Curiosità e Creatività, riga per riga
Risolvere, Innovare, Crescere
Dall'illustrazione al codice:
La Mia Evoluzione Continua
Tecnologie utilizzate: Terraform, Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Docker Compose, Nextcloud AIO, Borg Backup, Prometheus, Grafana, Caddy, DuckDNS, Cloud-init, Bash scripting, rsync, ARM architecture, GitHub Actions
Tecnologie utilizzate: LangGraph, FastAPI, React, WordPress Plugin Development, LangSmith, OpenAI API, Railway, Advanced Prompt Engineering, Security Multi-Layer
Tecnologie utilizzate: LangGraph, LangSmith, OpenAI API, Anthropic Claude, Tavily Search, YouTube Transcript API, Whisper, Pandas, AsyncIO,
Questo è un aggiornamento a Il PC in tasca, che ho pubblicato a luglio. Lì raccontavo come lasciare la workstation accesa a casa e raggiungerla da qualunque device con Tailscale, SSH e VS Code. Se non l'hai letto, quella è la base: qui do per scontato che l'accesso ci sia già. Perché nel frattempo l'ho […]
Il problema Parto per una vacanza. La mia workstation, un portatile "muscoloso" con una GPU seria, è troppo ingombrante e delicata da portarmi dietro. E comunque, in vacanza, non ho nessuna voglia di restare incollata al lavoro. Però mi piacerebbe poterlo fare se e quando mi va: tenere un occhio sulle mie cose, o mettere […]
Mi è capitato tra le mani Vector Ink Studio e ho fatto quella cosa che faccio sempre: invece di guardare solo cosa fa, mi sono chiesta perché è fatto così. Forse perché ho iniziato proprio da lì, da illustratrice vettoriale, con curve di Bézier e path perfetti come mestiere. E il pattern che ho visto […]
AI Engineer: da Agenti AI e Sistemi Multi-Agente verso MLOps
Il mio percorso dall'illustrazione alla programmazione fino all'AI mi ha fornito una prospettiva unica nel trasformare dati complessi in agenti AI e sistemi multi-agente. Ho sviluppato soluzioni in produzione come il chatbot conversazionale del mio portfolio e sistemi multi-agente per generazione di contenuti personalizzati, oltre a infrastrutture cloud self-hosted con Terraform e Docker. Unisco logica, creatività e architetture AI scalabili con competenze in Infrastructure as Code e deployment produzione.
Mi specializzo nello sviluppo di agenti AI con LangGraph, CrewAI, AutoGen e Model Context Protocol (MCP), pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) e sistemi multi-agente orchestrati. Utilizzo pattern ReAct per reasoning avanzato e integro vector databases (FAISS, ChromaDB) per search semantico. La mia esperienza nella strutturazione di informazioni mi permette di progettare architetture AI modulari e scalabili.
Mi dedico attivamente alla costruzione di script, automazione intelligente e sviluppo di tool per ottimizzare i flussi di lavoro. Applico concretamente metodologie MLOps con Docker, Docker Compose e Kubernetes, utilizzando Terraform per Infrastructure as Code su cloud provider come AWS e Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Ho esperienza di deployment su Railway, AWS (SageMaker, Lambda, App Runner) e infrastrutture self-hosted con monitoring (Prometheus, Grafana) e backup automatizzati per soluzioni robuste e in produzione.
Il mio metodo di lavoro si ispira a pratiche di produttività e gestione della conoscenza: scrivo morning pages per stimolare la creatività, uso bullet journaling per organizzare la giornata e gestisco le risorse con Obsidian, seguendo il metodo Building a Second Brain di Tiago Forte. Queste pratiche alimentano la mia crescita sia come AI Engineer che in progetti personali.
Quando non sono immersa nei dati, mi appassiono di serie TV, fumetti e Magic: The Gathering—mondi caratterizzati da sistemi complessi e ben strutturati che rispecchiano la mia passione per l'ordine e la logica.
Boosha AI
Competenze chiave:
Python, LLMs, RAG, Vector Databases, Agentic Systems, MLOps, Docker, AWS, CI/CD
DigitalMakers
Competenze chiave:
WordPress, MailChimp, architetture dati, modularizzazione, organizzazione dell'informazione
Freelance
Competenze chiave: WordPress, Adobe Illustrator, data visualization, comunicazione visiva
Dal design all'AI Engineering, il mio background multidisciplinare unisce competenze tecniche e creative per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale innovative ed efficaci
Gli strumenti personali che utilizzo quotidianamente riflettono il mio approccio metodico alla gestione delle informazioni e alla creatività.
Tecnologie usate: Microsoft Foundry, Azure AI, Python, VS Code AI Toolkit, Azure CLI
Tecnologie usate: GitHub Actions, YAML, CI/CD pipelines, GitHub Environments, GitHub Marketplace
Tecnologie usate: OpenAI Agent Builder, ChatKit, Next.js 15, Docker, AWS App Runner, AWS ECR
Tecnologie usate: Python, OpenAI Agents SDK, CrewAI, LangGraph, AutoGen, MCP (Model Context Protocol), FastAPI, React
Tecnologie usate: Python, Hugging Face, SmolAgents, LangGraph, LlamaIndex, GAIA Benchmark
Tecnologie usate: AWS SageMaker, PyTorch, Hugging Face Transformers, AWS Lambda, API Gateway, CloudWatch, S3, IAM, Docker
Tecnologie usate: CrewAI, Python, Streamlit, API OpenAI, SerperDevTool, YAML, Markdown, LLM
Tecnologie usate: Python, Scikit-learn, TensorFlow, librerie di Data Science e framework di Deep Learning
Tecnologie usate: AWS Bedrock, Lambda, S3, API Gateway, IAM, Python, Claude 3.5 Sonnet, JSON
Tecnologie utilizzate: Python 3, Selenium, BeautifulSoup, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Jupyter Notebooks, PyCharm, VS Code
Tecnologie usate: Python, TensorFlow 2.0, Keras, Pandas, Matplotlib, Seaborn
Tecnologie utilizzate: JavaScript, HTML5, CSS3, API RESTful, JSON, Local Storage
Tecnologie usate: Git, GitHub, GitHub Actions, Git Hooks, Git LFS
Un saggio che indaga come la lingua che parliamo plasmi il modo in cui percepiamo la realtà — dai colori alle relazioni spaziali. Deutscher intreccia linguistica, storia e scienza cognitiva con una scrittura brillante e ironica. Per me che vengo dal design e ragiono per categorie e strutture, è affascinante vedere come le parole organizzino il pensiero: in fondo è lo stesso principio per cui un buon schema di dati cambia ciò che riesci a vedere.
Un compagno di viaggio perfetto per il mio percorso verso la solution architecture. Il libro va oltre la singola tecnologia e ragiona su come si progettano sistemi: scalabilità, resilienza, sicurezza, costi e i trade-off che ogni decisione architetturale porta con sé. Mi sta aiutando a dare un nome e una struttura a intuizioni che già applicavo sul campo, trasformando scelte istintive in principi consapevoli. È il genere di lettura che cambia il modo in cui guardi un'infrastruttura.
AI Engineering di Chip Huyen si sta rivelando per me una vera perla nel panorama dei libri tecnici: un’opera che riesce a unire chiarezza teorica e concretezza pratica in modo raro. Non è solo un manuale su come usare modelli foundation, ma un viaggio ragionato su cosa significhi davvero progettare applicazioni AI robuste, scalabili e utili nel mondo reale. La cura con cui l’autrice spiega le scelte progettuali, le alternative e le implicazioni di ogni decisione mi sta aiutando a vedere l’AI non come semplice sperimentazione, ma come vera ingegneria del prodotto.
Questo libro esplora il ruolo della causalità nella scienza e nell’intelligenza artificiale, mettendo in discussione il modo in cui interpretiamo i dati. Judea Pearl introduce il “calculus causale” e spiega come possiamo passare dalla semplice correlazione alla comprensione delle cause. Un testo fondamentale per chi si occupa di data science e machine learning.
Ogni storia, accadendo esattamente 20 anni dall'ora presente, si svolge in una città diversa del mondo (cioè dieci versioni del futuro del 2041). La tecnologia AI è al centro di ogni storia: deep learning, riconoscimento delle immagini, GAN, deepfake… ogni storia è accoppiata con un'essays che spiega la tecnologia centrale.
Esplora come gli algoritmi e l’intelligenza artificiale stiano sempre più influenzando le nostre vite. Fry esamina sia i benefici che i rischi delle decisioni algoritmiche, dalla sanità alla giustizia penale, offrendo una prospettiva equilibrata sull’impatto dell’IA. Affronta le sfide etiche e le implicazioni sociali di vivere in un mondo governato dagli algoritmi, invitando i lettori a riflettere su quanto controllo siamo disposti a cedere alle macchine.
