Artem Lisovtsov

Teraz

Współtworzę Syntalith w Warszawie. Wdrażamy AI w polskich firmach, a ja projektuję każdy system i pilnuję go po uruchomieniu: co może zrobić sam, kiedy ma zapytać człowieka i co się dzieje, kiedy klient zmieni cennik albo dostawca zmieni API. Uczę też pracy z Claude i ChatGPT, jeden na jeden albo cały zespół, na ich własnej pracy i bez slajdów, i prowadzę kurs AI-Native: agenci kodujący na Twoim repozytorium, jeden na jeden albo dla firmy.

Jedną z osób, które szkoliłem jeden na jeden, jest Kuba Koziej, współzałożyciel InterviewMe.pl i Zety, którą w 2019 przejął BOLD. Zbudowaliśmy mu osobistego agenta AI i wprowadziliśmy AI do codziennej pracy jego zespołu.

Z klientem idziemy w czterech krokach:

1. Rozmowa30 minut z inżynierem, za darmo.
2. PrototypDziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, też za darmo.
3. WdrożenieCel i stała cena idą do umowy. 50% przy podpisaniu.
4. OdbiórPozostałe 50% po osiągnięciu celu.

Cel w umowie i płatność 50/50 dotyczą automatyzacji i narzędzi na zamówienie.

Syntalith jest OpenAI Select Partner i członkiem Claude Partner Network firmy Anthropic.

Stack

Architektura

Architektura systemów: usługi event-driven i mikroserwisy, spójność tam, gdzie dane to pieniądze, duże obciążenia i skalowanie, odchodzenie od systemów legacy. W AI: co model może zrobić sam, gdzie decyduje człowiek i co musi zostać we wdrożeniu prywatnym.

Języki

Python, Go, Rust. PHP z Symfony i Laravel.

Modele

Modele Claude i OpenAI, AWS Bedrock. Qwen i inne otwarte modele pod vLLM i llama.cpp, na naszym MacBooku i RTX 3090 albo na serwerach klienta, kiedy dane nie mogą wyjść z firmy.

Trening

Detektor maili pisanych przez AI: mmBERT z dostrojonymi górnymi blokami, skalibrowany na zadany odsetek fałszywych alarmów. Dane treningowe generujemy lokalnie Qwenem 27B i SmolLM2. Klasyfikatory na Jev. LoRA na Mistralu i LLaMA, AWS SageMaker, pipeline’y SFT, DPO i GRPO. Polska synteza mowy z LoRA na VoxCPM2 i Chatterbox na 112 godzinach nagrań oraz model końca wypowiedzi dla agentów głosowych.

Mowa

ElevenLabs, Whisper, Amazon Transcribe i Polly, telefonia SIP.

Dokumenty

OCR skanów i zdjęć z kontrolą jakości, zanim przeczyta je model. Rysunki CAD (.dwg) czytamy przez LibreDWG i ezdxf.

Wyszukiwanie

OpenSearch, pgvector, embeddingi z Titan i Cohere, RAG na dokumentach wewnętrznych. Bazy wiedzy, które odpowiadają tylko z dokumentów dostępnych dla pytającego.

Agenci

OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, LangChain i LangGraph, PydanticAI, Vercel AI SDK, Hermes i OpenClaw. Wywoływanie narzędzi, serwery MCP do CRM-ów, ERP-ów, skrzynek i wewnętrznych baz, structured outputs, planowanie i pamięć, systemy wieloagentowe, obrona przed prompt injection dla agentów, które czytają maile i dokumenty.

Ewaluacja

Śledzenie wywołań w Langfuse. Środowiska testowe z symulowanymi użytkownikami, także głosowe, w których scenariusze obowiązkowe sprawdzamy przed średnimi. Porównania modeli przed wdrożeniem i audyty tego, ile oszczędza prompt caching.

Zbieranie danych

Workery na Playwright i Camoufox z dzierżawą kont i wspólnymi limitami zapytań, do portali nieruchomości i monitoringu konkurencji.

Produkcja

API chatbotów na AWS: Lambda, API Gateway, S3, IAM. Docker, Dokploy, VPS i Postgres. Logi, monitoring, opóźnienia i aktualizacje modeli po uruchomieniu.

Ta strona

Zwykły HTML i CSS, a budynek w Three.js.

Przed modelami językowymi

Backend i infrastruktura, od których zaczynałem. Do dziś stoi na nich każdy system AI, który buduję.

Backend

PHP z Symfony i Laravel, Go z gRPC i GORM, Java, Rust.

Frontend

TypeScript, React, Vue, Angular.

Kolejki

Kafka, RabbitMQ.

Bazy danych

MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis.

Infrastruktura

Docker, Vagrant, Kubernetes, Helm, Terraform, Ansible, Jenkins, FluxCD, AWS, GCP.

Monitoring

Prometheus, stos ELK.

Doświadczenie

Pracuję od 2019 roku, z modelami językowymi od 2022, wystarczająco długo, żeby zobaczyć sporo „agentów”, które były chatbotami w nowym opakowaniu.

Syntalith

sie 2025 – teraz · WarszawaWspółzałożyciel, architekt systemów AI. Od tego czasu dziesiątki systemów. Obsługa poczty dla platformy twórców: każda wiadomość przechodzi kwarantannę i kontrolę pod kątem prompt injection, szkic wychodzi tylko wtedy, gdy hash treści zgadza się z tym, co zatwierdził człowiek, i dziś 95% odpowiedzi wychodzi bez pisania ich ręcznie. Workery w przeglądarkach, które czytają OLX, Otodom, Gratkę i Morizon i w ciągu godziny dopasowują nowe ogłoszenia do briefów klientów. System do przetargów publicznych, który czyta rysunki CAD i sprawdza każdą pozycję przedmiaru. Screening inwestycyjny dla funduszy, prywatne modele na serwerach klientów, baza wiedzy z uprawnieniami, która w 750 parach testowych niczego nie ujawniła, oraz pipeline’y sprzedażowe i monitoring cen konkurencji na polski rynek. Nasze własne produkty to didntask.ai, które odsiewa niechcianą pocztę modelami na naszych własnych serwerach, i stanowisko testowe dla agentów głosowych.

Andersen Lab

cze 2022 – kwi 2026 · zdalnieSenior backend, potem AI/ML engineer, potem architekt systemów AI. Duże systemy fintech i mediowe, m.in. dla brokera forex i jednego z największych nadawców TV w UE. Najpierw komponenty event-driven i przetwarzanie wideo, później produkcyjne AI: platforma RAG do dokumentów wewnętrznych, agenci LLM z wywoływaniem narzędzi, wyszukiwanie semantyczne i prywatne wdrożenia modeli, dla setek tysięcy użytkowników dziennie.

Przed modelami językowymi

Andersen Lab

od cze 2022 · zdalnie · fintechGo i PHP w systemach tradingowych i partnerskich brokera forex. Główna praca to serwis event-driven w Go (gRPC, GORM, Kafka, RabbitMQ), który synchronizował dane klientów między dwiema markami a nowszymi serwisami partnerskimi: wpłaty, zlecenia, transakcje, scoring finansowy, rabaty, wypłaty. Przy takich danych najmniejsza niezgodność to realna różnica w pieniądzach, więc każde zdarzenie było śledzone, Prometheus pilnował stanu systemu, a ELK trzymał logi.

Do tego API w Go, które wyciągało dane o transakcjach i kontach z baz MetaTradera 4 i 5 do raportów, narzędzia liczące rabaty partnerów i konta PAMM oraz utrzymanie starego PHP obok nowych systemów w Laravel i Symfony: panel partnera ze statystykami poleceń, rabatami i raportami, CMS dla partnerów i dwa CRM-y. Jeden z nich po rejestracji nowego klienta sam zakładał zadanie dla operatora.

Adapt

cze 2022 – maj 2023 · niepełny etat, zdalnieBackend engineer. Przebudowa backendu jednego z największych sklepów z elektroniką na Litwie, z systemu legacy na PHP 8.2, Symfony 5.4 i Laravel 9, z wymaganiami ustalanymi bezpośrednio z klientem. Robiłem też code review i planowałem przejście ze starego API.

Open Mobi

gru 2021 – cze 2022 · WarszawaBackend engineer w adQuery, platformie ad-tech na Symfony 5 i Laravel: tworzenie, zarządzanie i dostarczanie reklam rich media w czasie rzeczywistym przy dużym ruchu, do tego przechowywanie i analiza danych, które z nich wracały. Zajmowałem się skalowaniem, architekturą i CMS-em. Tu nauczyłem się, jak wygląda system, który musi działać stabilnie przy dużych wolumenach danych.

Mits

paź 2019 – gru 2021 · LublinFull-stack developer, moja pierwsza praca: systemy CMS i CRM na zamówienie, na Symfony, na Laravel i pisane od zera, sklepy internetowe i API, integracje takie jak TecDoc, a kiedy nie było pracy przy backendzie, Vue i React. Tam pierwszy raz zobaczyłem, jak firma działa od zaplecza po sprzedaż.

Politechnika

paź 2017 – mar 2021 · LublinInżynier, informatyka na Politechnice Lubelskiej.

Człowiek

Jestem z Kijowa, w Polsce mieszkam od 2017 roku, teraz w Warszawie. Pierwszą stronę zrobiłem w 2009 roku, w czystym HTML, a informatykę skończyłem na Politechnice Lubelskiej, o której do dziś mówię „ukochana”. Mówię po ukraińsku, rosyjsku, angielsku i po polsku i chętnie rozmawiam w każdym z tych języków.

Najbardziej lubię moment, kiedy właściciel firmy przestaje mówić o AI i zaczyna opowiadać, jak u niego wygląda poniedziałek: kto odpisuje na maile, gdzie lądują zapytania, co się gubi. Tam zwykle leży cała robota i często okazuje się, że na początek wystarczy coś prostszego niż agent. Jeśli tak jest, mówię to na pierwszej rozmowie, bo nie lubię marnować ludzkiego czasu.

Na komputerze z szerokim ekranem za tą stroną jest budynek. Napisałem go w Three.js, z jednym modelem, dłonią, i prawie bez obrazków, bo strona domowa powinna mieć przynajmniej jedną rzecz, o którą nikt nie prosił. Wybierz „Przejdź przez pokoje” w prawym górnym rogu i przejdź go na piechotę: zaczyna się w pokoju z jednymi drzwiami, a za nimi jest 1999. Każdy kolejny pokój to następne miejsce, w którym mieszkałem albo pracowałem, po kolei.

Kontakt

Jeśli jakiś proces co tydzień zjada komuś pół dnia, napisz. Trzydzieści minut, potem pisemne podsumowanie w dwa dni robocze. Jeśli AI nie jest odpowiedzią, tam też to będzie.

E-mail: [email protected]
LinkedIn: linkedin.com/in/alisovtsov
Telegram: @syntalith
Syntalith: syntalith.ai, z cennikiem i formularzem kontaktowym