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. 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 —
ASMB Tech
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
- OpenAI API ·Claude API ·LLM orchestration ·Prompt engineering ·Structured output ·RAG ·Speech transcription ·Evaluation harnesses
- Backend e dati
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- Frontend
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