• Sviluppo di rervizi REST che che utilizzano gli LLM per automatizzare semplici attività.
• Creazione di script di webscraping per analizzare e classificare gli annunci di lavoro online.
• Ottimizzazione del codice esistente, eliminazione dei memory leak e miglioramento del serving dei modelli ML.
• Semplificato il processo di installazione dal sistema operativo ai tool di ML.
• Miglioramento della documentazione attraverso la digitazione e la rimozione del codice inutilizzato.

• Ricerca, progettazione and implementazione di algoritmi di Machine Learning / Deep Learning
• Selezione e creazione di appropriati dataset per lo sviluppo di soluzioni di ML/AI
• Monitoraggio delle performance dei modelli implementati
• Presentazione dei risultati ottenuti attraverso l’utilizzo di data visualizations

• Programmazione di applicativi in Python che aggiungono o estendono funzioni ai controlli numerici.
• Analisi dei dati provenienti dalle sonde delle Macchine Utensile e creazione di piattaforme per la visualizzazione e l’analisi dei dati in modo interattivo.

Progetto di tirocinio in cui ho creato una Rete Neurale Convoluzionale per la classificazione di dati genetici per il Dipartimento di Biologia. La Rete Neurale doveva discriminare i casi di mutazioni genetiche dovute a fattori casuali da quelle direttamente riconducibili a fattori di selezione naturali. Il progetto è consultabile al seguente link.