Jestem Software Engineerem...

Udział w projekcie: System zarządzania biurem tłumaczeń

Od października 2024 uczestniczę w rozwoju systemu EasyLoc TMS, pełniąc rolę programisty backendu. W ramach projektu odpowiadam za tworzenie i rozwój warstwy serwerowej aplikacji z wykorzystaniem języka PHP oraz frameworka Symfony, zgodnie z dobrymi praktykami inżynierii oprogramowania i zasadami czystego kodu.

Zakres moich prac obejmuje implementację nowych funkcjonalności biznesowych, rozbudowę oraz optymalizację istniejących modułów, a także refaktoryzację kodu i modernizację architektury systemu w celu poprawy jego wydajności, skalowalności i łatwości utrzymania. Tworzę oraz rozwijam endpointy REST API, zapewniając ich spójność, bezpieczeństwo i wydajność.

W projekcie zajmuję się również obsługą procesów asynchronicznych (m.in. kolejki, zadania w tle), integracją mechanizmów wysyłki powiadomień e-mail, a także generowaniem dokumentów rozliczeniowych zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Na co dzień pracuję z bazą danych, projektując i optymalizując złożone zapytania SQL przy użyciu Doctrine ORM, dbając o integralność danych oraz wydajność operacji.

Moja rola obejmuje kompleksowe wsparcie w budowie i rozwoju backendu systemu EasyLoc TMS, ścisłą współpracę z zespołem projektowym oraz aktywny udział w podejmowaniu decyzji technicznych wpływających na długofalowy rozwój aplikacji.

Analiza sentymentu wiadomości giełdowych

Agregacja newsów, analiza sentymentu NLP i dane giełdowe w jednym systemie. W tym artykule pokazuję autorską aplikację webową do analizy wiadomości o spółkach z GPW i zagranicznych, zbudowaną w PHP i Symfony, z wykorzystaniem Google Cloud Natural Language AI.

Projekt łączy w sobie agregację danych z popularnych źródeł informacyjnych, analizę języka naturalnego z wykorzystaniem usług chmurowych oraz klasyczne dane giełdowe, tworząc spójny system wspierający podejmowanie decyzji inwestycyjnych. W dalszej części opisuję, jak działa aplikacja, jakie problemy rozwiązuje oraz jakie technologie zostały użyte do jej stworzenia.

Wyszukiwarka prawników

Na zlecenie klienta zrealizowałem kompleksową wyszukiwarkę specjalistów z branży prawniczej, obejmującą adwokatów, radców prawnych, doradców podatkowych oraz notariuszy. Rozwiązanie zostało zaprojektowane z myślą o intuicyjnej obsłudze oraz szybkim dostępie do precyzyjnie dopasowanych wyników.

Wyszukiwarka umożliwia filtrowanie profili według kluczowych kryteriów, takich jak specjalizacja, miasto, obszary prawa oraz oceny użytkowników. Dodatkowo użytkownik ma możliwość zmiany kolejności wyświetlania wyników, co pozwala na łatwe dopasowanie listy do indywidualnych preferencji (np. według ocen lub trafności).

Integralną częścią projektu było również zaprojektowanie i wdrożenie komponentu opinii i ocen prawników, który wspiera transparentność oraz ułatwia podejmowanie decyzji przez użytkowników końcowych. Całość została wykonana z naciskiem na skalowalność, czytelny interfejs oraz wysoką użyteczność.

Aplikacja do selekcji spółek z GPW

Autorska aplikacja webowa przeznaczona dla inwestorów giełdowych, której celem jest gromadzenie, przetwarzanie oraz analiza danych finansowych spółek notowanych na giełdzie. System umożliwia centralizację kluczowych informacji fundamentalnych oraz ich prezentację w formie wspierającej podejmowanie decyzji inwestycyjnych.

Aplikacja zawiera rozbudowany moduł listy spółek, umożliwiający filtrowanie i selekcję danych na podstawie wielu kryteriów fundamentalnych, takich jak wskaźniki wartości, rentowności, poziom zadłużenia czy polityka dywidendowa. Każda spółka posiada zagregowany rating, szczegółowe dane dotyczące dywidend oraz historyczne dane finansowe.

Integralną częścią systemu są moduły analityczne, obejmujące analizę cen akcji oraz analizę zysków netto, prezentowane w formie interaktywnych wykresów. Dodatkowo aplikacja oblicza autorski wskaźnik RSI zysków, wykorzystywany do identyfikacji potencjalnego przegrzania dynamiki wzrostów oraz wsparcia procesów prognostycznych.

W projekcie zastosowano również techniki uczenia maszynowego w celu opracowania mechanizmu rekomendowania potencjalnych okazji inwestycyjnych, bazującego na danych fundamentalnych i historycznych. Rozwiązania te zostały pierwotnie zaimplementowane w Pythonie, natomiast w kolejnych iteracjach systemu planowana jest migracja modeli do warstwy backendowej opartej o PHP z wykorzystaniem biblioteki Rubix ML, w celu ujednolicenia stosu technologicznego.

Aplikacja posiada także moduł portfela inwestycyjnego, umożliwiający śledzenie struktury aktywów użytkownika. Dane portfela prezentowane są za pomocą kilku wykresów kołowych, obrazujących aktualny podział inwestycji według różnych kryteriów.

Backend systemu został zrealizowany w technologii PHP (Symfony) oraz Python, natomiast w planach rozwojowych znajduje się również modernizacja warstwy frontendowej, której obecna wersja nie spełnia aktualnych standardów technologicznych i UX.