/engineering-lab // gdzie powstaje produkcja

Sześć obszarów. Jeden warsztat. Stosujemy najpierw u siebie.

Q: Czy pracujecie fixed-price czy Time & Materials?

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.

Q: Kto ma prawa autorskie do kodu?

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.

Q: Czy używacie naszego repozytorium, czy swojego?

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.

Q: Jak wygląda code review?

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.

Q: Ile trwa typowy projekt?

Prosty middleware integrujący dwa systemy: 3–6 tygodni. Przepływ danych z hurtownią i dashboardami: 6–12 tygodni. Dedykowana aplikacja biznesowa: 3–6 miesięcy. Projekty powyżej 6 miesięcy dzielimy na fazy z osobnymi punktami kontrolnymi.

Q: Czy możemy widzieć postęp w trakcie, nie tylko na koniec?

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.

Q: Co jeśli nie mamy jeszcze zdefiniowanego zakresu?

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.

Q: Jaki stack preferujecie?

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.

Q: Co gdy projekt wymaga specjalistycznej technologii, której nie macie w stacku?

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.

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 wynajem programistów.

Umów konsultację techniczną Zobacz Audyt AiP

31 deweloperów w 2 zespołach na wyłączność konkurencyjną
12 mies. opieka po wdrożeniu z gwarancją w każdej umowie QCare
1 200 autorskich narzędzi — rój agenturalny AI wspomagający kompetencje
4h czas reakcji po wdrożeniu

Produkty Engineering Lab // sektor target

Z warsztatu na rynek — produkty z domenowym dopasowaniem.

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

MenToR

Platforma AI dla uczelni — sprawny dziekanat, lepsza dydaktyka i zajęcia hybrydowe w jednym środowisku.
- DEAN · Dziekanat AI
- LUMEN · AI w dydaktyce
- FORUM · Zajęcia hybrydowe
Logowanie

Jedno uczelniane

Dane

Wyłącznie w UE

Compliance

RODO + AI Act + WCAG

Zobacz kartę MenToR
Usługa // strony internetowe DOSTĘPNE

Strony internetowe

Od wizytówki do platformy — zaprojektowane do konwersji

Projektujemy i wdrażamy strony internetowe dla MŚP: od prostych stron wizytówkowych po rozbudowane platformy z CMS i integracjami. Każda strona: szybka, mobilna, zgodna z WCAG — i zaprojektowana żeby zamieniać odwiedzających w klientów.
- Strona wizytówka — 1 500–3 500 zł (landing page, 1–3 podstrony, CMS-ready)
- Strona firmowa — 3 500–6 500 zł (5–10 podstron, blog, formularze, SEO tech)
- Platforma / e-commerce — 6 500–10 000 zł+ (sklep, aplikacja webowa, integracje API)
Cena

1 500 — 10 000 zł

Tech

Astro, React, Tailwind, WordPress / Headless CMS

Status

Dostępne

Zapytaj o wycenę
W opracowaniu

Kolejne platformy AI dla sektorów regulowanych — aktywne rozmowy z partnerami branżowymi. Zapytaj o dostępność pilotażu.

Obszary specjalizacji // 6 kompetencji

Sześć obszarów. Wszystkie z gwarancją działania.

Warstwa łącząca systemy i integracje

Łączenie ERP, CRM, WMS i systemów branżowych w jedną spójną warstwę danych. Warstwa łącząca systemy reagujące w czasie rzeczywistym — systemy wymieniają się danymi na bieżąco, bez nocnych synchronizacji. Najczęstszy przypadek: 4–8 systemów, które ze sobą nie rozmawiają. Stos: REST + OpenAPI 3.1, GraphQL, webhooks; platformy integracyjne (Make/n8n/Workato) dla MŚP; dedykowana warstwa łącząca (.NET / Node) dla wymagań bezpieczeństwa. Zaawansowane zabezpieczenia API w każdym wdrożeniu.

Przepływy danych i hurtownie danych

Przepływy danych od źródła do raportu — produkcyjne przesyły danych między systemami, które nie wywalają się w środku nocy. Koordynacja procesów (Airflow, Prefect), transformacja (dbt), ładowanie (Snowflake, BigQuery, Databricks dla Sparka). Rozrzucone po Excelach i SQL-ach dane trafiają do jednego miejsca. Migracja starych systemów → chmura z możliwością cofnięcia.

RPA i automatyzacja procesów biznesowych

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 przypadek: seria ręcznych kroków między systemami (kopiuj-wklej, walidacja, raport) zajmująca godziny dziennie. Wdrożenie 4–16 tygodni z opieką po wdrożeniu 12 mies.

Dedykowane aplikacje biznesowe

Aplikacje produkcyjne tam, gdzie gotowe rozwiązania nie wystarczają. Pełen stack web (Astro/Next.js/React), backend (Node/Python/.NET), bazy (PostgreSQL/SQL Server/Snowflake) + Redis jako cache. Najczęstszy przypadek: procesy unikatowe, skala za mała dla enterprise vendora albo regulacje wykluczające chmurę publiczną. Gwarancja działania z karą umowną — wpisana do każdej umowy QDeployment.

Monitorowanie i wykrywanie awarii

Zobaczyć, co się dzieje w systemach produkcyjnych zanim klient zadzwoni. Grafana + Prometheus dla metryk, Sentry dla błędów aplikacyjnych, Datadog/New Relic dla pełnego śledzenia, ELK stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana) dla logów, dedykowane dashboardy dla biznesu. Zespół techniczny dowiaduje się o awarii od systemu, nie od użytkowników.

ML, prognozowanie, bezpieczeństwo i zgodność

Wykrywanie anomalii w danych operacyjnych, prognozowanie popytu, przewidywanie odchodzenia klientów. MLOps (MLflow / Vertex AI), automatyczne douczanie modeli, monitorowanie starzenia się danych. Zaawansowane zabezpieczenia (NIST SP 800-207), NIS-2, RODO. Dokumentacja zgodności dla klientów regulowanych (energetyka, finance, zdrowie).

Engineering principles // 3 z 10 atomów LSO:ATOM

Trzy atomy LSO:ATOM definiują naszą engineering practice.

ATOM 01

Maszyna Stanów

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

Asynchroniczne, idempotentne

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

Dokumentacja jako kod

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.

Zobacz pozostałe 7 atomów LSO:ATOM

Stos technologiczny // weryfikowany produkcyjnie

Bez „nowego frameworka co kwartał”. Tylko sprawdzone narzędzia.

UiPath
Power Automate (Cloud + Desktop)
Make.com / n8n
Custom Python + Selenium

Azure Document Intelligence
Google Document AI
Anthropic Claude API
OpenAI Realtime + Vision

Snowflake
Google BigQuery
Databricks Lakehouse
PostgreSQL + TimescaleDB

dbt
Apache Airflow
Estuary Flow / Fivetran
Microsoft Fabric

.NET 8 / C#
Node.js + TypeScript
Python 3.12 (FastAPI / Django)
Astro / Next.js / SvelteKit

Microsoft Entra ID
Cloudflare Zero Trust
HashiCorp Vault
Snyk + Dependabot

Realizacje // mikro-wycinki z case studies

Dwie realizacje, dwa stosy, dwa wyniki.

Sieć retail — ESL

91% redukcji

ESL + workforce SaaS + Scan&Go w 75 sklepach. Centralna integracja z ERP.

Pełen case study

Kancelaria audytorska

354% ROI

Document AI + Power Automate + Python (pandas / openpyxl) + Power BI.

Pełen case study

Proces współpracy // 5 kroków, każdy z artefaktem

Proces Engineering Lab jest inny niż Audyt AiP — tam diagnozujemy i planujemy, tutaj budujemy.

Pięć kroków, każdy z konkretnymi artefaktami, które klient dostaje do ręki. Bez „raportów PowerPoint”, bez vendor lock-in, bez niespodzianek na końcu.

01

Discovery i audyt techniczny

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).

Artefakt

Technical Discovery Report z mapą architektury, listą ograniczeń, katalogiem ryzyk

Decyzja

Rekomendacja: projekt wykonalny w budżecie i czasie — tak/nie

Czas

1–3 tygodnie
02

Projektowanie architektury

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.

Artefakt

Architecture Decision Record + diagramy (Lucidchart / Mermaid)

Standard

C4 model (kontekst → kontenery → komponenty → kod)

Czas

1–2 tygodnie
03

Sprinty wdrożeniowe

Dwutygodniowe sprinty z jasnymi artefaktami na końcu. Kanban przy projektach ciągłych, Scrum przy fixed deadline. Twój zespół ma dostęp do repozytorium od pierwszego commita.

Artefakty

Kod w repo klienta, PR z opisami, testy jednostkowe i integracyjne, dokumentacja API (OpenAPI / GraphQL schema)

Demo

Koniec każdego sprinta — klient widzi postęp, nie tylko końcowy rezultat

Cadence

2-tygodniowe sprinty
04

QA i deployment

Testy automatyczne (unit, integracyjne, przekrojowe), staged rollout (dev → staging → production), monitoring skonfigurowany **przed** go-live, nie po.

Artefakty

Test suite w repo, pipeline CI/CD uruchamiany automatycznie na każdy PR, monitoring w Grafana/Datadog

Runbook

Dokumentacja operacyjna dla zespołu klienta

Rollout

dev → staging → production z kontrolą na każdym etapie
05

Handover i wsparcie

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.

Artefakty

Pełna dokumentacja operacyjna, szkolenia (sesje warsztatowe / async video), SLA wsparcia w umowie

Okres wsparcia

4–12 tygodni zależnie od skali

Cel

Klient operuje sam po handoverze

FAQ // 9 pytań, na które odpowiadamy w pierwszej rozmowie

Najczęstsze pytania od właścicieli i zarządów firm

Czy pracujecie fixed-price czy Time & Materials?

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.

Kto ma prawa autorskie do kodu?

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.

Czy używacie naszego repozytorium, czy swojego?

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.

Jak wygląda code review?

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.

Ile trwa typowy projekt?

Prosty middleware integrujący dwa systemy: 3–6 tygodni. Przepływ danych z hurtownią i dashboardami: 6–12 tygodni. Dedykowana aplikacja biznesowa: 3–6 miesięcy. Projekty powyżej 6 miesięcy dzielimy na fazy z osobnymi punktami kontrolnymi.

Czy możemy widzieć postęp w trakcie, nie tylko na koniec?

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.

Co jeśli nie mamy jeszcze zdefiniowanego zakresu?

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.

Jaki stack preferujecie?

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.

Co gdy projekt wymaga specjalistycznej technologii, której nie macie w stacku?

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

Masz konkretny problem techniczny. Porozmawiaj z architektem.

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 techniczną

Konsultacje techniczne prowadzą Antoni Dramiński (Head of Data) lub Mateusz Jakimów (CEO). 30 min, bez zobowiązań.

Sześć obszarów. Jeden warsztat. Stosujemy najpierw u siebie.

Z warsztatu na rynek — produkty z domenowym dopasowaniem.

MenToR

Strony internetowe

Sześć obszarów. Wszystkie z gwarancją działania.

Warstwa łącząca systemy i integracje

Przepływy danych i hurtownie danych

RPA i automatyzacja procesów biznesowych

Dedykowane aplikacje biznesowe

Monitorowanie i wykrywanie awarii

ML, prognozowanie, bezpieczeństwo i zgodność

Trzy atomy LSO:ATOM definiują naszą engineering practice.

Maszyna Stanów

Asynchroniczne, idempotentne

Dokumentacja jako kod

Bez „nowego frameworka co kwartał”. Tylko sprawdzone narzędzia.

RPA & Workflow

AI / Document

Hurtownia danych

Przepływ danych i transformacja

Dedykowane aplikacje

Bezpieczeństwo

Dwie realizacje, dwa stosy, dwa wyniki.

Proces Engineering Lab jest inny niż Audyt AiP — tam diagnozujemy i planujemy, tutaj budujemy.

Discovery i audyt techniczny

Projektowanie architektury

Sprinty wdrożeniowe

QA i deployment

Handover i wsparcie

Najczęstsze pytania od właścicieli i zarządów firm

Masz konkretny problem techniczny. Porozmawiaj z architektem.

Capacity Engineering Lab

Warstwa łącząca systemy i integracje

Przepływy danych i hurtownie danych

RPA i automatyzacja procesów biznesowych

Dedykowane aplikacje biznesowe

Monitorowanie i wykrywanie awarii

ML, prognozowanie, bezpieczeństwo i zgodność

Maszyna Stanów

Asynchroniczne, idempotentne

Dokumentacja jako kod

RPA & Workflow

AI / Document

Hurtownia danych

Przepływ danych i transformacja

Dedykowane aplikacje

Bezpieczeństwo

Discovery i audyt techniczny

Projektowanie architektury

Sprinty wdrożeniowe

QA i deployment

Handover i wsparcie

Masz konkretny problem techniczny. Porozmawiaj z architektem.