# Mateusz Śliwa

**Data engineer · AI engineer · Python, uczenie maszynowe, LLM**

Ostatnia aktualizacja: 2026-10-13

- Email: [sliwa.mateo@gmail.com](mailto:sliwa.mateo@gmail.com)
- GitHub: [github.com/MSliwa01](https://github.com/MSliwa01)
- Web: [mateuszsliwa.dev/pl](https://mateuszsliwa.dev/pl/)
- Location: Zielona Góra · praca zdalna lub hybrydowa · gotowość do przeprowadzki · dostępny od zaraz
- App Store: [EcoSort](https://apps.apple.com/pl/app/ecosort/id6785674008), [TrueSky](https://apps.apple.com/pl/app/truesky-weather/id6816346955)

Magister inżynierii danych, licencjat z ekonomii. Zbudowałem **EcoSort**, aplikację w App Store, i jej pipeline LLM, który woli wstrzymać datę, niż podać złą. Pracuję z agentami AI i testuję LLM, zanim im zaufam.

## Doświadczenie

### EcoSort, założyciel i jedyny programista (04/2026–obecnie)
_Moja aplikacja · terminy wywozu odpadów · 6 gmin_
Demo: [mateuszsliwa.dev/pl/ecosort](https://mateuszsliwa.dev/pl/ecosort)
[apps.apple.com/pl/app/ecosort](https://apps.apple.com/pl/app/ecosort/id6785674008)

- Pipeline czyta po miesiącu na zapytanie: dwa odczyty, trzeci przy niezgodności, kontrole w kodzie, YOLO jako zapas.
- Na 6 trudnych skanach (2190 komórek) najlepszy prompt pomylił **24,5% komórek**. W 3 przebiegach pipeline opublikował 82,2% **bez złej daty** i wstrzymał 17,8%. Wzorzec: 966 ręcznych decyzji; strojony na tych skanach.
- Napisałem backend w FastAPI i PostgreSQL, panel w React z logowaniem dwuskładnikowym (TOTP), aplikację w SwiftUI, wersję na Androida w testach w Google Play i asystenta na Gemini z filtrem PII, w Docker Compose na VPS.

### TrueSky, założyciel i jedyny programista (09/2026–obecnie)
_Moja aplikacja pogodowa w App Store · Expo, React Native, Skia, RevenueCat · mateuszsliwa.dev/pl/truesky_
Demo: [mateuszsliwa.dev/pl/truesky](https://mateuszsliwa.dev/pl/truesky)

- Sprzedaje subskrypcję i zakup dożywotni przez RevenueCat. Shadery Skia rysują pogodę na żywo w 120 Hz.

## Projekty

### Model prawdopodobieństwa wygranej w Counter-Strike 2, praca magisterska (2025–2026)
_Python, pandas, Parquet, XGBoost, LightGBM, SHAP · FastAPI i React w Dockerze_
Demo: [mateuszsliwa.dev/pl/thesis](https://mateuszsliwa.dev/pl/thesis)

- Przetworzyłem nagrania 9196 profesjonalnych map na 16,8 mln obserwacji i porównałem 9 modeli z walidacją grupowaną po meczach, bootstrapem i ablacjami. Walidacja krocząca: XGBoost **ROC-AUC 0,81–0,82**, ECE 0,009.

### Klasyfikator zmian skórnych, projekt z uczenia maszynowego (01/2026)
_PyTorch, Optuna, MLflow, Grad-CAM, Streamlit, Docker_
Demo: [mateuszsliwa.dev/pl/skin](https://mateuszsliwa.dev/pl/skin)

- Dostrojony EfficientNet-B0 osiągnął na HAM10000 **AUC 0,93** i czułość 0,95 dla zmian złośliwych (własna CNN: AUC 0,755).

### wwxd („Co zrobiłby X?”), open source (10/2026)
_Python, faster-whisper · plugin do Claude Code_
Demo: [mateuszsliwa.dev/pl/wwxd](https://mateuszsliwa.dev/pl/wwxd)
[github.com/MSliwa01/wwxd](https://github.com/MSliwa01/wwxd)

- Zamienia wystąpienia i eseje osoby w wiki z cytatami, z którego odpowiada agent; skrypt znalazł 158 ze 160 cytatów co do słowa. Ślepy sędzia od Google wolał je od samego Claude'a w **34 z 40**. Nie przewiduje nowych poglądów.

## Open source

- **Moje narzędzia:** storeshots i macsim, oba dla agentów AI: mateuszsliwa.dev/pl/storeshots, mateuszsliwa.dev/pl/macsim
- **Zmergowane u innych:** React Navigation, poprawka szuflady, która zostawiała otwartą klawiaturę (#13287)

## Umiejętności

- **Programowanie:** Python, SQL, TypeScript, JavaScript, Swift, Kotlin, Bash
- **Dane i ML:** pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch, OpenCV, YOLO, OCR
- **LLM i AI:** ewaluacja LLM, prompty, Anthropic API, Gemini API, Whisper, Claude Code, Codex, Cursor
- **Backend i infra:** FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, REST API, Docker Compose, Linux, Git
- **Mobile i web:** SwiftUI, Jetpack Compose, React Native, React

## Wykształcenie

### Inżynieria danych, studia magisterskie, Uniwersytet Zielonogórski, 2025–2026
_Specjalność systemy eksploracji danych · praca o szansie wygrania rundy w CS2, obroniona 2026_

- Przedmioty: uczenie maszynowe (TensorFlow), big data (Hadoop, Hive, Kafka), ETL, OLAP, SQL, Power BI, Docker.

### Ekonomia, studia licencjackie, Uniwersytet Zielonogórski, 2021–2024

- Przedmioty: ekonometria w Gretlu, statystyka w Pythonie, analiza finansowa, rachunkowość, Excel z VBA.

## Języki i zainteresowania

- **Języki:** polski, ojczysty · angielski, C1, certyfikat Cambridge C1 Advanced z 2025 · niemiecki, A2
- **Zainteresowania:** szachy, 1850 na chess.com · piłka nożna · rower · dane e-sportowe, stąd temat pracy magisterskiej
- **Inne:** prawo jazdy kategorii B