Dostępny dla nowych projektów

Senior Backend Engineer · Python i AI

Pisanie kodu przestało byćtą trudną częścią.

Myślenie systemowe i rozumienie domeny stało się ważne jak nigdy. Mam za sobą 6 lat przy produktach SaaS: backend, pozyskiwanie danych i funkcje oparte o AI. Zbudujmy razem stabilny, skalowalny produkt.

Pracuję z

Python
Django
FastAPI
PostgreSQL(+pgvector)
Next.js

Napisz do mnie

Produkty, które zbudowałem i wdrożyłem

Travatar

Cannabase

Stack i specjalizacje

Narzędzia, które stoją za produktami

Backend na pierwszym miejscu, reszta stacku w zasięgu. Wybieram nudne, sprawdzone narzędzia i dowożę nimi efekty.

Backend

Python
Django / DRF
FastAPI
Flask
SQLAlchemy
Pydantic

Dane i bazy

PostgreSQL + pgvector
BigQuery
Redis
MySQL

Kolejki i streaming

Kafka
RabbitMQ
Celery
asyncio

AI i agenci

LangChain
LangGraph
Workflow agentowe
RAG
Claude Code

Infrastruktura

Azure
GCP
AWS
Terraform
Docker
Linux

Frontend

React
Next.js
TypeScript

O mnie

Backend engineer skupiony na tym, czego generowanie kodu nie załatwi.

6 lat pracy nad backendem produktów SaaS, w szybkich startupach i w większych firmach, w domenach HR, AdTech, wyszukiwania AI i GEO, wykrywania fraudów oraz telekomunikacji. Przez wszystkie te role przewija się jeden wątek: pozyskiwanie danych. Crawlery, pipeline'y ETL i autorskie mechanizmy zbierania danych dla dziedzin bez wiarygodnego, ustrukturyzowanego źródła - od ruchu reklamowego z fraudem po odpowiedzi, których generatywne AI udziela na temat marki.

Narzędzia AI do kodowania są stałym elementem mojej pracy, a w stronę AI Engineering rozwijam się świadomie. Im tańsze i szybsze staje się generowanie kodu, tym bardziej wąskim gardłem jest co innego: projektowanie systemów, które się trzymają, rozumienie domeny na tyle dobrze, by wiedzieć, który problem warto rozwiązać, i trafne decyzje architektoniczne.

Trzymam wysoką poprzeczkę jakości. Czysta architektura, sensowne testy, czytelny kod i wydajność, która wytrzymuje realne obciążenie - bo to właśnie decyduje o tym, ile kosztuje rozwijanie systemu rok później.

Usługi

Jak mogę pomóc

Współpraca nastawiona na dowiezienie efektu - nie na rozliczanie godzin.

Systemy backendowe

API, modele danych, workery asynchroniczne i cała mniej efektowna hydraulika, która utrzymuje produkt w ryzach, gdy ruch rośnie.

Pozyskiwanie danych

Crawlery, pipeline'y ETL i autorskie mechanizmy zbierania danych dla dziedzin bez wiarygodnego źródła, zamienione w zbiór, który da się odpytywać.

Funkcje AI

Funkcje oparte o LLM i workflow agentowe na LangChain i LangGraph, z retrievalem po twoich danych, żeby odpowiedzi brały się z katalogu, a nie z pamięci modelu.

Projektowanie API

Wersjonowane, udokumentowane i przetestowane REST API, z którego zespoły frontendowe i integracje korzystają z przyjemnością.

Wydajność i jakość

Optymalizacja zapytań i endpointów, pokrycie testami wyłapujące regresje w CI oraz refaktory, po których legacy znów da się bezpiecznie zmieniać.

Konsultacje techniczne

Przeglądy architektury, decyzje o stacku i pragmatyczne wsparcie dla zespołów skalujących kod w Pythonie.

Wybrane projekty

Kilka rzeczy, które zbudowałem

Teardown projektów: problem, stack i efekt.

SaaS · AI

Travatar

Platforma AI do analizy widoczności marki i jakości ruchu - z AI Growth Coworkerem, modułami GEO i audytu widoczności w AI oraz analizą odróżniającą realny ruch od botów i crawlerów.

Python
Django
FastAPI
Postgres + pgvector
Celery
Kafka
Prefect

Widoczność marki w świecie AI

Data · AI

Cannabase

Platforma danych o medycznej marihuanie w Polsce: katalog odmian z profilami terpenowymi i THC/CBD, dostępność i ceny w aptekach niemal na żywo, kliniki wystawiające recepty oraz Dendi - asystent AI (RAG), który sprawdza dostępność w okolicy i proponuje zamienniki o zbliżonym profilu.

Python
FastAPI
SQLAlchemy
Postgres + pgvector
Next.js
Docker

Rozproszony rynek w jednym miejscu

Projekty własne

Buduję, żeby się nauczyć

Luźne, edukacyjne projekty - buduję je, żeby oswoić nową technologię albo rozgryźć konkretny problem.

Mieszko

Wycena ceny ofertowej mieszkań w Rzeszowie - model ML wytrenowany na ogłoszeniach sprzedaży z miasta. Z samego adresu wzbogaca dane o kilkanaście dodatkowych cech lokalizacji generowanych z OpenStreetMap. MAPE walidacyjne 6,7% wobec 15,5% dla naiwnego baseline'u.

Python
XGBoost
FastAPI
OpenStreetMap (Overpass)
Leaflet
Docker

Cena z czterech pól

Demo na żywo Kod

AI · ML

Mandaflix

System rekomendacji filmów w stylu serwisu streamingowego z dwoma niezależnymi mechanizmami AI: spersonalizowanymi rekomendacjami i hybrydowym wyszukiwaniem semantycznym, ukrytymi za interfejsem w stylu Netflixa.

Python
FastAPI
scikit-learn (SVD)
Postgres + pgvector
React + Vite
Docker

Rekomendacje + hybrydowy retrieval

Demo na żywo Kod

LLM · IoT

Dom sterowany głosem

Sterowanie domem głosem przez Telegram, po polsku i własnymi nazwami urządzeń. Głosówka jest transkrybowana, LLM zamienia ją na ustrukturyzowaną intencję, a system klika przekaźnik lokalnie po LAN - z twardą gwarancją, że model nie wymyśli nieistniejącego urządzenia.

Python 3.12
Groq (Whisper + gpt-oss)
python-telegram-bot
Shelly Gen3 RPC
Docker

Mówisz jak zwykle, dom słucha

Kod

Zobacz więcej na GitHubie

Kontakt

Zbudujmy coś, co warto wdrożyć.

Masz backend, który musi się skalować, dane bez czystego źródła albo funkcję AI, której trzeba móc zaufać? Napisz.

hi@krystianjarmul.dev

lub znajdź mnie na