Inżynier oprogramowania w Mark Kac Center for Complex Systems Research oraz doktor informatyki technicznej na Uniwersytecie Jagiellońskim (obrona planowana w 2026 r.). Pracuje zarówno z klasycznym uczeniem maszynowym, jak i głębokim uczeniem; wśród przykładów zastosowań są Explainable AI oraz interpretowalna analiza szeregów czasowych. Łączy solidne podstawy akademickie z praktycznym doświadczeniem biznesowym.

Pracuje w Pythonie (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) oraz Java, specjalizując się w inżynierii cech, prognozowaniu, detekcji anomalii, ekstrakcji reguł, ewaluacji modeli oraz w powtarzalnym dostarczaniu rozwiązań (clean code, testy, Docker, Git, CI/CD). Kładzie nacisk na klarowną komunikację zachowania modeli dla odbiorców technicznych i mieszanych.

Ma ponad 10 lat doświadczenia w obszarze oprogramowania i data science; prowadził zajęcia ze studentami oraz prezentacje zawodowe dla odbiorców spoza środowiska akademickiego. Jest współautorem kilku publikacji naukowych. Ma ponad 5 lat doświadczenia w pracy w chmurze oraz uzyskał certyfikaty AWS Certified Security – Specialty (2020), AWS Certified SysOps Administrator – Associate (2020) i AWS Certified Solutions Architect – Associate (2020), każdy zdany powyżej 90%.