Absolwent Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego. Studia ukończył z wyróżnieniem, a jego praca magisterska dostarcza innowacyjnych metod zastosowania sztucznej inteligencji w analizowaniu danych piłkarskich.
Na przestrzeni studiów zajmował się również analizą sieci społecznych.
Przygodę z analityką piłkarską zaczął w 2017 roku w Legii Warszawa, z którą przez prawie 1.5 roku współpracował w charakterze data scientist. W czasie tego okresu opracował m.in. metody autonomicznej analizy przeciwników. Doradzał przy planach reformy rozgrywek UEFA.
Jego projekt badawczy został wyróżniony na prestiżowej międzynarodowej konferencji analitycznej - OPTA Pro Forum 2019.
Opracował autorski framework, wykorzystujący metody sztucznej inteligencji i przetwarzania obrazów, pozwalający na tracking zawodników w grach zespołowych.
Obecnie programista specjalizujący się w algorytmice i sztucznej inteligencji. Nadal kontynuuje swoją przygodę z analityką piłkarską, chociaż w mniej intensywny sposób, jako propagator stosowania zaawansowanych metod computer science w analizie danych piłkarskich. Stara się przybliżać najnowsze osiągnięcia w formie zrozumiałej dla osób nietechnicznych. Autorskie analizy publikowane m.in. na stronie soccerinsider.github.io oraz na twiterze (jaron_michal) cieszą się dużym zainteresowaniem.
Wierzy, że systematyczne metody analizy mogą wpłynąć na obiektywizację dyskusji o piłce oraz pozwolą na zmniejszenie dystansu polskiej piłki do zachodu.
W przeszłości uczestniczył w opracowywaniu prototypu nowego systemu informatycznego ZUS. Zwycięzca hackatonu organizowanego przez Lubelski Park Naukowo Technologiczny. Współorganizator m.in. wydarzenia TEDx.
