Aplikacja webowa, realizowana z Widelab dla Elite Medical Prep, ogranicza potrzebę korzystania z kosztownych indywidualnych sesji z lekarzem. Student najpierw odpowiada na otwarte pytanie medyczne, a następnie kontynuuje rozmowę z AI Tutorem. Zamiast od razu ujawniać odpowiedź, tutor ocenia wypowiedź, zadaje pytania pomocnicze i prowadzi studenta metodą sokratejską. Tutorzy i administratorzy przygotowują lekcje oraz materiały źródłowe, a platforma generuje raporty luk w wiedzy, które tutor może wykorzystać do zaplanowania kolejnych kroków nauki. Jako Tech i Team Lead w czteroosobowym zespole Andrzej odpowiadał za wymagania klienta, architekturę i praktyczne full-stack delivery aż do wdrożenia produkcyjnego.
Tech & Team LeadZWERYFIKOWANY PROJEKT
Elite Medical Prep — platforma AI Tutor
Produkcyjny tutor sokratejski wykorzystywany przez setki studentów podczas ponad tysiąca lekcji.
- Prowadził czteroosobowy zespół, pozostając hands-on w React, Node.js, TypeScript, Python i AWS.
- Zbudował proces otwartych pytań i rozmowy oparty na nauczaniu sokratejskim zamiast bezpośredniego generowania odpowiedzi.
- Wykorzystał prompty, state machine, reguły lekcji i osobnych agentów klasyfikujących do oceny wypowiedzi i kontrolowania przebiegu lekcji.
- Zaimplementował RAG i wyszukiwanie wektorowe po książkach, materiałach medycznych i treściach przygotowanych przez tutorów oraz administratorów.
- Wykorzystał PostgreSQL jednocześnie jako bazę produktową i magazyn wspierający wyszukiwanie wektorowe.
- Oddzielił API i integracje produktu w Node.js od warstwy AI, agentów, RAG i klasyfikacji w Pythonie.
- Zintegrował modele OpenAI, Anthropic, Google Gemini i Amazon Bedrock.
- Wykorzystał WebSockety do interaktywnej komunikacji aplikacji.
- Wdrożył platformę produkcyjną z użyciem AWS ECS, RDS, S3, CloudFront, SQS i Bedrock.
- Dostarczył widoki studenta, tutora i administratora, edytor lekcji, raporty, analitykę oraz zarządzanie użytkownikami.
- Zbudował i wdrożył platformę od zebrania wymagań do produkcji.
- Rozwiązanie obsłużyło setki studentów i ponad tysiąc lekcji.
- Umożliwił tutorom analizę luk w wiedzy i rekomendowanie kolejnych kroków nauki.
React · TypeScript · Node.js · Python · PostgreSQL · WebSocket · RAG · Vector Search · OpenAI · Anthropic · Google Gemini · Amazon Bedrock · AWS ECS · Amazon RDS · Amazon S3 · Amazon CloudFront · Amazon SQS
AMI / PROJECT CONTEXT