Od infrastruktury
do inteligencji.
Applied AI buduje pełny stack — klaster, serwisy, modele — żeby AI przetrwało kontakt z produkcją.
// co budujemy
Trzy warstwy,
jeden zespół
Większość projektów AI nie upada przez model — tylko przez wszystko dookoła niego. Bierzemy odpowiedzialność za pełny stack, od platformy w górę, więc nic nie ginie między warstwami.
Jeden zespół, zero przekazywania pałeczki. Ludzie, którzy trenują model, utrzymują też klaster, na którym działa.
Warstwa AI
Własne modele — trening, fine-tuning i wdrażanie modeli ML/NLP tam, gdzie gotowe rozwiązania nie wystarczają. Applied AI — wykorzystanie istniejących narzędzi AI do budowy nowych produktów biznesowych. Nie robimy badań dla badań — budujemy rzeczy, które trafiają na produkcję.
Serwisy backendowe
Produkcyjne systemy backendowe w Go — API, pipeline'y danych, ETL, przetwarzanie w czasie rzeczywistym. Hydraulika, która łączy AI z resztą biznesu, i webowe interfejsy na niej.
Infrastruktura
Infrastruktura cloud-native na Kubernetesie. Wdrażanie, skalowanie, sieć i operacje dla obciążeń AI. Utrzymujemy platformę, na której modele mają gdzie żyć.
// dowiezione
Wdrożone, nie
hipotetyczne
CityChat
Konwersacyjny przewodnik AI po mieście — nasz własny produkt, dostępny na iOS i Androida w 16 miastach Polski i Hiszpanii. Natywne aplikacje, backend w Go z wyszukiwaniem geoprzestrzennym i wektorowym, czat LLM oparty na wyselekcjonowanej bazie ponad 35 000 miejsc — zbudowany i utrzymywany w całości przez nas. citychat.pl ↗
2026 — teraz
FormFlow
Wielomarkowa platforma formularzy kontaktowych z trzyetapowym potokiem weryfikacji autentyczności zdjęć, budowana od początku do końca dla wiodącej polskiej grupy spożywczej. formflow.solutions ↗
2026 — teraz
SanAlert
Nieoficjalne wczesne ostrzeganie o zagrożeniach z powietrza nad Polską — drony i pociski śledzone za granicą, poziom zagrożenia dla wskazanego miejsca i oficjalne komunikaty RCB oraz RSO w brzmieniu oryginalnym. Gotowy produkt: aplikacja webowa i natywna iOS, zbudowany i utrzymywany w całości przez nas. sanalert.pl ↗
2026 — teraz
JPK Doctor
Walidator odpowiadający na jedyne pytanie, które naprawdę ma księgowy: czy bramka MF przyjmie ten plik JPK? Kontrola schematu i nieudokumentowanych reguł bramki kończy się jednym werdyktem — przyjęty, możliwe wezwanie automatyczne albo odrzucony — zamiast listą błędów. Napisany w Rust, działa offline: plik nie opuszcza dysku. jpk-doctor.pl ↗
Wasabi AiR
Zbudowaliśmy od zera skalowalną wyszukiwarkę mediów opartą na AI — backend w Go, indeksowanie i wyszukiwanie oparte na ML. Archiwum jest indeksowane sekunda po sekundzie: twarze, logotypy, obiekty, tekst na ekranie, zdarzenia dźwiękowe i muzyka oraz moderacja treści (nagość, przemoc, broń) — do tego transkrypcja mowy z rozpoznawaniem mówców w ponad 180 językach. Każde trafienie wraca ze znacznikiem czasu, więc wyszukiwanie prowadzi do klatki, a nie do pliku. System produkcyjny obsługujący klientów enterprise.
GrayMeta
Wdrożenia platform AI w zabezpieczonych środowiskach enterprise. Integracja modeli ML z istniejącą infrastrukturą korporacyjną.
AT&T / DirecTV
Systemy ETL przetwarzające setki tysięcy zdarzeń na sekundę. Inżynieria pipeline'ów danych na dużą skalę.
// produkt
Zbudowane dla jednego,
gotowe dla wielu
Platforma zbudowana dla tego klienta jest teraz produktem. Formularze kontaktowe dla marek konsumenckich z trzyetapowym potokiem weryfikacji autentyczności zdjęć: zespoły marek same zarządzają formularzami bez udziału programistów, a dział jakości dostaje każde przesłane zdjęcie zweryfikowane — autentyczne, podejrzane lub zmodyfikowane — zanim ktokolwiek otworzy zgłoszenie.
// zespół
Dwóch inżynierów,
pełna odpowiedzialność
// ceo — biznes i produkt
Paweł Rojek
Inżynier AI
Inżynier oprogramowania i lider z praktycznym doświadczeniem w dowożeniu złożonych projektów technologicznych. Odpowiada za strategię biznesową, rozwój produktu i operacje. Głębokie zrozumienie AI/ML połączone z doświadczeniem we wdrożeniach komercyjnych.
pawelrojek.dev ↗// cto — architektura i inżynieria
Piotr Rojek
Principal Engineer
Architekt oprogramowania z ponad 15-letnim doświadczeniem. Odpowiada za strategię techniczną, architekturę systemów i przywództwo inżynierskie. Specjalizuje się w systemach wielkoskalowych, NLP i zastosowaniach AI w produktach komercyjnych. Główne kompetencje: Go i architektury cloud-native.
piotrrojek.io ↗// jak pracujemy
Trzy modele
współpracy
Discovery sprint
Krótkie zlecenie o ustalonym zakresie: mapujemy problem, sprawdzamy wykonalność na Waszych danych i zostawiamy konkretny plan — niezależnie od tego, czy zbudujecie to z nami.
Dowiezienie end-to-end
Bierzemy całość — infrastrukturę, backend, modele — od pierwszego commita po produkcję. Jeden zespół odpowiada za rezultat, nie za pojedynczą warstwę.
Wzmocnienie zespołu
Dołączamy do Waszych inżynierów, żeby przyspieszyć trwające prace nad AI — architektura, platforma albo inżynieria modeli tam, gdzie potrzebna jest głębia.
// kontakt
Masz problem, który
trzeba dowieźć?
kontakt@appliedai.dev
Czytamy wszystko. Na poważne tematy odpowiada inżynier, nie lejek sprzedażowy.
