.NET 8BlazorBicep / IaC

Case 05 — R&D

Diagnoza probabilistyczna, którą da się obronić przed lekarzem.

Badania · AI medyczne · Wsparcie decyzji

AI medyczneWsparcie decyzjiKlasa badawcza

Praca naukowa

która trafiła do kliniki

Sekundy

tyle lekarz czeka na wynik

Czytelne

lekarz widzi, skąd wziął się wynik

Silnik wnioskujący od objawów do potencjalnej choroby — z podglądem, w którym lekarz prześledzi każdy wynik krok po kroku.
Sieć wystarczająco mała, żeby odpowiadała w czasie rzeczywistym. I wystarczająco trafna, żeby miało to sens.
Wdrożone jako moja praca magisterska, używane w praktyce klinicznej — nie kolejna publikacja do cytowania.

Pod maską

JavaSieci bayesowskieZbiory przybliżoneOracle

Praca z zagranicą

EN biegły · DE podstawowy · RU podstawowy · PL natywny

LondynFintech, embedded finance, logistyka — codzienna współpraca
Los AngelesDane sprzedażowe — codzienna praca mimo 9 godzin różnicy
San FranciscoRetail — zapobieganie stratom z danych sklepowych
SztokholmDane medyczne — odblokowywanie badań w szpitalach
ZurychBank inwestycyjny — ryzyko i regulacje

Stack

Języki i runtime'y

●C# / .NET 8
●TypeScript
●Python
T-SQL, PL/SQL
R, PySpark

Front-end

●React
●Blazor
Angular
Cypress, testy jednostkowe

Chmura i platforma

●Azure (AKS, Functions, App Service)
●Bicep / IaC
Databricks, Data Factory
Helm, Docker, Kafka

Dane i AI

●MS SQL Server
●NLP (certyfikat John Snow Labs)
PostgreSQL, CosmosDB
Sieci bayesowskie, ML nienadzorowany

Napisz

Powiedz, co Cię zatrzymuje.

Opowiedz mi o systemie, który Cię spowalnia. W dwa dni robocze odpiszę, czy mogę pomóc — i jak to mogłoby wyglądać.

Kilka pytań do Ciebie

Co warto przysłać

Krótki akapit: na czym polega problem
Co już masz — zespół, narzędzia, dostawcy
Co dla Ciebie znaczy „gotowe”
Orientacyjny termin i budżet, jeśli masz

Odpisuję w dwa dni robocze.

↗Email[email protected]→↗GitHubgithub.com/bbieniek→

Software, któryautomatyzuje pracę, łączy systemyi przenosi dane wwidok gotowy do decyzji.jedno miejsce.

Co robię

Dla kogo

Na koncie

Software zbudowany pod Twój zespół

Automatyzacja, która sama się spłaca

Integracja z tym, co już masz

AI do dokumentów, na których stoi firma

Jak pracujemy razem

Pięć projektów, pięć branż.

Nowy produkt kredytowy. Na rynku w miesiące, nie w lata.

Straty, których silnik regułowy nie widział.

Jeden widok dla morza, lądu i powietrza.

Dane pacjentów, z którymi da się bezpiecznie pracować.

Diagnoza probabilistyczna, którą da się obronić przed lekarzem.

Języki i runtime'y

Front-end

Chmura i platforma

Dane i AI

Powiedz, co Cię zatrzymuje.

Kilka pytań do Ciebie

Software, któryautomatyzuje pracę, łączy systemyi przenosi dane wjedno miejsce.