Sono Applied AI Engineer in CSI Piemonte, una delle più grandi società in-house regionali per l’IT in Italia. Costruisco sistemi basati su LLM distribuiti su scala nazionale per la Pubblica Amministrazione italiana, un contesto in cui la sicurezza e la governance contano quanto il machine learning stesso.

Il mio lavoro attuale ruota attorno a un chatbot di assistenza ai bandi chiamato Camilla. Ne ho progettato e ne curo il motore di ricerca sottostante (oltre 100.000 query in sei mesi) tramite cui Camilla individua i bandi che corrispondono alle richieste degli utenti, il framework di valutazione comportamentale (200+ scenari di test avversariali, con metodologia LLM-as-a-judge) e il server MCP interno che compone i suoi strumenti agentici. Oltre a Camilla, progetto assistenti agentici per altri clienti, interni ed esterni all’azienda, curando l’intero stack: specifiche, definizione della Knowledge Base e testing del prodotto finito. In particolare, cerco di sviluppare software attento ai costi, scalabile in produzione, e assieme al mio team ci impegniamo a garantire la conformità all’AI Act europeo e al GDPR. Mi appassionano i sistemi ibridi (tradizionali+AI) per la capacità di combinare prestazioni e spiegabilità di framework deterministici con la flessibilità, espressività e autonomia dei modelli di linguaggio di frontiera.

In parallelo sto completando un MSc in Computer Science (specializzazione in ML) alla Georgia Tech, mantenendo un GPA di 4.0/4.0 in corsi che spaziano su argomenti di Machine Learning, AI tradizionale, NLP e deep learning. È il mio secondo master: il primo è in Matematica, a Torino, chiuso con 110, lode e menzione, specializzandomi in processi stocastici. La matematica resta il mio primo amore, ed è tutt’altro che estranea al mestiere: probabilità e processi stocastici sono la lingua in cui i modelli generativi sono scritti, e avvicinarmi all’AI da entrambe le sponde, quella matematica e quella informatica, mi dà il rigore che provo a portare in ogni sistema che costruisco e valuto.

In precedenza ho lavorato diversi anni come business analyst su sistemi IT per i fondi europei (dal FEASR a NextGenerationEU): PL/SQL e SQL avanzato, report e dashboard per funzionari e autorità di regolamentazione UE, dove un numero sbagliato aveva conseguenze concrete. Non era AI, ma è la radice della metà deterministica del mio lavoro di oggi, ed è il motivo per cui credo nei sistemi ibridi: so cosa sanno fare bene le logiche deterministiche prima di affidare il resto a un LLM. Lavorare a contatto con le istituzioni europee, con audit annuali, mi ha insegnato quanto conti la spiegabilità in ogni sistema le cui decisioni hanno un impatto reale.

Sul fronte personale: ho un diploma in chitarra classica del Conservatorio G. Verdi di Torino, dove ho studiato per otto anni. Sono appassionato di musica, matematica e intelligenza artificiale.