Roberto Balbinotti

ML Architect & Computer Vision Specialist

"Trasformare Big Data e Computer Vision in ROI ed Efficienza Operativa"

🧬 Chi Sono

Specialista in intelligenza artificiale focalizzato sull'intersezione tra Big Data (Hadoop/Spark) e IA Applicata. Con una specializzazione in Computer Vision, progetto sistemi end-to-end che trascendono l'ambiente di ricerca per operare in produzione (MLOps).

A differenza degli approcci puramente statistici, seguo l'intero ciclo: dall'ingestione massiva di "dati sporchi" al deploy containerizzato con Docker/Podman.

🛠️ Matrice delle Competenze (Stack 2026)

Categoria Tecnologie Chiave
IA & Vision YOLO, OpenCV, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, LightGBM
Big Data Apache Spark, Hadoop, HBase, Flume, Spark Streaming
Engineering/Dev Python, Docker, Podman, DVC, PDM
Analisi/Stats Prophet, Regressões, ANOVA, SHAP/LIME

🏗️ Progetti Strategici

1. Smart Supply Chain AI: Ottimizzazione Inventario

Integrazione di Computer Vision e Demand Forecasting per la logistica.

  • Obiettivo: Eliminare le rotture di stock e ottimizzare il capitale circolante.
  • Ingegneria: Pipeline modularizzata (YOLO/OpenCV) integrata con Prophet.
  • Risultato: Riduzione del 15% dei costi operativi.

2. Digital Twin: Generatore di Dati Sintetici

Motore ad alta fedeltà per la simulazione della supply chain.

  • Punto di forza: Feature engineering correlando severità climatica e domanda.
  • Metodologia: Decomposizione di serie temporali con dati INMET.
  • Risultato: Dataset massivi (100k+ righe) in formato Parquet.

3. Medicina Personalizzata: Diagnosi via Deep Learning

Classificazione di mutazioni genetiche per trattamenti oncologici.

  • Tecnica: Reti Neurali Profonde (Keras/TensorFlow) con AI Explainability.
  • Rigore: Implementazione di SHAP/LIME per l'interpretabilità clinica.
  • Risultato: Accuratezza superiore al 90% nello screening.

4. Event Analytics & Management Dashboard

BI interattiva per la gestione di eventi e performance finanziarie.

  • Stack: Streamlit, Plotly e architettura ETL modulare.
  • Ottimizzazione: Elaborazione in-memory con cache per grandi volumi.
  • Risultato: Visione esecutiva MoM (Month-over-Month) in tempo reale.

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