Ежи лично интересуется вопросами здоровья мозга и присоединяется к Sapien Labs, чтобы применить свои вычислительные знания для улучшения здоровья мозга.

Он привносит глубокий взгляд на решение сложных задач аналитики данных. Его широкий спектр экспертизы включает искусственный интеллект, машинное обучение, обработку естественного языка, аналитику здравоохранения и вероятностное моделирование, которые он применял в различных областях, таких как предотвращение и обнаружение финансовых мошенничеств и управление рисками, следующий продукт для покупки прогнозов и аналитика датчиков для различения баллистических целей. Он был главным исследователем исследовательских проектов под эгидой различных государственных агентств, включая Агентство оборонных исследовательских проектов, Национальное агентство геопространственной разведки, Министерство образования и Министерство по делам ветеранов США. Ежи получил десять наград Содружества Вирджинии за выдающиеся достижения за успехи в исследовательских проектах Министерства обороны США.

Он разработал несколько запатентованных алгоритмов машинного обучения, среди которых распределённые методы анализа данных и текста, а также метод аналитики данных, ориентированный на интерактивное получение и отображение визуальных представлений знаний. Он также является соавтором книги «Машинное обучение — мультистратегический подход». Его постдокторские исследования были спонсированы грантом Национального научного фонда в области вычислительной науки и инженерии для изучения класса многостратегических алгоритмов машинного обучения, сочетающих объяснимое обучение на основе правил с нейронными сетями.

Он имеет степень доктора философии по информатике Университета Джорджа Мейсона, а также степени бакалавра и магистра по электротехнике в Университете науки и технологий AGH в Кракове, Польша. Он занимал различные должности в области науки о данных и аналитике, в последнее время занимал должность вице-президента по аналитике в Bottomline Technologies.

Sapien Labs находится в уникальном положении, реализуя текущие глобальные инициативы по сбору данных, направленные на создание богатой и развивающейся коллекции крупномасштабных многомерных наборов данных, включающих демографию с жизненным опытом, нейрофизиологическую и психическую информацию. Как специалист по данным, я понимаю важность таких данных как актива, способствующего лучшему пониманию мозга, что приводит к более точным инструментам для более точной диагностики и лечения расстройств.

Меня больше всего интересует решение сложных задач в области знаний и масштабной аналитики данных, направленные на создание демонстраций концепции и продуктизации аналитических решений.