Architekt systemów i inżynier danych z ponad 20-letnim doświadczeniem w budowaniu kompleksowych platform danych. W Future Processing koncentruje się na projektowaniu solidnych i skalowalnych ekosystemów danych oraz ML/AI, pomagając organizacjom przechodzić od nietrwałych proof-of-concept do niezawodnych systemów produkcyjnych.
Niezależnie rozwija koncepcję Decision Intelligence Runtime (DIR) — brakującej warstwy architektonicznej, która łączy probabilistyczną naturę LLM z deterministycznym charakterem procesów biznesowych. Jest twórcą wzorców Responsibility-Oriented Agents oraz Event-Oriented Agent Mesh.
Aby zweryfikować te pomysły, prowadzi projekt badawczy AIvestor, operujący na danych finansowych o wysokiej częstotliwości, wykorzystując rynki nie jako produkt inwestycyjny, lecz jako wyjątkowo wymagające środowisko do testowania autonomii w czasie rzeczywistym, zarządzania stanem i integralności decyzji.