Ankior Technologies / SAFETYTECH
SafetyOps
Platforma BHP i EHS do obslugi incydentow, dochodzen, CAPA, ryzyka, zadan, dowodow i audytowalnego zamkniecia.
Zamknięta pętla operacji bezpieczeństwa
Punkt wyjścia projektu
SafetyOps prowadzi incydent od zgłoszenia przez triage, RCA i CAPA aż po zweryfikowane zamknięcie, z niezmienną osią czasu i dowodami, które muszą się obronić podczas audytu.
SafetyOps jest source of truth dla incydentow i działan korygujacych. Architektura rozdziela intake, triage, investigation, CAPA, evidence, notifications i reporting, a krytyczne historie sa append-only.
Biznes / Produkt
Problemy i rozwiązania
Każdy kafelek łączy realne napięcie produktu z decyzją projektową, która porządkuje domenę, UX albo operacje.
Incydenty bez właścicieli, dowodow i procesu CAPA zamieniaja sie w raporty, których nie da sie obronic podczas audytu.
Zaprojektowac przepływ od sygnalu do decyzji, zadania, dowodu i zamkniecia.
Zakres mogl latwo zamienic sie w liste funkcji bez wspolnego modelu produktu, danych i odpowiedzialnosci.
SafetyOps jest source of truth dla incydentow i działan korygujacych. Architektura rozdziela intake, triage, investigation, CAPA, evidence, notifications i reporting, a krytyczne historie sa append-only.
Projekt potrzebowal decyzji, ktore zostana czytelne po pierwszej wersji: dla uzytkownika, zespolu i dalszego delivery.
Incident lifecycle z audytowalnym stanem. CAPA i SLA jako mechanizmy operacyjne.
Role i kompetencje
Kompetencje, których wymagał ten projekt
Kompetencje są pokazane jako role odpowiedzialności: od CTO i Tech Leada po engineering, DevOps, cloud, security oraz AI tam, gdzie były częścią pracy.
Fractional CTO
Spinanie tezy produktu, ryzyka domenowego i priorytetow tak, zeby technologia wspierala decyzje biznesowe zamiast tworzyc osobny tor pracy.
Otwórz kompetencję- Kategoria produktu i pozycjonowanie
- Priorytety zakresu i ryzyka
- Decyzje gotowe do rozmowy z founderem albo CTO
- Teza produktu zamieniona w priorytety techniczne.
- Ryzyka opisane jezykiem zrozumialym dla biznesu.
Tech Lead
Ukladanie granic odpowiedzialnosci, modelu domeny i decyzji architektonicznych tak, zeby projekt mogl rosnac bez przypadkowego monolitu.
Otwórz kompetencję- Bounded contexts i odpowiedzialnosci
- Czytelne decyzje techniczne
- Roadmapa bez chaosu implementacyjnego
- Granice domen i decyzje, do ktorych mozna wrocic po MVP.
- Model odpowiedzialnosci czytelny dla kolejnych etapow delivery.
Software Engineer
Przekladanie domeny na ekran, API, przeplywy i model utrzymania, z naciskiem na prostote, czytelnosc i rozwoj po MVP.
Otwórz kompetencję- Backend i kontrakty aplikacyjne
- Powierzchnie UX gotowe do iteracji
- Kod i model utrzymania
- Implementacja podpieta pod realny workflow produktu.
- Kontrakty i kod przygotowane na iteracje po pierwszej wersji.
DevOps Engineer
Projektowanie sciezki delivery, obserwowalnosci i operacji tak, zeby release, diagnostyka i recovery byly elementem produktu.
Otwórz kompetencję- CI/CD i release readiness
- Observability i sygnaly produkcyjne
- Operacje bez recznych rytualow
- Release, diagnostyka i recovery zaprojektowane jako czesc produktu.
- Sygnaly produkcyjne gotowe do utrzymania bez zgadywania.
Cloud Engineer
Dobor fundamentow chmury, danych i integracji tak, zeby skala, koszt i niezawodnosc nie byly dopisane po fakcie.
Otwórz kompetencję- Google Cloud i uslugi zarzadzane
- Dane, eventy i storage
- Koszt i operacyjna kontrola
- Chmura dobrana pod koszt, skale i odpowiedzialnosc danych.
- Integracje i storage opisane jako fundament, nie dopisek.
Security Engineer
Dowody i decyzje krytyczne maja integralnosc kryptograficzna i historie przekazania, a zamkniecie CAPA lub incydentu wymaga roli uprawnionej i rozdzialu obowiazkow.
Otwórz kompetencję- Integralnosc dowodow: hash, metadane i historia przekazania (custody)
- RBAC i rozdzial obowiazkow przy zamykaniu CAPA i incydentow
- Niezmienna os czasu incydentu, odporna na cicha edycje
- Prywatnosc, role i audyt wbudowane w model produktu.
- Bezpieczenstwo widoczne w decyzjach domenowych, nie tylko w UI.
AI/ML Engineer
Traktowanie AI jako funkcji produktu: z kontekstem, ograniczeniami, wersjonowanymi sygnalami i bez mieszania faktow z interpretacja.
Otwórz kompetencję- LLM jako kontrolowana funkcja
- Jakosc sygnalow i projekcji
- Odpowiedzialne ograniczenia produktu
- AI ograniczone kontekstem, sygnalami i odpowiedzialnoscia produktu.
- Granica miedzy faktami i interpretacja utrzymana w architekturze.
Stack według kompetencji
Tech stack
Stack jest uporządkowany według kompetencji, żeby było widać nie tylko technologie, ale też odpowiedzialność: software, leadership, DevOps, cloud, security i AI.
- .NET / ASP.NET Core
- .NET MAUI mobile client
- Angular web client
- PostgreSQL
- Event-driven integration
- Access-control governance
- Evidence & history domain model
- Offline-first domain model
- OpenTelemetry
- Cloud Logging
- Kafka operations
- Object storage
- Kafka
- RBAC
- Audit log
- Evidence integrity & custody
Podgląd produktu
Galeria
Wybrane ekrany i materiały pokazujące powierzchnię produktu, decyzje UX i efekt pracy.