Portfolio kompetencji Marcina Zycha dla stanowiska AI Implementation Specialist. Integruję modele AI (GPT-4, Claude, Gemini) w procesy biznesowe. Od koncepcji przez MVP do produkcji. 16 lat doświadczenia na styku technologii i biznesu. Kluczowe wyniki: 104 ukończone projekty, 16+ lat doświadczenia, 1M+ klientów w systemach.

Stanowisko

Szukasz specjalisty, który wdroży AI w Twojej organizacji?

AI Implementation Specialist

Wdrażam AI w organizacjach tak, żeby faktycznie działało

104 ukończone projekty

16+ lat doświadczenia

1M+ klientów w systemach

2308% ROI zespołu

Zobacz CV LinkedIn

Referencje dostępne na życzenie. Certyfikaty: IAB DIMAQ Professional, Google Analytics Advanced, Kierownik Projektów IT (Laba), Analityk Biznesowy (Laba).

Analiza dopasowania kompetencji

Wymagania vs Kompetencje

<50% Brak

50-75% Częściowe

>75% Silne

88%

6 Silne

0 Spełnione

2 Częściowe

Programowanie Python Silne

MagnAI (własna aplikacja), automatyzacje, przetwarzanie danych — codzienne użycie

Integracja LLM (GPT-4, Claude) Silne

OpenAI, Claude, Gemini API — 104 ukończone projekty

Przetwarzanie danych (ETL) Silne

BigQuery, system LTV dla 1M+ klientów, Power BI

Tworzenie aplikacji webowych Silne

Aplikacje full-stack: React, TypeScript, PHP, FastAPI

SQL i bazy danych Silne

BigQuery, SQL, modelowanie danych — 16 lat doświadczenia

Komunikacja z zarządem Silne

Raportowanie dla C-level, analizy ROI, zarządzanie budżetem 6.5M PLN

Frameworki ML (TensorFlow, PyTorch) Częściowe

Podejście API-first — integruję gotowe modele w procesy biznesowe

Chmura (AWS/GCP/Azure) Częściowe

BigQuery (GCP), <a href="/dla-kogo/ecommerce.php" style="color: inherit; text-decoration: underline;">Server-Side Tracking</a> — bez formalnych certyfikatów

Moja metodologia wdrożeń AI

Powtarzalny proces od rozpoznania do produkcji

Faza Czas Oś czasu (tygodnie)

1 Rozpoznanie

1-2 tyg

2 Projektowanie

1-2 tyg

3 Prototyp

2-3 tyg

4 Budowa

4-6 tyg

5 Wdrożenie

1-2 tyg

6 Optymalizacja

ciągła

MVP Gotowe Produkcja

0 2 4 6 8 10 12 14 tyg

Typowy czas do produkcji: 10-14 tygodni (z działającym prototypem po 4-5 tygodniach)

Szczegółowa analiza kompetencji

Rozkład umiejętności w 5 kluczowych kategoriach

AI i uczenie maszynowe 85%

Integracja LLM Inżynieria promptów Tworzenie API Systemy RAG Bazy wektorowe

Inżynieria danych 90%

BigQuery SQL Procesy ETL Modelowanie danych <a href="/apps/advanced-analytics/" style="color: inherit; text-decoration: underline;">Power BI</a>

Zarządzanie projektami 90%

Agile/Scrum Zarządzanie interesariuszami Analiza ryzyk Planowanie zasobów Dokumentacja

Zarządzanie zmianą 80%

Framework ADKAR Projektowanie szkoleń Metryki adopcji Strategia komunikacji

Zmysł biznesowy 95%

Analiza ROI Komunikacja z zarządem Zarządzanie budżetem Planowanie strategiczne Projektowanie KPI

Całkowity wynik dopasowania 87%

MagnAI — System automatyzacji treści AI

Ręczne tworzenie opisów produktów — zbyt wolne i zbyt drogie

6 tygodni ROI: 7 dni

Metryka Przed Po Zmiana

Opisów dziennie ręcznie 1000+ CV: MagnAI

Redukcja kosztów copywriter -95% CV: MagnAI

Zwrot z inwestycji — 7 dni CV: MagnAI

Stack technologiczny:

GPT-4 Claude API Python FastAPI React

Kluczowe wnioski

Inżynieria promptów skuteczniejsza niż trenowanie modeli Weryfikacja przez człowieka kluczowa w pierwszych 2 tygodniach Metryki jakości ważniejsze niż szybkość

Zarządzanie zmianą

Technologia bez adopcji to koszt, nie inwestycja. Każde wdrożenie AI to projekt zmiany organizacyjnej.

ADKAR Framework Model zarządzania zmianą

100% Wskaźnik adopcji

~10 tyg Pełny cykl

Tydz. 1-2

A

Awareness

Świadomość

Tydz. 2-4

D

Desire

Chęć

Tydz. 4-8

K

Knowledge

Wiedza

Tydz. 6-10

A

Ability

Umiejętność

Tydz. Ciągłe

R

Reinforcement

Utrwalenie

Awareness

"Dlaczego zmiana jest potrzebna?"

• Prezentacja dla zarządu z business case
• Demo możliwości AI na realnych danych firmy
• Analiza konkurencji i trendów rynkowych

Desire

"Co ja z tego będę miał/a?"

• Warsztaty "dzień z AI" dla zespołów
• Identyfikacja early adopters
• Quick wins w pierwszych 2 tygodniach

Knowledge

"Jak to działa i jak tego używać?"

• Szkolenia dostosowane do ról
• Dokumentacja z przykładami
• Office hours i Q&A sessions

Ability

"Czy potrafię to robić samodzielnie?"

• Supervised practice z feedbackiem
• Checklisty i gotowe prompty
• Peer mentoring program

Reinforcement

"Jak utrzymać nowe nawyki?"

• Metryki adopcji w dashboardzie
• Recognition program dla power users
• Iteracyjne usprawnienia na podstawie feedbacku

Anty-wzorce do unikania

Błędy, które torpedują wdrożenia AI

Big bang deployment bez pilota

Szkolenie "jednorazowe" bez follow-up

Brak executive sponsora

Ignorowanie oporu i obaw zespołu

Relevantne doświadczenie

Stanowiska i projekty związane z tym obszarem

2024 - 2025

ETOS S.A. / Diverse

Performance Marketing Coordinator

Wdrożenie systemu LTV dla 1M+ klientów z integracją ECDP. ROI zespołu 2308%, payback 13 dni. Zarządzanie budżetem 6.5M PLN.

• System LTV dla 1M+ klientów
• ROI zespołu 2308%, payback 13 dni
• Budżet 6.5M PLN

2018 - obecnie

Marcin Zych

AI & MarTech Consultant

50+ projektów wdrożeniowych. Integracje GPT-4, Claude, Gemini API. Autor MagnAI — systemu automatyzacji AI.

• 50+ projektów wdrożeniowych
• Integracje GPT-4, Claude, Gemini
• Autor MagnAI

2022 - 2023

Yetiz Interactive

Senior Facebook Ads Specialist

Budowa modeli analitycznych Power BI dla 15+ klientów. Optymalizacja ROAS +40%.

• Power BI dla 15+ klientów
• Optymalizacja ROAS +40%

2019 - 2022

OMNIOXY S.A.

Performance Manager / Technical Marketing Manager

Wdrożenie GTM i Data Layer architecture. Landing pages z CRO. Zarządzanie performance marketingiem i budżetem 2M PLN.

• GTM i Data Layer architecture
• Performance marketing + CRO
• Budżet 2M PLN

16+ lat doświadczenia

104 ukończone projekty

1M+ klientów w systemach

Kluczowe projekty

Case studies z mierzalnym wpływem na biznes

AI/ML

MagnAI

95% redukcja kosztów vs copywriter, zwrot w 7 dni

-95% kosztów

7 dni payback

Data Pipeline

System LTV

1M+ klientów, segmentacja RFM, predykcja odejść

1M+ klientów

2308% ROI zespołu

Integration

Śledzenie server-side

Wzrost jakości danych z 70% do 99%

99% jakość danych

+29pp poprawa

Analytics

Atrybucja międzykanałowa

Redukcja błędnej alokacji budżetu o 40%

-40% błędnej alokacji

+40% ROAS

Analytics

Dashboardy Power BI

Automatyzacja z 8h/tydzień do 15 min/dzień

15 min dziennie

-97% czasu

Automation

Generator opisów AI

1000+ opisów produktów dziennie, 95% redukcja kosztów

1000+ opisów/dzień

-95% kosztów