Skip to content

01 · TRIGGER — AI Engineer · Agentic AI Developer

Maciej
Małachowski

Podłączam modele językowe do systemów, które wykonują realną pracę.

AI developer budujący systemy LLM, agentów AI i kompletne rozwiązania AI — agentów, którzy analizują realne dane, korzystają z realnych narzędzi i działają produkcyjnie, nie w demo.

Zobacz projekty Pobierz CV
Otwarty na pracę w AI

02 · PROC — Doświadczenie

Gdzie dostarczałem

  1. AI Developer · autoMEE

    03.2025 — obecnie

    Projektowanie i wdrażanie produkcyjnego AI: platformy workflow dla dokumentów księgowych oraz szytych na miarę automatyzacji agentowych łączących LLM z systemami ERP i zewnętrznymi API.

    • Rozwój rdzenia Flowmee — platformy obiegu dokumentów księgowych: projektowanie logiki przetwarzania dokumentów, automatyzacja procesów oraz obsługa danych wyciąganych z faktur, CMR i dokumentów księgowych.
    • Projektowanie i wdrażanie integracji z systemami ERP klientów — kontakt techniczny z klientem, analiza procesu wdrożeniowego, mapowanie danych, logika integracyjna oraz budowa workflow głównie w n8n.
    • Tworzenie rozwiązań tailor-made dopasowanych do procesów operacyjnych, dokumentowych i księgowych klientów — automatyzacja przepływu danych między systemami, walidacja dokumentów oraz usprawnianie pracy zespołów biznesowych.
    • Projektowanie logiki AI do przetwarzania dokumentów i ekstrakcji danych, walidacji wartości księgowych oraz porównywania danych z dokumentów źródłowych z danymi wprowadzanymi do systemów ERP.
    • Korzystanie z narzędzi wspierających development AI, takich jak Claude Code i Codex, do szybszego prototypowania, refaktoryzacji, testowania i rozwijania funkcjonalności produkcyjnych.
    • Wdrażanie zaawansowanych automatyzacji: obsługa dokumentów, integracje systemowe, przetwarzanie danych, komunikacja z klientem oraz optymalizacja procesów operacyjnych.
    • Zarządzanie kontekstem pracy z modelami LLM — strukturyzowanie promptów, dzielenie zadań na etapy oraz projektowanie stabilnych przepływów dla złożonych procesów biznesowych.
    • Python
    • TypeScript
    • OpenAI API
    • Claude
    • Claude Code
    • Codex
    • n8n
    • REST API
    • Playwright
    • Docker

  2. Junior Data Scientist · MLJAR

    06.2024 — 10.2024

    Współtworzyłem mljar-supervised, otwartoźródłową bibliotekę AutoML — poprawiając niezawodność kluczowych modułów i tworząc dokumentację techniczną.

    • Współtworzenie i rozwój biblioteki MLJAR-supervised (AutoML) — optymalizacja pipeline’ów treningowych oraz stabilizacja komponentów systemu.
    • Diagnozowanie i usuwanie błędów w kluczowych modułach biblioteki, zwiększające niezawodność oprogramowania open-source.
    • Tworzenie i utrzymywanie dokumentacji technicznej dla użytkowników i deweloperów.
    • Przygotowywanie przykładów zastosowań AutoML na rzeczywistych zbiorach danych.
    • Publikowanie artykułów technicznych z zakresu AutoML i praktyk modelowania.
    • Python
    • Scikit-learn
    • Pandas
    • NumPy
    • mljar-supervised
    • Git

03 · PROC — Dla klientów

Działa produkcyjnie

Systemy zbudowane dla klientów autoMEE, używane na co dzień. Poufne wdrożenia — bez publicznych repozytoriów, więc dowodem są szczegóły poniżej.

PROC · autoMEE

Platforma do wyszukiwania i porównywania stawek frachtu morskiego

Agenci scrapujący i warstwa AI automatyzują wyszukiwanie, porównywanie i udostępnianie stawek frachtu morskiego od wielu armatorów.

  • Zaprojektowałem platformę obsługującą wielu armatorów, która scrapuje, normalizuje i zapisuje stawki frachtu w bazie danych.
  • Zbudowałem agentów scrapujących, którzy pobierają stawki ze źródeł armatorów i utrwalają je do dalszego odpytywania.
  • Stworzyłem warstwę AI do wyszukiwania, analizy i prezentacji stawek przy dużej liczbie ofert.
  • Zastąpiłem ręczne sprawdzanie wielu źródeł zautomatyzowanym procesem.
  • Python
  • Playwright
  • Claude
  • OpenAI
  • n8n
  • Supabase
PROC · autoMEE

System AI: faktury i CMR → szablony Excel

Wyciąga dane z faktur przewoźników i dokumentów CMR do ustrukturyzowanych szablonów Excel.

  • Zbudowałem system wyciągający dane z faktur przewoźników i dokumentów CMR i przekształcający je w ustrukturyzowane szablony Excel.
  • Zaprojektowałem logikę ekstrakcji, mapowania i normalizacji danych pod dalsze przetwarzanie operacyjne i księgowe.
  • Rozszerzyłem rozwiązanie o moduł faktur zagranicznych obsługujący różne formaty i struktury dokumentów.
  • Ograniczyłem ręczne przepisywanie danych i przyspieszyłem przygotowanie plików dla klienta.
  • Python
  • OpenAI
  • n8n
PROC · autoMEE

Walidator danych księgowych dla ERP

Walidacja AI porównująca setki wierszy danych księgowych z dokumentami źródłowymi przed importem do ERP.

  • Zaprojektowałem i wdrożyłem logikę AI walidującą dane księgowe przesłane przez klienta względem załączonych dokumentów źródłowych.
  • Porównuje setki wierszy danych księgowych z wartościami na fakturach i dokumentach źródłowych.
  • Automatycznie wykrywa rozbieżności między danymi w ERP a dokumentami, ograniczając błędy ludzkie.
  • Wskazuje zespołom operacyjnym potencjalne niezgodności przed finalnym importem do systemu.
  • Python
  • OpenAI
  • n8n

04 · PROC — Projekty własne

Open source

OSS · 2026

AI Budget Assistant

CSV z wyciągów bankowych → skategoryzowane, odpytywalne wydatki — napędzane przez Claude.

Pełnostackowa aplikacja do finansów osobistych. Beznagłówkowy, pozycyjny importer CSV automatycznie wykrywa układ każdego banku; kategoryzacja działa najpierw na regułach (uczona mapa sprzedawców), a Claude Haiku jest wsadowo wołany tylko dla nieznanych. Panel Q&A w języku naturalnym odpowiada przez tool-calling po funkcjach tylko-do-odczytu wykonywanych przez rolę bazy SELECT-only — model nigdy nie pisze SQL. Ścisły TypeScript, czysta logika domenowa bez I/O i testy Vitest.

  • Next.js 15
  • React 19
  • TypeScript
  • Supabase
  • Claude (Anthropic SDK)
  • Tailwind v4
  • Zod
  • Vitest
Kod
OSS · 2025

SmartMailer

Agent multi-LLM automatyzujący e-maile, pozyskiwanie danych i prowadzenie rekordów.

Agent w Pythonie wysyłający spersonalizowane e-maile, odpytujący dane firmowe i zarządzający rekordami. GPT-4 Turbo odpowiada za decyzje, a lokalny model Ollama Llama za analizę danych; LlamaIndex zapewnia dostęp w języku naturalnym, a Pandas, smtplib i PyYAML spinają automatyzację w workflow z minimalną interwencją.

  • Python
  • OpenAI API
  • Ollama / Llama
  • LlamaIndex
  • Pandas
Kod
OSS · 2024

Docs AI Chatbot

Rozmawiaj ze swoimi plikami PDF i CSV przy użyciu w pełni lokalnego stacku LLM.

Chatbot z rozszerzonym wyszukiwaniem (RAG) do kontekstowej pracy z dokumentami. GPT4All (przez LangChain) czyta treść plików PDF i CSV, a model Mistral 7B odpowiada na pytania — wszystko w przejrzystym interfejsie Streamlit i spakowane w Dockerze dla powtarzalnego lokalnego wdrożenia.

  • Python
  • LangChain
  • GPT4All
  • Mistral 7B
  • Streamlit
  • Docker
Kod

05 · STORE — Narzędzia

Z czym pracuję

Języki programowania
  • Python
  • JavaScript
  • TypeScript
Systemy AI i LLM
  • Agentic AI
  • RAG
  • Prompt Engineering
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • OpenAI API
  • Claude
  • Gemini
  • Hugging Face
  • Claude Code
  • Codex
  • Hermes Agent
ML i dane
  • Scikit-learn
  • mljar-supervised
  • Pandas
  • NumPy
Automatyzacja i integracje
  • REST API
  • Webhooks
  • n8n
  • Zapier
  • GoHighLevel
  • Voiceflow
Backend i aplikacje
  • Next.js
  • Flask
  • Streamlit
  • Supabase
  • Docker
  • Playwright
Narzędzia
  • Git
  • GitHub
  • Linux

06 · CTX — O mnie

Inżynier, nie hobbysta

Projektuję i wdrażam AI od początku do końca: systemy LLM, RAG i wieloetapowych agentów AI, którzy analizują, używają narzędzi i łączą się z platformami, na których firmy już pracują — od zewnętrznych API po systemy ERP. Na co dzień zamieniam nieostre problemy w niezawodne, testowalne oprogramowanie.

Zanim zająłem się inżynierią AI, współtworzyłem otwartoźródłowe narzędzia AutoML w MLJAR. Do każdego systemu wnoszę fundament data science — modelowanie matematyczne, ML i porządną pracę z danymi.

Lokalizacja
Gdańsk, Polska
Języki
Polski (ojczysty) · Angielski (B2)

Edukacja

  • Modelowanie matematyczne i analiza danych

    University of Gdańsk

    2023 — 2026 (oczekiwane)

  • Technik Programista

    ZSE im. prof. J. Groszkowskiego

    2019 — 2023

07 · OUT — Kontakt

Masz problem dla agenta?

Otwarty na role w inżynierii AI i budowę produktów agentowych opartych na LLM. Najszybciej złapiesz mnie mailowo.

Napisz do mnie GitHub LinkedIn

maciejmalachowski1@gmail.com