AI Automation Engineer

Wojciech Dekowski

Zamieniam powtarzalne procesy biznesowe w inteligentne, zautomatyzowane systemy. Projektuję architekturę, integruję API i wdrażam modele AI, aby skalować możliwości firm.

Porozmawiaj z AI Zobacz projekty

wojciech@ai-clone ~ pl

O mnie

Łączę inżynierię oprogramowania z głębokim zrozumieniem procesów biznesowych. Specjalizuję się w orkiestracji przepływów pracy (n8n, Python) oraz wdrażaniu modeli językowych (LLM, RAG, AI Agents) do rozwiązywania realnych problemów. Mój cel jest prosty: sprawić, by technologia pracowała za ludzi.

Doświadczenie

Specjalista ds. Optymalizacji Procesów Produkcyjnych

Środowisko produkcyjne · Doświadczenie branżowe

Bieżąca analiza i optymalizacja ciągów technologicznych.
Rozwiązywanie problemów w czasie rzeczywistym w środowisku wysokiego rygoru produkcyjnego.
To doświadczenie zbudowało moje fundamenty w myśleniu systemowym — dzisiaj te same zasady optymalizacji stosuję w architekturze cyfrowej i sieciach API.

Projekty

Architektura i wyniki biznesowe — nie tylko kod.

System Automatyzacji Sprzedaży

n8n Webhooks REST API

Problem: Ręczne przepisywanie danych z zamówień i opóźnienia w realizacji generowały błędy oraz wąskie gardła w obsłudze klienta.
Architektura: Orkiestracja w n8n z webhookami wejściowymi i integracją REST API systemów sprzedażowych oraz magazynowych.
Rozwiązanie: Zero-touch pipeline od przyjęcia zamówienia do potwierdzenia — dane przepływają automatycznie między systemami bez ręcznej interwencji.
Efekt biznesowy: Skrócenie czasu obsługi zamówienia i wzrost przepustowości zespołu dzięki eliminacji powtarzalnej pracy.

AI Automation Platform

Python Docker Portainer Gemini API n8n

Problem: Rozproszone skrypty i brak wspólnego środowiska utrudniały skalowanie automatyzacji oraz wdrożenia produkcyjne.
Architektura: Python + Docker + Portainer jako warstwa runtime, Gemini API do modeli językowych, n8n do orkiestracji przepływów.
Rozwiązanie: Jednolita platforma do uruchamiania agentów AI i API z kontrolą kontenerów oraz gotowością na wdrożenia produkcyjne.
Efekt biznesowy: Skalowalne środowisko orkiestracji agentów — od prototypu do produkcji bez chaosu skryptów ad-hoc.

AutoDocs AI

RAG Vector DB Gemini OpenAI API

Problem: Analiza setek stron dokumentacji technicznej i biznesowej zajmowała godziny i utrudniała szybkie decyzje.
Architektura: Pipeline RAG: chunking dokumentów, embeddings, baza wektorowa oraz zapytania przez Gemini / OpenAI API.
Rozwiązanie: Semantyczne wyszukiwanie i ekstrakcja informacji z dokumentacji w naturalnym języku.
Efekt biznesowy: Błyskawiczny dostęp do faktów z dokumentacji zamiast ręcznego przeszukiwania setek stron.

KartonPak

Python Business Process Digital Workflow

Problem: Brak przepływu danych cyfrowych na hali produkcyjnej — informacje ginęły między papierem a systemami.
Architektura: Aplikacja wspierająca realny proces produkcyjny z digitalizacją przepływu informacji na hali.
Rozwiązanie: Działające narzędzie w trudnym, fizycznym środowisku biznesowym — most między operacjami a danymi.
Efekt biznesowy: Pokazuje zrozumienie fizycznych procesów firm i umiejętność wdrażania rozwiązań tam, gdzie „idealne warunki labowe” nie istnieją.

WatchDog

n8n Docker Webhooks Healthcheck

Problem: Wiele usług i dem portfolio działa na kontenerach — awaria któregoś oznacza ciszę, dopóki ktoś ręcznie nie sprawdzi logów.
Architektura: n8n w cyklu: healthcheck URL → decyzja IF down → restart kontenera Docker → powiadomienie (Discord) + POST statusu na portfolio.
Rozwiązanie: Automatyczny strażnik uptime: wykrywa padnięte usługi, podnosi je ponownie i raportuje status na żywo na stronie.
Efekt biznesowy: Mniej ręcznego pilnowania serwera, szybsza reakcja na downtime i namacalny dowód kompetencji ops/automatyzacji.

n8n · live

WatchDog — monitoring na żywo

Automatyzacja n8n sprawdza, czy projekty działają. Gdy coś pada — restartuje kontener Docker i wysyła alert. Poniżej statusy spływają na żywo z webhooka.

Live status

Czekam na pierwsze dane z n8n…

Porozmawiaj z moim cyfrowym klonem

Asystent AI odpowie na pytania o projekty, stack i współpracę — bez halucynacji, tylko na podstawie faktów.

wojciech@ai-clone ~ pl

AI Lab

Krótkie case studies z automatyzacji, prompt engineeringu i RAG.

Czytaj dalej →

28.07.2026

Kontakt

Porozmawiajmy o automatyzacji, która realnie oszczędza czas i pieniądze.

Napisz wiadomość

miltion6@gmail.com