Pratica
Ingegnere di integrazione IA
Pipeline LLM che girano senza sorveglianza e la mattina dopo hanno ancora ragione
Costruisco sistemi di produzione attorno ai modelli linguistici, la parte poco affascinante: orchestrazione, validazione, ritentativi, costo e la valutazione che dice se la cosa funziona ancora. Una pipeline di contenuti automatizzata che genera, controlla, redige e traduce senza umano nel ciclo. Un modulo di trascrizione in streaming che trasforma il parlato in un documento strutturato. Un servizio di ricerca sui documenti privati: ricerca ibrida, reranking, cache semantica e i numeri che dicono quanto è costata ogni risposta. Sotto, tutto lo stack, perché il modello resti un componente invece di diventare l'architettura.
Cosa so fare
- Progettare una pipeline LLM con dentro le parti noiose: validazione, ritentativi, idempotenza e un tetto di costo.
- Ottenere dal modello un output strutturato e verificato da schema invece di prosa da analizzare dopo.
- Costruire la ricerca sui tuoi documenti e sapere quando restituisce il passaggio sbagliato.
- Portare parlato e documenti dentro il sistema: trascrizione, estrazione e un artefatto generato alla fine.
- Impostare la valutazione, perché cambiare un prompt sia una misura e non una sensazione.
- Dire chiaramente dove un modello non serve, e scrivere lì codice normale.
Da dove viene
- 2025 a oggi
Freelance / Independent Developer
Groundline: un servizio RAG su Python e FastAPI con pgvector, una pipeline LangGraph, ricerca ibrida, reranking e una cache semantica che copre dal 60 al 65 per cento delle domande ripetute. Litseller: una pipeline automatizzata di orchestrazione LLM che genera, valida, redige e traduce articoli in undici lingue e li pubblica senza umano nel ciclo. Auto Inspect: trascrizione vocale in streaming strutturata in un rapporto PDF generato.
- 2023-2025
Yandex
Moduli B2B ad alto carico e gli strati di integrazione fra microservizi e analitica esterna.
- 2019-2022
Sber
Analisi e strutturazione di dati non strutturati dentro documenti esecutivi, riducendo gli errori manuali.
Stack
- IA e modelli linguistici
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- Backend e dati
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