Cześć, jestem
Tomasz Sosnowski
Python Developer | AI & Automation
Projektuję i wdrażam systemy integracyjne i automatyzacje — od architektury po produkcję.
O mnie
Jako jedyna osoba IT w firmie e-commerce sam projektuję, buduję i wdrażam systemy automatyzacji — od integracji marketplace'ów po agenty AI. Poza pracą buduję własne projekty: od wykrywania egzoplanet przez pipeline ML, po predykcję wyników NBA. Ciekawość problemu jest ważniejsza niż znajomość gotowego rozwiązania.
Technologie
Doświadczenie zawodowe
Specjalista IT / Python Developer
Styczeń 2025 – obecnieFirma e-commerce · Białystok
- ▸ Jedyna osoba IT — projektuję, buduję i wdrażam systemy od architektury po produkcję
- ▸ Zaprojektowałem architekturę event-driven do synchronizacji stanów magazynowych: SQL Server Change Tracking → RabbitMQ → 15+ marketplace'ów i sklepów
- ▸ Zbudowałem centralny hub produktowy (FastAPI + PostgreSQL + Strapi) z eksportem ofert i monitoringiem w BigQuery
- ▸ 36 repozytoriów integracyjnych — automatyzacja zamówień, stanów, zdjęć produktowych, raportów
- ▸ Wszystkie usługi skonteneryzowane (Docker Compose), CI/CD przez GitHub Actions, deployment przez Portainer
Projekty
AI Support Mail Agent
System RAG do automatycznej obsługi maili klientów e-commerce. Hybrydowa klasyfikacja maili (keyword matching + LLM fallback), anonimizacja danych wrażliwych lokalnie przez Microsoft Presidio (PESEL, IBAN, telefon), automatyczna detekcja języka PL/EN, async processing przez Redis, observability przez Langfuse. 104 testy automatyczne. Żadne dane osobowe nie trafiają do chmury.
Planet Hunter — Wykrywanie Egzoplanet
Autonomiczny system wykrywania egzoplanet z danych fotometrycznych NASA TESS. Wieloetapowy pipeline: pobieranie krzywych blasku z MAST API → czyszczenie sygnału → periodogram BLS (Box Least Squares) → klasyfikacja sygnałów. Własny decision-tree classifier rozróżnia 7 klas (PLANET_CANDIDATE, ECLIPSING_BINARY, VARIABLE_STAR i inne). Baza 476 znanych planet z NASA do walidacji wyników. Przetwarza tysiące gwiazd 24/7.
NBA Game Predictor
System machine learning do predykcji wyników meczów NBA (over/under total points). Automatyczne zbieranie danych codziennie z NBA API — statystyki drużyn, kontuzje zawodników, harmonogram. Model XGBoost z ~50-100 cechami (features), self-learning — uczy się z każdego rozegranego meczu. Pełny backtesting i performance tracking.
ElektroNova PriceWatch
System monitorowania cen produktów elektronicznych na Allegro, Amazon i Zalando z AI processing. Stealth scraping z obsługą anty-botowych zabezpieczeń, przetwarzanie wyników przez LLM, powiadomienia o zmianach cen. Zbudowany jako demo dla fikcyjnej firmy ElektroNova.
AI Automation Workflows
Zestaw automatyzacji biznesowych i AI na platformie n8n. Check_Companies — co tydzień GPT skanuje rynek giełdowy, ocenia spółki AI/space przez web search i zapisuje wyniki do PostgreSQL. IT Discovery Mail — codziennie rano dostarcza 3 odkrycia ze świata IT/AI przez email. Watchlist Discord Digest — tygodniowy raport inwestycyjny na Discord.