Portfolio
LinkedIn 
Github 
Jakub Olszewski
Hei, jeg heter Jakub, og er 22 år. De siste tre årene har jeg studert webutvikling ved NTNU Gjøvik. Jeg valgte dette studieprogrammet fordi jeg alltid har likt å jobbe med datamaskiner, og hadde tidligere erfaring med programmering i Python. I løpet av studiene har jeg arbeidet med både frontend og backend utvikling. Jeg har jobbet med moderne JavaScript teknologier, blant annet komponent baserte grensesnitt med React, Next.js og Astro, samtidig som jeg har implementert backend-løsninger med Express.js og MongoDB. Det siste året har jeg vært fokusert på å bygge fullstack-applikasjoner, som kombinerer kunnskap om responsive og tilgjengelige grensesnitt med API-design og autentisering. På fritiden spiller jeg videospill, leser bøker, maler minatyrer og spiller Dungeons and Dragons. Fremover ønsker jeg å jobbe med prosjekter hvor jeg kan bruke både frontend og backend kompetanse.
IDG2671 Webprosjekt, Vår 2025
- Prosjektpartnere:
- Sander Vinkler Bach
- Madeleine Lyseggen Aas
- Jens Nickelsen
Studyfront
Studyfront er en webapplikasjon utviklet for forskere som ønsker å opprette studier. Den ble laget som en del av emnet Full Stack Web Development og er bygd med Next.js. Den lar forskere raskt opprette og dele studier med varierende grad av kompleksitet fordelt på syv forskjellige spørsmålstyper. I tillegg gjør den det mulig å gjennomføre tidsbegrensede studier, forhåndsvise upubliserte studier og laste ned resultatene som .csv- eller .json-filer.
YAPPER - windows 95 twitter clone
Yapper ble laget som en del av emnet Skyteknologier. I dette emnet fikk vi i oppgave å lage en klone av Twitter, der backend ble utviklet i Python med en relasjonsdatabase. Vi valgte å bruke PostgreSQL. Hensikten med oppgaven var å lage en applikasjon med stort fokus på avanserte backend-teknologier, som caching, reverse-proxy og load balancing. Frontend har ikke vært hovedfokuset i denne oppgaven, derfor valgte vi å bruke React siden det var teknologien vi alle kjente best. Webapplikasjonen er stilisert etter gamle operativsystemer.
IDG3920 Bacheloroppgave BWU, Vår 2026
- Prosjektpartnere:
- Isak Edlund Halmrast
- Sander Vinkler Bach
- Carl Kristian Hammerich
Bachelor Thesis
Bachelorprosjektet er en videreføring av fordypningsprosjektet vårt, som var en litteraturstudie om hvordan bruk av kunstig intelligens i en akademisk kontekst påvirker studenters kognitive evner og læring. Vi fant at både de positive og negative effektene i stor grad avhenger av hvordan AI brukes og av forskjeller mellom brukerne. I dette prosjektet forsøker vi å utvikle en plattform som kan forsterke de positive effektene av AI-bruk, og samtidig redusere de negative. Løsningen bruker AI til å identifisere nødvendige konsepter og studentens nåværende kunnskapsnivå, og bygger deretter opp en læreplan som studenten kan følge. Plattformen er utviklet med MERN-stacken.