Ukończył studia magisterskie na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie na kierunku Matematyka, na specjalności matematyka finansowa.
Uzyskał doktorat z matematyki na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie.
Pracuje na Uniwersytecie Ekonomicznym w Krakowie na stanowisku naukowo-dydaktycznym. Prowadzi zajęcia z uczenia maszynowego, Deep Learningu, Big Data, wizualizacji i raportowania danych w biznesie, Pythona, Power BI, a także ze statystyki i matematyki.
Równolegle do pracy na Uczelni, pracuje również w firmie Verisk Analytics na stanowisku Data Science Specialist, gdzie zajmuje się wykorzystaniem Big Data oraz metod uczenia maszynowego w ubezpieczeniach.
Jest autorem publikacji, dotyczących optymalnej strategii wypłat dywidend w ubezpieczeniach, zastosowań metod uczenia maszynowego w ubezpieczeniach, a także wykorzystania metod statystycznych oraz danych z social media do analizy bieżących zagadnień społeczno-ekonomicznych, takich jak szczepienia przeciw COVID-19.
W swojej pracy naukowej zajmuje się różnymi tematami z obszaru uczenia maszynowego i metod statystycznych, w szczególności ich wykorzystaniem w ubezpieczeniach oraz w analizie współczesnych problemów społeczno-ekonomicznych.