CV
Wolisz to wszystko w PDF?
Krótka wersja na dwie strony - do druku albo do wysłania dalej.
Pobierz CV PDF · po polsku · 270 KB
Tomasz Guściora
Trener, Praktyk-wdrożeniowiec Claude Code
13 lat w branży, z czego większość w data science. 750+ godzin z Claude Code - od czasów, gdy jeszcze co tydzień coś się sypało. Liczne wdrożenia AI/ML produkcji: wykrywanie nadużyć finansowych, segmentacje klientów, generatory ofert, prototypy startupów. Nie jestem trenerem od trenowania trenerów. Uczę tego, co sam robię codziennie.
Architekturę LLM rozumiem nie z artykułów, tylko z bicia o nią głową w projektach wdrożeniowych. Dlatego potrafię wyjaśnić Twoim seniorom, dlaczego Claude Code czasem „halucynuje" - i jak zbudować kod, który minimalizuje to ryzyko.
Substack DemystifAI - 3 lata zgłębiania dużych modeli językowych: kosztów tokenów, agentów, wykorzystania AI w tworzeniu kodu. GitHub claude_code_common_base - mój własny szablon do Claude Code, z hookami, subagentami, MCP-ami. Możesz prześwietlić kod, zanim umówisz rozmowę.
Build-in-public na Substacku i LinkedIn - pokazuję na co dzień, co działa, co nie, gdzie tracę pieniądze na API, gdzie wygrywam. To samo podejście stosuję w mentoringu 1:1 - bez slajdów marketingowych, tylko Twoje konkretne wyzwanie i mój głos doświadczenia.
Zobacz mój Substack → Manifest
Po co to wszystko - i jak pracuję
Misja, cele, wartości, metody kształcenia i dobre praktyki - krótko, konkretnie i bez ściemy.
Misja
Demistyfikuję technologię - stąd nazwa DemystifAI. Chcę, żebyś rozumiał narzędzia AI od fundamentów, a nie tylko klikał po tutorialach. Bo dopiero wtedy zbudujesz rozwiązania, które realnie poprawią życie Twoje i Twojego otoczenia.
Cele
- Trwały wzrost kompetencji - nie 3 tygodnie zapału po szkoleniu
- Praca na realnych scenariuszach, nie wymyślonych przykładach
- Satysfakcja uczestników, którą mierzę (NPS 62,5), a nie zakładam
Wartości
- Rzetelne materiały - wszystko sprawdzone na własnej skórze
- Efektywna nauka zamiast odhaczania slajdów
- Profesjonalizm bez nadęcia
- Szacunek do Twojego czasu i poziomu
Metody kształcenia
- Ćwiczenia praktyczne na prawdziwym kodzie
- Studia przypadków z moich wdrożeń
- Tempo i zakres dopasowane do grupy
- Konsultacje po zajęciach
- Informacja zwrotna 1:1 - konkretna, nie grzecznościowa
Dobre praktyki
Uczę tylko tego, co sam zweryfikowałem w pracy z narzędziami AI-SDLC. Na starcie programu jasno ustalamy, co masz umieć na końcu. Stawiam na pracę indywidualną - jestem tu po to, żeby Cię wspierać.