David Jeczmionek
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David Jeczmionek

Automazione · Computer vision · LLM · Sistemi di dati

Insegno ai computer a vedere ciò che accade fisicamente, prima in una macchina, poi in una stanza e in una città, oggi su scala continentale, e costruisco questi sistemi in modo che i responsabili mantengano il controllo dei propri dati.

Fondatore e Technical Lead, Techno-Merce · MSc ETH di Zurigo · Microsoft Mixed Reality & AI Lab

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Per iniziare

Check-up rapido dati e IAScoprite se i vostri dati possono risolvere il vostro problema con l’IA, prima di investire in un progetto completo.Vedi l’offerta →IA privata sui vostri datiUn assistente IA che risponde a partire dai vostri documenti e dati, che non escono mai dal vostro controllo.Vedi l’offerta →Sistemi di dati e IA, sviluppati e consegnatiLa vostra piattaforma di dati o il vostro sistema di IA sviluppato, messo in produzione e consegnato al vostro team.Vedi l’offerta →

Offerte

Tre modi per lavorare insieme

Check-up rapido dati e IA

Molti progetti di IA falliscono perché nessuno ha verificato per tempo se i dati possono davvero rispondere alla domanda. Questo check-up parte proprio da lì.

Per: Team con dati e un’idea concreta di automazione, computer vision o assistente IA.

Riceverete:

  • Un’analisi dei vostri dati, del vostro processo e di cosa significherebbe il successo in numeri
  • Un piccolo prototipo funzionante su un campione dei vostri dati
  • Una raccomandazione chiara: realizzare, adattare o fermarsi, con una stima per il passo successivo
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IA privata sui vostri dati

I modelli linguistici sono utilissimi sul sapere interno, ma molte aziende non possono affidare i propri dati a strumenti di IA pubblici. Costruisco assistenti che funzionano dove decidete voi.

Per: Aziende con conoscenze in documenti, manuali, ticket o banche dati che devono restare riservate.

Riceverete:

  • Un assistente che cerca e risponde dalle vostre fonti di dati, indicando da dove proviene ogni risposta
  • Un’infrastruttura sotto il vostro controllo, per esempio in una regione cloud svizzera o sui vostri server
  • Test sulla qualità delle risposte, sui diritti di accesso ai dati e sulle misure di sicurezza prima della messa in esercizio
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Sistemi di dati e IA, sviluppati e consegnati

Quando un’idea ha dimostrato il suo valore, deve funzionare in modo affidabile ogni giorno, su dati di cui potete fidarvi. Progetto e costruisco il sistema e mi assicuro che il vostro team possa gestirlo in autonomia.

Per: Organizzazioni con un’idea validata o un prototipo in sistemi di dati, computer vision o automazione.

Riceverete:

  • Architettura dei dati, sviluppo e messa in produzione su AWS, Google Cloud o la vostra infrastruttura
  • Documentazione scritta per le persone che gestiranno il sistema
  • Formazione e consegna al vostro team, con supporto durante la transizione
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Chi sono

Dalla macchina al continente

La stessa domanda a ogni scala, attraverso dodici ordini di grandezza.

  1. Micrometri

    In una macchina

    ETH di Zurigo · Spherene

    Un modello di machine learning che compensa gli errori termici nella lavorazione CNC, simulazioni strutturali automatizzate in metà del tempo e un MSc in robotica, sistemi e controllo.

  2. Metri

    In una stanza

    Microsoft Mixed Reality & AI Lab

    Deep learning rispettoso della privacy per lo stereo matching 3D, così che le immagini delle telecamere possano essere elaborate nel cloud senza essere esposte.

  3. Centinaia di metri

    In una città

    ETH di Zurigo · Computer Vision Group

    Dati di localizzazione in realtà aumentata per il benchmark LaMAR, che copre 45’000 m² di edifici universitari, cortili e isolati del centro storico, al chiuso e all’aperto. Inoltre deep learning per la guida autonoma su dati di telecamere e lidar.

  4. Migliaia di chilometri

    Su scala continentale

    Techno-Merce

    Analisi satellitari per enti governativi e organizzazioni internazionali in sei paesi dell’Africa occidentale e australe. Sovereignty Eye, la nostra piattaforma satellitare, monitora territorio, foreste e acque con immagini radar di Sentinel-1 e ottiche di Sentinel-2.

Cosa faccio

David Jeczmionek

Sono un ingegnere che trasforma l’IA in sistemi funzionanti. Conosco la computer vision e il machine learning dalla ricerca all’ETH di Zurigo e al Microsoft Mixed Reality & AI Lab, e lavoro con modelli linguistici e agenti, automazione e piattaforme di dati su AWS e Google Cloud.

Offro l’intero percorso dall’idea alla produzione. Verifico se i vostri dati possono rispondere alla vostra domanda, costruisco il modello o il sistema, lo metto in esercizio e lo consegno al vostro team con documentazione e formazione. In Svizzera accetto mandati selezionati in automazione, computer vision, sistemi LLM e agentici, e sistemi di dati.

Parallelamente sto costruendo Techno-Merce con alcuni partner. Trasformiamo i dati satellitari in decisioni su territorio, acqua e risorse naturali, e sviluppiamo piattaforme digitali per le istituzioni pubbliche, come il WSP Digital Audit per la sicurezza dell’acqua.

Mi trovo a mio agio negli ambienti internazionali, dai ministeri dell’Africa occidentale ai laboratori di ricerca e alle aziende in Svizzera. Lavoro professionalmente in italiano, inglese, tedesco e francese; il polacco è la mia lingua madre.

Competenze

Quattro ambiti in cui lavoro

Automazione

Automatizzare processi tecnici e aziendali

Software e machine learning che sollevano il vostro team dal lavoro ripetitivo, dai flussi di simulazione e test alle pipeline di contenuti e documenti.

Computer vision

Sistemi che vedono cosa succede

Ispezione, localizzazione, immagini 3D e satellitari. Da una rapida verifica di fattibilità a un modello in produzione, con un’accuratezza misurata su dati mai visti.

Sistemi LLM e agentici

Assistenti IA che lavorano sui vostri dati

Modelli linguistici e agenti che cercano, riassumono e agiscono nei vostri documenti e sistemi, mantenendo i vostri dati sotto il vostro controllo.

Sistemi di dati

Progettare e costruire piattaforme di dati

Architettura, API, database, dashboard e infrastruttura cloud su AWS e Google Cloud, incluse app per il lavoro sul campo che funzionano anche con connessioni deboli.

Avete un progetto in mente?

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Progetti

Progetti e attività selezionati

Computer vision

  • Sovereignty EyeTechno-Merce

    Piattaforma satellitare per enti governativi e organizzazioni internazionali, basata su immagini radar di Sentinel-1 e ottiche di Sentinel-2. techno-merce.com

  • Computer vision rispettosa della privacyMicrosoft Mixed Reality & AI Lab

    Codifica basata su deep learning per lo stereo matching nel cloud, con due nuovi metodi di protezione basati su addestramento avversariale e permutazione dei canali.

  • Benchmark LaMARETH di Zurigo, Computer Vision Group

    Dati di localizzazione in realtà aumentata per il benchmark LaMAR (ECCV 2022), raccolti in edifici universitari e isolati del centro storico. lamar.ethz.ch

  • Deep learning per la guida autonomaETH di Zurigo

    Apprendimento multi-task per segmentazione semantica e stima della profondità, e rilevamento di oggetti 3D da nuvole di punti lidar.

Automazione

  • Compensazione degli errori termiciETH di Zurigo, IWF

    Modello di machine learning che compensa gli errori termici nella lavorazione CNC.

  • Automazione delle simulazioniSpherene

    Automazione in Python della validazione strutturale in Ansys, con tempi di calcolo ridotti del 50%.

  • Automazione di contenuti e cloudGlobal Swiss Learning

    Automazione software e IA per l’archiviazione cloud, la creazione di contenuti e-learning e la produttività interna, oltre a computer vision per il miglioramento di immagini e video.

Sistemi di dati

  • WSP Digital AuditUNICEF Ghana e KNUST

    Sistema Water Safety Plan secondo la metodologia dell’OMS: valutazione mobile sul campo, accessi basati sui ruoli, punteggio automatico e un processo di certificazione.

  • National Sanitation GHG AssessmentGhana

    Modello di inventario dei gas serra per il Ministry of Local Government, Chieftaincy and Religious Affairs e WaterAid Ghana, realizzato con la KNUST.

  • Piattaforma di apprendimento digitaleGlobal Swiss Learning

    Sistema di raccomandazione personalizzato, analisi in tempo reale, architettura AWS, DevOps e conformità alla protezione dei dati.

Insegnamento

  • ETH di ZurigoAssistenza alla didattica

    Computer Vision, Programming for Robotics (ROS), Introduction to Robotics and Mechatronics e la Robotics Summer School.

Azienda

  • Techno-MerceFondatore e Technical Lead, dal 2025

    Analisi ambientali per la tutela delle risorse e catene di approvvigionamento sostenibili. techno-merce.com

Referenze

Cosa dicono colleghe e colleghi

Citazioni nell’originale inglese

“He is intelligent, motivated, kind, takes initiative and is a great communicator, traits which make him easy to work with, and ideal for project lead and delivery.”
Cayla Casares, collega in Global Swiss Learning
“He brings enthusiasm to discussions and is eager to explore innovative solutions as well as to work independently.”
Renlong Li, ha supervisionato David direttamente

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