Esploro. Prototipo. Costruisco.

Tre fasi ricorrenti nel lavoro che faccio.

1. 01Esplorare

   Valutazione di tecnologie nuove

   Stabilire cosa una tecnologia può e non può fare, quali sono i suoi limiti operativi e in quali casi non è lo strumento adatto.

2. 02Prototipare

   Prototipi e proof of concept

   Versioni funzionanti costruite in tempi brevi, che coprono per intero il percorso critico e lasciano fuori il contorno. Complete abbastanza da permettere una decisione sul proseguire o meno.

3. 03Costruire

   Sistemi in produzione

   Integrazione nei processi esistenti, con misurazione dei risultati e documentazione sufficiente perché il sistema sia mantenuto da altri.

• AI Engineering

  Architetture RAG, embeddings e database vettoriali, orchestrazione di LLM e integrazione di strumenti via MCP, valutazione e osservabilità. Procedure in cui il modello gestisce passaggi definiti all’interno di flussi esistenti, non interfacce conversazionali.

• Data Systems

  Pipeline di ingestion, controlli sulla qualità del dato, progettazione di score proprietari e delle metodologie usate per validarli.

• Prototipi e nuovi prodotti

  Passaggio da un’idea o da una tecnologia nuova a un prototipo utilizzabile, e valutazione di cosa servirebbe per portarlo a prodotto: dati necessari, costi di esercizio, manutenzione.

• Automazione e trasformazione digitale

  Analisi dei processi operativi e sviluppo degli strumenti che li supportano: integrazioni tra sistemi, applicazioni interne, monitoraggio.

1. 2024 — oggi

   In corso

   Italia

   AI Engineer — Sistemi LLM applicati

   SpazioDati — gruppo Cerved, oggi ION

   Valutazione e prototipazione di sistemi basati su LLM per prodotti dati esistenti.

   • Progettazione e prototipazione di architetture RAG: strategia di retrieval, valutazione dei risultati, misura dell’affidabilità. I prototipi validati sono stati portati in produzione da team dedicati.
   • Sviluppo di procedure assistite da LLM integrate in flussi di lavoro esistenti, senza interfacce conversazionali.
   • Lavoro su database vettoriali ed embeddings: rappresentazione vettoriale dei testi, strategie di indicizzazione e confronto tra algoritmi di retrieval.
   • Introduzione di strumenti di valutazione e osservabilità (Langfuse) per misurare l’effetto delle modifiche a modelli, prompt e strategie di retrieval.

   TecnologiePython · LangChain · LiteLLM · Langfuse · RAG · Embeddings · Database vettoriali

2. 2025 — oggi

   In corso

   Digital Transformation Engineer

   Prevent

   Analisi dei processi operativi e sviluppo degli strumenti interni. Dipendente part-time, in parallelo al ruolo precedente.

   • Sviluppo di un’applicazione Android di reportistica per i dipendenti, di uso quotidiano.
   • Sviluppo dei connettori API tra il sistema di carte aziendali e la piattaforma di gestione delle spese.
   • Sviluppo di piattaforme per il monitoraggio di turni, cantieri ed emergenze, su decine di cantieri attivi.

   TecnologiePython · REST API · Android · Integrazione di sistemi

3. Set 2021 — 2024

   Italia

   Data Scientist

   SpazioDati — gruppo Cerved, oggi ION

   Progettazione e validazione di score proprietari su dati d’impresa.

   • Progettazione e validazione di score proprietari su circa 6 milioni di aziende italiane, inclusa la definizione della metodologia di validazione.
   • Tra questi il Cyberscore, che valuta il posizionamento online di un’azienda, e un trademark score, che misura le attività di tutela dei marchi.
   • Sviluppo e manutenzione delle pipeline di ingestion e dei controlli sulla qualità del dato che le alimentano, su volumi dell’ordine delle decine di GB.

   TecnologiePython · pandas · Pipeline dati · Modelli di scoring

4. Ago 2019 — Ago 2021

   Sophia-Antipolis, Francia

   Software Engineer — Data Distribution

   ALTEN, consulente presso Amadeus

   Framework di Data Distribution, su due team.

   • Sviluppo del flusso di propagazione dati tra i database centrali e le loro istanze cloud, con gestione del versionamento e della consistenza.
   • Lavoro sui livelli di cache centrali e cloud, a capacità limitata e alta frequenza di aggiornamento. Strumenti di supporto, ottimizzazione e testing.
   • Dal 2020, a seguito della riorganizzazione, analisi dati per il fraud detection.

   TecnologieJava · Python · Kafka · Couchbase · Docker · OpenShift

5. 2018 — 2019

   Perugia, Italia

   Machine Learning Researcher — Tesi magistrale

   Dip. di Scienze Farmaceutiche, Università degli Studi di Perugia

   Modelli di machine learning applicati al drug discovery per immunoterapie.

   • Sviluppo di un workflow in Python per la selezione di molecole con proprietà target, basato su multimodel stacking.
   • Presentato al CDDD 6th Meeting, Roma, marzo 2019.

   TecnologiePython · Keras · TensorFlow · scikit-learn

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