/engineering-lab // gdzie powstaje produkcja
Engineering Lab to miejsce, w którym własną firmę przepuszczamy przez tę samą maszynę, którą proponujemy klientowi. Każda biblioteka, każde RPA, każdy agent AI, każda integracja — najpierw weryfikowane wewnątrz, dopiero potem trafiają do oferty zewnętrznej. Echo dziesięciu protokołów LSO:ATOM: każda dostawa weryfikowalna w danych, każdy błąd z autopsją, każda decyzja architektoniczna z dokumentacją alternatyw. 31 deweloperów w 2 zespołach na wyłączność konkurencyjną — kompletna dyscyplina operacyjna, nie body leasing.
Produkty Engineering Lab // sektor target
Engineering Lab nie wypycha generic SaaS. Każdy produkt to autorska platforma zbudowana wokół konkretnego sektora — z protokołami LSO:ATOM zaszytymi od dnia pierwszego.
Sektor // szkolnictwo wyższe
Platforma AI dla uczelni — sprawny dziekanat, lepsza dydaktyka i zajęcia hybrydowe w jednym środowisku.
Następny produkt
Kolejne produkty Engineering Lab w przygotowaniu — domeny specjalistyczne pod aktywnymi rozmowami sektorowymi.
Obszary specjalizacji // 6 kompetencji
Łączenie ERP, CRM, WMS i systemów branżowych w jedną spójną warstwę danych. Warstwa middleware z event-driven architecture — systemy wymieniają się danymi w czasie rzeczywistym, bez batchowych nocnych synchronizacji. Najczęstszy use case: 4–8 systemów, które ze sobą nie rozmawiają. Stos: REST + OpenAPI 3.1, GraphQL, webhooks; iPaaS (Make/n8n/Workato) dla MŚP; custom middleware (.NET / Node) dla wymagań security. Zero-Trust API gateway w każdym wdrożeniu.
Pipeline'y od źródła do raportu — produkcyjne ETL/ELT, które nie wywalają się w środku nocy. Orkiestracja (Airflow, Prefect), transformacja (dbt), ładowanie (Snowflake, BigQuery, Databricks dla Sparka). Rozrzucone po Excelach i SQL-ach dane trafiają do jednego miejsca. Migration legacy → cloud z rollback strategy.
RPA, workflows i integracje API dla procesów za złożonych na Power Automate i za prostych na pełne ESB. UiPath, Power Automate, Make/n8n albo Python z FastAPI jako endpointy triggerów. Document AI (Azure Document Intelligence, Google Document AI) dla wczytywania faktur, zamówień, certyfikatów. Najczęstszy use case: seria ręcznych kroków między systemami (kopiuj-wklej, walidacja, raport) zajmująca godziny dziennie. Wdrożenie 4–16 tygodni z hypercare 12 mies.
Aplikacje produkcyjne tam, gdzie off-the-shelf nie wystarcza. Pełen stack web (Astro/Next.js/React), backend (Node/Python/.NET), bazy (PostgreSQL/SQL Server/Snowflake) + Redis jako cache. Najczęstszy use case: procesy unikatowe, skala za mała dla enterprise vendora albo regulacje wykluczające chmurę publiczną. Production-grade SLA — wpisany do każdej umowy QDeployment.
Zobaczyć, co się dzieje w systemach produkcyjnych zanim klient zadzwoni. Grafana + Prometheus dla metryk, Sentry dla błędów aplikacyjnych, Datadog/New Relic dla full-stack tracingu, ELK stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana) dla logów, custom dashboardy dla biznesu. Zespół techniczny dowiaduje się o awarii od systemu, nie od użytkowników.
Anomaly detection w danych operacyjnych, demand forecasting, customer churn prediction. MLOps (MLflow / Vertex AI), retraining pipelines, model drift monitoring. Zero-Trust architecture (NIST SP 800-207), NIS-2 implementation, RODO compliance audyt. Compliance dossier dla klientów regulowanych (energetyka, finance, zdrowie).
Engineering principles // 3 z 10 atomów LSO:ATOM
ATOM 01
Każdy proces który implementujemy ma skończoną liczbę stanów. Każde przejście logowane. Brak „magicznego pudełka” — wszystko da się prześledzić od triggera do efektu.
W praktyce: każdy workflow w QDeployment generuje audit trail w QCare telemetry. Production incident → root cause w <30 min.
ATOM 03
Każda operacja może się wydarzyć ponownie bez efektów ubocznych. Każda operacja może czekać. Komunikacja między systemami przez kolejki (RabbitMQ / Kafka), nigdy przez synchroniczne API które blokuje.
W praktyce: outage zewnętrznego API ≠ outage systemu klienta. Operacje retry'ują się aż do sukcesu, kolejka rośnie ale nie traci.
ATOM 09
Każdy proces ma `.md` w repo klienta. Aktualizowany przy każdym deploy. Nie ma „dokumentacji która jest gdzieś w SharePoint”. Runbook żyje w git, peer-reviewed jak kod.
Stos technologiczny // weryfikowany produkcyjnie
Realizacje // mikro-wycinki z case studies
Proces współpracy // 5 kroków, każdy z artefaktem
Pięć kroków, każdy z konkretnymi artefaktami, które klient dostaje do ręki. Bez „raportów PowerPoint”, bez vendor lock-in, bez niespodzianek na końcu.
Pierwsze 1–3 tygodnie zależnie od skali projektu. Rozumiemy kontekst techniczny (jakie systemy są, jakie nie są, jakie ograniczenia infrastrukturalne) i biznesowy (co ma działać, dla kogo, kiedy).
Decyzja „build vs buy” per komponent, diagramy C4 (kontekst, kontenery, komponenty, kod), analiza trade-offów między wariantami. Dokumentujemy tyle, żeby klient i jego zespół techniczny mogli ocenić decyzje i żeby za rok można było rozumieć, dlaczego wybraliśmy tę architekturę.
Dwutygodniowe sprinty z jasnymi artefaktami na końcu. Kanban przy projektach ciągłych, Scrum przy fixed deadline. Twój zespół ma dostęp do repozytorium od pierwszego commita.
Testy automatyczne (unit, integracyjne, przekrojowe), staged rollout (dev → staging → production), monitoring skonfigurowany **przed** go-live, nie po.
Twój zespół przejmuje projekt i dokumentację, my zostajemy w tle jako wsparcie drugiej linii przez pierwsze 4–12 tygodni po wdrożeniu (zależy od skali). Celem nie jest lock-in klienta, tylko żeby po naszym odejściu system działał bez nas.
FAQ // 9 pytań, na które odpowiadamy w pierwszej rozmowie
Domyślnie T&M — w projektach engineering trudno przewidzieć scope z dokładnością wymaganą do sensownego fixed-price. Dla dobrze zdefiniowanych projektów do 4 tygodni proponujemy fixed-price. Dla projektów dłuższych pracujemy T&M z tygodniowym capem budżetowym i cotygodniowym raportowaniem.
Klient. Standardowa klauzula w naszej umowie: cały kod napisany dla projektu klienta jest własnością klienta od momentu jego powstania. Kody otwartoźródłowe zostają na oryginalnych licencjach.
Twojego. Preferujemy commit'ować od pierwszego dnia do repozytorium klienta (GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps). Jeśli klient nie ma jeszcze repozytorium, zakładamy je na jego koncie.
Każdy pull request przed mergem przechodzi review przez co najmniej jednego inżyniera z naszego zespołu. Standardy: PR z opisem, testy dla nowej funkcjonalności, brak warningów od lintera, passed CI/CD pipeline.
Prosty middleware integrujący dwa systemy: 3–6 tygodni. Data pipeline z hurtownią i dashboardami: 6–12 tygodni. Custom business application: 3–6 miesięcy. Projekty powyżej 6 miesięcy dzielimy na fazy z osobnymi punktami kontrolnymi.
Tak. Twój zespół ma dostęp do repozytorium od pierwszego commita. Demo na koniec każdego 2-tygodniowego sprinta (~30 min Teams/Meet). Cotygodniowy update po mailu z listą zrobionego i planem na następny tydzień.
Zaczynamy od discovery, nie od umowy na cały projekt. 2–4 tygodnie discovery za 15 000–30 000 PLN, na końcu klient dostaje Technical Discovery Report, rekomendację architektury i estymację dla pełnego projektu.
Preferujemy Python (back-end, data), TypeScript (frontend, Node.js backend) i PostgreSQL (baza). Dla infra AWS i Kubernetes. Ale Twój stack może być inny — dostosowujemy się, nie zmieniamy go wbrew realiom klienta.
Jeśli to niszowa baza danych (Cassandra, Neo4j), zazwyczaj jesteśmy w stanie w nią wejść w 2–4 tygodnie. Jeśli zupełnie egzotyczna technologia (mainframe COBOL, niszowy SAP module, hardware firmware) — szczerze polecamy kogoś, kto to zrobi lepiej.
Konsultacja techniczna // bezpośrednio z dev / data lead
Jeśli masz konkretny projekt engineering do rozmowy — albo koncepcję, która wymaga technicznej walidacji przed podjęciem decyzji — zacznij od 30-minutowej rozmowy. Nie sprzedajemy na pierwszej rozmowie. Albo widzimy, że umiemy zbudować to, czego potrzebujesz, albo nie — i w drugim przypadku powiemy to wprost.
Umów konsultację technicznąKonsultacje techniczne prowadzą Antoni Dramiński (Head of Data) lub Mateusz Jakimów (CEO). 30 min, bez zobowiązań.