🧬 Chi Sono
Senior Data Scientist e AI Solution Architect con oltre 20 anni di esperienza professionale all'intersezione tra ottimizzazione dei processi, logica di business e sistemi predittivi ad alte prestazioni. Specialista nello sviluppo di pipeline end-to-end che trascendono l'ambiente di ricerca di laboratorio per operare in modo robusto e scalabile in ambienti produttivi (MLOps).
A differenza degli approcci puramente teorici, padroneggio l'intero ciclo dei dati: dall'ingestione massiva di fonti eterogenee e ottimizzazione lato server fino al deployment containerizzato di reti neurali complesse, concentrandomi sempre sull'eliminazione dei colli di bottiglia analitici e sul reale ritorno finanziario dell'investimento.
🛠️ Matrice delle Competenze (Stack 2026)
| Categoria | Tecnologie Chiave |
|---|---|
| IA & Computer Vision |
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| Performance Dati & Big Data |
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| Previsione & Serie Temporali |
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| DevOps, Cloud & MLOps |
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🏗️ Progetti Strategici
1. Smart Supply Chain AI: Motore di Previsione della Domanda & Generazione Stocastica di Dati
Integrazione di modellazione predittiva di serie temporali ad alte prestazioni e ingegneria dei dati columnar applicata alle catene di approvvigionamento.
- Stack:
- Obiettivo: Mitigare i guasti catastrofici dell'inventario (stockouts) e ottimizzare il turnover delle scorte in catene di approvvigionamento complesse.
- Approccio: Sostituzione degli approcci statistici lenti con pipeline moderne utilizzando Polars e modellazione predittiva con LightGBM + MLForecast, incorporando variabili esogene macroeconomiche e climatiche ad alta frequenza.
- Validazione Pubblica: Sviluppo e pubblicazione di un motore stocastico per la generazione di dati sintetici complessi, adottato dalla comunità per i test Big Data.
- Risultato: Riduzione teorica dei costi di stoccaggio e ottimizzazione della pipeline logistica della catena di approvvigionamento.
- Link:
2. Personalized Medicine: Diagnostica con Deep Learning e Rigore Etico
Classificazione avanzata di patologie in immagini mediche con focus sull'interpretabilità e spiegabilità degli algoritmi (XAI).
- Stack:
- Obiettivo: Sviluppare sistemi di supporto alle decisioni cliniche con elevata accuratezza diagnostica e completa trasparenza normativa.
- Approccio: CNN personalizzate accelerate con CUDA e utilizzo di AI Explainability (SHAP e LIME) per mappare le regioni decisionali, rimuovendo il problema della "scatola nera" e soddisfacendo i requisiti normativi.
- Risultato: Accuratezza validata superiore al 90% in scenari severi con completa verificabilità del processo decisionale.
- Link:
3. Event Analytics & Management Dashboard: Alta Performance Lato Server
Business intelligence interattiva per il monitoraggio di pipeline operative e auditing finanziario ad alto volume.
- Stack:
- Obiettivo: Centralizzare i KPI finanziari operativi in tempo reale per ottimizzare i funnel di conversione e mitigare i costi latenti.
- Approccio: Architettura modurale a microservizi con ETL disaccoppiato e strategie avanzate di caching in memoria (
@st.cache_data), riducendo la latenza e il consumo di RAM. - Risultato: Visione executive Month-over-Month con identificazione immediata dei colli di bottiglia transazionali e rilevazione anticipata delle anomalie di fatturazione.
- Link:
📊 Contributi alla Comunità Data Science & Open Source
- Synthetic Grocery Supply Chain Dataset (Kaggle): Ho sviluppato e pubblicato open source un simulatore stocastico basato su distribuzioni statistiche reali combinate con dati climatici pubblici. Il progetto funge da generatore di Digital Twins per simulare dati transazionali di reti di supply chain aziendali, facilitando il test e lo stress-test di architetture Big Data senza violare la conformità alla privacy legale.
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