[R.K.GRANT] ~/portfolio
[ | ]

R. K. Grant

developer / data science student / full-stack, ai agents, nlp

vývojář / student data science / full-stack, ai agenti, nlp

I studied Information Management at the University of Hradec Králové and I am starting a master’s degree in Data Science. In my own projects I work on NLP for market research, AI agent systems, full-stack apps and developer tools.

Vystudoval jsem Informační management na FIM Univerzity Hradec Králové a nastupuji do navazujícího magisterského studia Data Science. Ve vlastních projektech se věnuji průzkumu trhu pomocí NLP, návrhu agentních systémů s umělou inteligencí, full-stack vývoji a tvorbě nástrojů.

[ view projectszobrazit projekty ] [ cv.pdf ] [ cv.pdf ] [ github ] [ linkedin ] [ contactkontakt ]

it’s actually accurate to real lifea fakt odpovídá skutečnosti

targetcíl
SATURN, the sixth planetSATURN, šestá planeta
distancevzdálenost
-.--- AU / -- light-minutessvětelných minut
phasefáze
--.- % litosvětleno
rotationrotace
000.0° / 10 h 39 min
ring systemprstence
D C B A F / cassini, encke
scrolldolů

01 abouto mně

Hi, I’m Ronald Karel Grant. I studied Information Management at the Faculty of Informatics and Management of the University of Hradec Králové, and from 2026 I am starting a master’s degree in Data Science.

Jsem Ronald Karel Grant. Vystudoval jsem Informační management na Fakultě informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové a od roku 2026 nastupuji do navazujícího magisterského studia Data Science.

In my own projects I work on NLP for market research, AI agent systems, full-stack apps and developer tools. My bachelor’s thesis compared LSTM, Transformer and hybrid networks for forecasting the S&P 500, and my planned master’s thesis relates the sentiment of central banks to what the markets actually did.

Ve vlastních projektech se věnuji průzkumu trhu pomocí NLP, návrhu agentních systémů s umělou inteligencí, full-stack vývoji a tvorbě nástrojů. Bakalářská práce porovnávala sítě LSTM, Transformer a jejich hybrid pro předpověď indexu S&P 500 a plánovaná diplomová práce propojuje sentiment centrálních bank se skutečným vývojem trhů.

Before that I led an international team on a VR classroom during an Erasmus+ semester in Amsterdam, filmed the Rally Bohemia broadcast and ran children’s science camps.

Předtím jsem během Erasmu+ v Amsterdamu vedl mezinárodní tým na projektu VR Classroom, natáčel přenos Rally Bohemia a vedl dětské vědecké tábory.

02 projectsprojekty

GRIMSTAT

The calculator’s damage distribution for 10 attacks hitting on 3+ at S4 AP-1 D1 against T4 with a 3+ save: 0 damage 16%, 1 damage 32%, 2 damage 29%, 3 damage 16%, 4 damage 5%, 5 or more 2%. Expected damage is 1.67 and the median is 2.Rozdělení poškození z kalkulačky pro 10 útoků zasahujících na 3+ se S4 AP-1 D1 proti T4 a záchraně 3+: 0 poškození 16 %, 1 poškození 32 %, 2 poškození 29 %, 3 poškození 16 %, 4 poškození 5 %, 5 a více 2 %. Očekávané poškození je 1,67 a medián 2.

An unofficial statistics dashboard and army builder for Warhammer 40,000.

Neoficiální statistický nástroj a tvorba armád pro Warhammer 40,000.

  • The calculator returns the full damage distribution of an attack instead of a single average.
  • The army builder checks the 11th-edition rules while you type.
  • A 3D battle table measures line of sight between models.
  • Everything a player makes stays on their own device.
  • Kalkulačka místo jednoho průměru vrací celé rozdělení pravděpodobnosti poškození.
  • Tvorba armád průběžně kontroluje pravidla 11. edice.
  • 3D bojiště měří přímou viditelnost mezi modely.
  • Vše, co hráč vytvoří, zůstává v jeho zařízení.
  • typescript
  • react
  • three.js
  • cloudflare-workers
  • pwa

live atv provozu na grimstat.com -> github

SENTIMENT SIGNAL

planned master’s thesisplánovaná diplomová práce

The pipeline. 14+ scrapers collect statements from the Fed, ECB, BoE, BIS, IMF and others. FinBERT and sentence-transformers score them, BERTopic groups them into topics, and an LSTM on prices alone is tested against an LSTM on prices and sentiment.Postup. 14+ scraperů sbírá vyjádření Fedu, ECB, BoE, BIS, MMF a dalších. FinBERT a sentence-transformers je skórují, BERTopic je shlukuje do témat a LSTM jen na cenách se porovnává s LSTM na cenách a sentimentu.

A research system that relates the sentiment of public statements by central banks and institutions to what the markets actually did. All data is handled point-in-time, so the model never sees information from the future.

Výzkumný systém, který propojuje sentiment veřejných vyjádření centrálních bank a institucí se skutečným vývojem trhů. Všechna data se zpracovávají point-in-time, aby model nikdy nenahlížel do budoucnosti.

~5,000 statements / 49,000 price observations / 16 markets / 100+ unit tests

~5 000 vyjádření / 49 000 cenových pozorování / 16 trhů / 100+ jednotkových testů

  • python
  • pytorch
  • hugging-face
  • postgresql/pgvector
  • fastapi
  • streamlit
  • docker

-> github

ADDISON

in progressprobíhá

Addison asks before it changes a file, with the buttons Allow and Not now. Afterwards the Undo last action button reverses the change.Addison se před změnou souboru zeptá, s tlačítky Allow a Not now. Tlačítko Undo last action pak změnu vrátí.

A desktop AI assistant for people who don’t write code.

Desktopový AI asistent pro lidi, kteří neprogramují.

  • It runs on your own computer, with local models through Ollama or cloud models from Anthropic, OpenAI and Google.
  • Before it acts, it says in plain language what it wants to do, and afterwards it can undo it.
  • I designed the tool permissions, which are tiered by risk.
  • I also designed the first-run guide, which sets the app up in a conversation so the user never has to deal with API keys or config files.
  • Běží na vlastním počítači, s lokálními modely přes Ollama nebo s cloudovými modely od Anthropicu, OpenAI a Googlu.
  • Před každou akcí srozumitelně vysvětlí, co chce udělat, a umí ji vrátit zpět.
  • Navrhl jsem systém oprávnění nástrojů odstupňovaný podle rizika.
  • Navrhl jsem také konverzačního průvodce prvním spuštěním, který aplikaci nastaví, aniž by uživatel musel řešit API klíče nebo konfigurační soubory.
  • tauri-2 (rust)
  • python-3.12
  • react
  • sqlite
  • json-rpc

-> github

S&P 500 FORECASTINGPREDIKCE S&P 500

bachelor’s thesisbakalářská práce

The final model passes 93 features through a FeatureAttention layer, two bidirectional LSTM layers and three Transformer blocks to predict price and direction. The three generations used 1, 47 and 93 input features.Finální model vede 93 příznaků přes vrstvu FeatureAttention, dvě obousměrné vrstvy LSTM a tři Transformer bloky a předpovídá cenu a směr. Tři generace pracovaly s 1, 47 a 93 vstupními příznaky.

My bachelor’s thesis compared three generations of neural networks for predicting the direction of the S&P 500: LSTM, Transformer and a hybrid of the two.

Bakalářská práce porovnávala tři generace neuronových sítí pro předpověď směru indexu S&P 500: LSTM, Transformer a jejich hybrid.

  • A custom FeatureAttention layer learns the weight of each of the 93 inputs, which are technical indicators and macro data from FRED.
  • A diagnostic suite detects forecast collapse and compares directional accuracy with a naive model that always predicts a rise.
  • The diagnostics caught a collapse in the final model, which predicted a rise on every day of the test set. The likely causes were the asymmetric loss function and the scale mismatch between the inputs and the target returns.
  • Vlastní vrstva FeatureAttention se učí důležitost každého z 93 vstupů, kterými jsou technické indikátory a makroekonomická data z FRED.
  • Sada diagnostických nástrojů odhaluje kolaps předpovědi a porovnává směrovou přesnost s naivním modelem, který vždy předpovídá růst.
  • Diagnostika odhalila kolaps finálního modelu, který na testovacích datech každý den předpovídal růst. Pravděpodobnou příčinou byla asymetrická ztrátová funkce a nesoulad měřítka mezi vstupy a cílovými výnosy.
  • python
  • tensorflow/keras
  • scikit-learn
  • pandas

-> github -> thesistext práce

PYQUEST

open source, MIT licenceopen source, licence MIT

A session on the first puzzle. The first check fails because the output is missing a comma, the first hint asks which built-in function puts text on the screen, and the second check passes.Ukázka první úlohy. První kontrola neprojde, protože ve výstupu chybí čárka, první nápověda se ptá, která vestavěná funkce vypisuje text na obrazovku, a druhá kontrola projde.

A Python course that runs in the terminal.

Kurz Pythonu, který běží v terminálu.

  • It has 142 puzzles in 16 chapters, starting at print("hello") and ending with inheritance and a small project built over several steps.
  • You read a short brief, write the code in your own editor and check it with one command.
  • The checker runs your code with different numbers every time, so a copied answer does not pass.
  • Each puzzle has three hints that get more specific and a worked solution.
  • Má 142 úloh v 16 kapitolách, od print("hello") až po dědičnost a malý projekt stavěný v několika krocích.
  • Uživatel si přečte krátké zadání, napíše kód ve vlastním editoru a zkontroluje ho jedním příkazem.
  • Validátor spouští kód pokaždé s jinými čísly, takže opsaná odpověď neprojde.
  • Ke každé úloze jsou tři postupně konkrétnější nápovědy a vzorové řešení.
  • python
  • standard-library-only
  • jen-standardní-knihovna
  • github-codespaces

-> github

MoreDalší

  • ALMANAC

    A local-first calendar in which every feature is a separate module. ESLint enforces the boundaries between modules, and meal planning is the first one.

    Kalendář fungující přednostně lokálně, ve kterém je každá funkce samostatný modul. Hranice mezi moduly hlídá ESLint a prvním modulem je plánování jídel.

    typescript / react / tauri / vitest

    -> github

  • JABKOZDARMA

    A community map of fruit trees that anyone can pick from. People pin trees, add photos and report what is ripe right now. The map snaps between four zoom levels, from a single tree up to a whole region.

    Komunitní mapa ovocných stromů, ze kterých si může natrhat kdokoli. Lidé přidávají stromy a fotky a hlásí, co je právě zralé. Mapa přeskakuje mezi čtyřmi úrovněmi přiblížení, od jednoho stromu až po celý kraj.

    expo / react-native / typescript / maplibre-gl / supabase

    personal projectosobní projekt

  • SHADOW MAZE

    A first-person horror game in Unity 6. The player finds the way through procedurally generated mazes by following a 3D sound that walls muffle. It was first made for VR.

    Hororová hra z pohledu první osoby v Unity 6. Hráč se v procedurálně generovaném bludišti orientuje podle prostorového zvuku tlumeného stěnami. Původně vznikla pro VR.

    unity-6 / c#

    -> github

  • FIRETEAM FINDER

    A Discord bot that organises Destiny 2 groups. It creates a channel and a role for each activity, keeps a live roster with a queue of substitutes, and cleans up when the activity ends.

    Discord bot pro organizaci skupin v Destiny 2. Pro každou aktivitu vytvoří kanál a roli, vede živou soupisku s frontou náhradníků a po skončení aktivity po sobě uklidí.

    node.js / discord.js

    -> github

03 skillsdovednosti

ProgrammingProgramování

  • Python
  • SQL
  • JavaScript / TypeScript
  • C#
  • HTML / CSS

ML & NLPStrojové učení a NLP

  • PyTorch
  • TensorFlow / Keras
  • Hugging Face Transformers
  • scikit-learn
  • LSTM and Transformer architecturesarchitektury LSTM a Transformer
  • statistical analysisstatistická analýza

AI agentsAI agenti

  • Claude Code in daily developmentClaude Code při každodenním vývoji
  • agent and tool architecturenávrh architektury agentů a nástrojů
  • risk-tiered permissionsoprávnění odstupňovaná podle rizika
  • model routingsměrování modelů
  • MCP-style tool integrationintegrace nástrojů ve stylu MCP

EngineeringInženýrství

  • Git / GitLab
  • REST API
  • unit testingjednotkové testování
  • modular and service-oriented architecturemodulární a servisně orientovaná architektura
  • CI/CD
  • agileagilní vývoj

Backend, frontend, gamesBackend, frontend, hry

  • FastAPI
  • Node.js
  • PostgreSQL / pgvector
  • Docker
  • Next.js
  • Unity / C#
  • VR developmentvývoj pro VR

VisualisationVizualizace

  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Streamlit
  • UML
  • BPMN
  • Mermaid.js
  • Enterprise Architect
  • LaTeX (Overleaf)
  • MS Excel

LanguagesJazyky

  • czechčeština
  • englishangličtina
  • germanněmčina

04 experiencezkušenosti

workpráce

  1. feb – jul 2025únor – čvc 2025

    Team lead and front-end developerVedoucí týmu a front-end vývojář

    Erasmus+ @ Amsterdam University of Applied Sciences (HvA)Erasmus+ @ Hogeschool van Amsterdam (HvA)

    • Led an international development team on the VR Classroom project and ran the agile sprints and the GitLab workflow (feature branches, merge requests).
    • Built the whole project website in Next.js from a Figma design that follows the brand book.
    • Worked on the media importer and the ASP.NET REST API that uploads content to the virtual whiteboards in the scene.
    • Implemented VR features in Unity/C#, including multiplayer and interaction systems.
    • Vedl jsem mezinárodní vývojový tým na projektu VR Classroom, řídil agilní sprinty a práci v GitLabu (feature branche, merge requesty).
    • Vytvořil jsem kompletní web projektu v Next.js, navržený ve Figmě podle brand booku.
    • Podílel jsem se na importéru médií a na REST API v ASP.NET pro nahrávání obsahu na virtuální tabule ve scéně.
    • Implementoval jsem funkce pro VR v Unity/C# (multiplayer a interakční systémy).

  2. 2022 – now2022 – dosud

    Freelance video productionVideoprodukce na volné noze

    • Filmed and helped run the live broadcast of Rally Bohemia, and made and edited video content for Betano.
    • Natáčel jsem a podílel se na živém přenosu automobilové soutěže Rally Bohemia, tvořil a stříhal videoobsah pro Betano.

  3. 2021, 2022 (2×), 2024

    Head leader, children’s science campHlavní vedoucí, dětský vědecký tábor

    • Prepared week-long programmes and led groups of children on my own across four camp sessions.
    • Připravoval jsem týdenní programy a samostatně vedl skupiny dětí (4 turnusy).

educationvzdělání

  1. from 2026od roku 2026

    Master’s degree, Data ScienceNavazující magisterské studium, Data Science

  2. 2023 – 2026

    Bc. in Information ManagementBc. Informační management

    University of Hradec Králové / Faculty of Informatics and ManagementUniverzita Hradec Králové / Fakulta informatiky a managementu

    • Thesis on forecasting the direction of the S&P 500 with recurrent neural networks.
    • Courses included UML, OWL/RDF/SPARQL, SAP ERPsim, macroeconomics and autonomous systems.
    • Bakalářská práce na téma předpovědi směru indexu S&P 500 pomocí rekurentních neuronových sítí.
    • Absolvované předměty zahrnovaly UML, OWL/RDF/SPARQL, SAP ERPsim, makroekonomii a autonomní systémy.

05 contactkontakt

Contact detailsKontaktní údaje

e-mail
ronaldkarelgrant@email.cz

TerminalTerminál