Orbispect jest budowany przez ludzi, którzy sami przetwarzają surowe archiwa satelitarne — radarowe, optyczne i grawimetryczne — zamiast odsprzedawać cudzy dashboard. Jesteśmy na wczesnym etapie, celowo mały zespół, i otwarcie mówimy, kim dokładnie jesteśmy.
Podajemy role, nie napompowane tytuły. Zasady, którym podporządkowujemy pracę — i samych siebie — opisane są dalej na tej stronie.
Współzałożyciel prowadzący Orbispect od początku do końca — inżynierię, produkt i biznes. Odpowiada za cały łańcuch przetwarzania pikseli: pozyskiwanie danych z archiwów satelitarnych i naziemnych, pipeline'y przetwarzania, modele uczenia maszynowego i obserwacji Ziemi, a także warstwę platformy i dostarczania — od surowych danych orbitalnych po sygnały na poziomie powiatu, które widzą klienci. Wyznacza standard, zgodnie z którym każda opublikowana liczba jest prawdziwa, zwalidowana i ma określoną niepewność.
Poza inżynierią prowadzi strategię produktu, model komercyjny i cennik, pozyskiwanie finansowania niekapitałowego oraz naukową radę doradczą — zamieniając silnik badawczy w firmę.
Ma podwójne wykształcenie: ekonomia (data science) i zarządzanie (IT).
Poprawny przedział błędu jest lepszy niż piękne demo. Naszymi klientami są audytorzy, aktuariusze i regulatorzy — oni czytają przypisy, i my też.
Sami przetwarzamy surowe archiwa. Żadnej magii dostawcy między nami a sensorem. Gdy coś się psuje, widzimy wszystko aż do samego dołu.
Jeśli nie potrafimy czegoś zmierzyć, nie publikujemy tego. Każda liczba, którą publikujemy, ma podane źródło i niepewność.