ELITE-PULSE / BIOMETRIC AI
ELITE-PULSE
Platforma biometric decision intelligence dla momentow presji, łącząca mobile app, GraphQL facade, AI Mentora, sygnaly biometryczne i internal ops.
Klient:
ELITE-PULSE
Rok:
2026
Prywatność biometryczna od architektury
Punkt wyjścia projektu
ELITE-PULSE rozdziela fakty użytkownika od interpretacji AI: Mentor pracuje na zaszyfrowanych, wersjonowanych projekcjach profilu, nigdy na surowych tabelach ani nie nadpisując historycznych faktów.
ELITE-PULSE rozdziela fakty od interpretacji. Mobile zbiera kontekst, backend domenowy utrzymuje decyzje i zachowania, GraphQL jest publicznym kontraktem klienta, a AI Mentor pracuje na wersjonowanych projekcjach profilu i pamięći.
Biznes / Produkt
Problemy i rozwiązania
Każdy kafelek łączy realne napięcie produktu z decyzją projektową, która porządkuje domenę, UX albo operacje.
Problem
Aplikacje wellbeing, produktywnosc, health data i AI coaching działaja osobno, przez co nie widza decyzji w jej prawdziwym kontekscie.
Rozwiązanie
Zaprojektowac prywatna pętle: stan, sygnal, decyzja, akcja, wynik, refleksja, trening i AI interpretacja.
Efekt
Jasna kategoria decision intelligence
Problem
Zakres mogl latwo zamienic sie w liste funkcji bez wspolnego modelu produktu, danych i odpowiedzialnosci.
Rozwiązanie
ELITE-PULSE rozdziela fakty od interpretacji. Mobile zbiera kontekst, backend domenowy utrzymuje decyzje i zachowania, GraphQL jest publicznym kontraktem klienta, a AI Mentor pracuje na wersjonowanych projekcjach profilu i pamięći.
Efekt
GraphQL facade jako jedyny kontrakt klienta
Problem
Projekt potrzebowal decyzji, ktore zostana czytelne po pierwszej wersji: dla uzytkownika, zespolu i dalszego delivery.
Rozwiązanie
GraphQL facade jako jedyny kontrakt klienta. HealthKit/Health Connect jako podstawowe ścieżki biometriczne.
Efekt
Architektura prywatności bez claimow medycznych
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.
01
Fractional CTO
Spinanie tezy produktu, ryzyka domenowego i priorytetow tak, zeby technologia wspierala decyzje biznesowe zamiast tworzyc osobny tor pracy.
Otwórz kompetencję
Zakres
- Kategoria produktu i pozycjonowanie
- Priorytety zakresu i ryzyka
- Decyzje gotowe do rozmowy z founderem albo CTO
Wyniesione doświadczenie
- Teza produktu zamieniona w priorytety techniczne.
- Ryzyka opisane jezykiem zrozumialym dla biznesu.
02
Tech Lead
Ukladanie granic odpowiedzialnosci, modelu domeny i decyzji architektonicznych tak, zeby projekt mogl rosnac bez przypadkowego monolitu.
Otwórz kompetencję
Zakres
- Bounded contexts i odpowiedzialnosci
- Czytelne decyzje techniczne
- Roadmapa bez chaosu implementacyjnego
Wyniesione doświadczenie
- Granice domen i decyzje, do ktorych mozna wrocic po MVP.
- Model odpowiedzialnosci czytelny dla kolejnych etapow delivery.
03
Software Engineer
Przekladanie domeny na ekran, API, przeplywy i model utrzymania, z naciskiem na prostote, czytelnosc i rozwoj po MVP.
Otwórz kompetencję
Zakres
- Backend i kontrakty aplikacyjne
- Powierzchnie UX gotowe do iteracji
- Kod i model utrzymania
Wyniesione doświadczenie
- Implementacja podpieta pod realny workflow produktu.
- Kontrakty i kod przygotowane na iteracje po pierwszej wersji.
04
DevOps Engineer
Projektowanie sciezki delivery, obserwowalnosci i operacji tak, zeby release, diagnostyka i recovery byly elementem produktu.
Otwórz kompetencję
Zakres
- CI/CD i release readiness
- Observability i sygnaly produkcyjne
- Operacje bez recznych rytualow
Wyniesione doświadczenie
- Release, diagnostyka i recovery zaprojektowane jako czesc produktu.
- Sygnaly produkcyjne gotowe do utrzymania bez zgadywania.
05
Cloud Engineer
Dobor fundamentow chmury, danych i integracji tak, zeby skala, koszt i niezawodnosc nie byly dopisane po fakcie.
Otwórz kompetencję
Zakres
- Google Cloud i uslugi zarzadzane
- Dane, eventy i storage
- Koszt i operacyjna kontrola
Wyniesione doświadczenie
- Chmura dobrana pod koszt, skale i odpowiedzialnosc danych.
- Integracje i storage opisane jako fundament, nie dopisek.
06
Security Engineer
Dane biometryczne i refleksje sa szyfrowane jako wrazliwe pola JSONB, uwierzytelnianie opiera sie na OIDC, a AI Mentor operuje wylacznie na zhaszowanych, wersjonowanych projekcjach - nigdy na surowych danych.
Otwórz kompetencję
Zakres
- Szyfrowane pola JSONB dla biometrii, PII i refleksji
- OAuth2/OIDC i rozdzial faktow od interpretacji AI
- OpenTelemetry bez PII w logach; web to wylacznie wewnetrzny backoffice
Wyniesione doświadczenie
- Prywatnosc, role i audyt wbudowane w model produktu.
- Bezpieczenstwo widoczne w decyzjach domenowych, nie tylko w UI.
07
AI/ML Engineer
Traktowanie AI jako funkcji produktu: z kontekstem, ograniczeniami, wersjonowanymi sygnalami i bez mieszania faktow z interpretacja.
Otwórz kompetencję
Zakres
- LLM jako kontrolowana funkcja
- Jakosc sygnalow i projekcji
- Odpowiedzialne ograniczenia produktu
Wyniesione doświadczenie
- 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
- GraphQL
- .NET MAUI mobile client
- Angular web client
- PostgreSQL
- Domain modeling
- Identity governance
- Analytics & projection boundaries
- Google Cloud
- OpenTelemetry
- Cloud Logging
- Google Cloud Platform
- Privacy architecture
- OIDC
- Consent-aware health data
- LLM orchestration
- Profile projections
.NET / ASP.NET Core
.NET MAUI mobile client
PostgreSQL
Identity governance
Google Cloud
Cloud Logging
Privacy architecture
Consent-aware health data
Profile projections
GCP
Health Connect
Angular (internal backoffice)
Encrypted JSONB fields
.NET / ASP.NET Core
.NET MAUI mobile client
PostgreSQL
Identity governance
Google Cloud
Cloud Logging
Privacy architecture
Consent-aware health data
Profile projections
GCP
Health Connect
Angular (internal backoffice)
Encrypted JSONB fields
.NET / ASP.NET Core
.NET MAUI mobile client
PostgreSQL
Identity governance
Google Cloud
Cloud Logging
Privacy architecture
Consent-aware health data
Profile projections
GCP
Health Connect
Angular (internal backoffice)
Encrypted JSONB fields
GraphQL
Angular web client
Domain modeling
Analytics & projection boundaries
OpenTelemetry
Google Cloud Platform
OIDC
LLM orchestration
.NET 8
HealthKit
.NET MAUI
OIDC authentication
Versioned profile projections
GraphQL
Angular web client
Domain modeling
Analytics & projection boundaries
OpenTelemetry
Google Cloud Platform
OIDC
LLM orchestration
.NET 8
HealthKit
.NET MAUI
OIDC authentication
Versioned profile projections
GraphQL
Angular web client
Domain modeling
Analytics & projection boundaries
OpenTelemetry
Google Cloud Platform
OIDC
LLM orchestration
.NET 8
HealthKit
.NET MAUI
OIDC authentication
Versioned profile projections
Podgląd produktu
Galeria
Wybrane ekrany i materiały pokazujące powierzchnię produktu, decyzje UX i efekt pracy.
