Rilascio pubblico di GPT-1
Seguivo gia la linea GPT dal primo rilascio pubblico.
Full Stack Engineer con base a Roma, Italia
Realizzo software tra frontend, backend e sistemi AI.
Sono Massimiliano Bianchini, Senior Software Engineer, Full Stack Engineer e AI engineer con base a Roma. Lavoro tra software enterprise, sviluppo web moderno e workflow AI pronti per la produzione.
Il mio focus e costruire sistemi utili, non demo: pipeline RAG, integrazioni LangChain e LlamaIndex, retrieval con Qdrant, servizi backend, interfacce utente e decisioni tecniche necessarie per mantenere tutto stabile in produzione.
Una vista sintetica della mia crescita tra software engineering e lavoro pratico sull'AI.
Seguivo gia la linea GPT dal primo rilascio pubblico.
Java, Spring Boot e i primi anni nella delivery di software enterprise.
Liferay, React e delivery su piattaforme strategiche della pubblica amministrazione.
Maggiore attenzione all'uso pratico dell'AI, alla sperimentazione e ai workflow.
Leadership tecnica su architetture critiche e system design.
Lavoro su sistemi critici, delivery di prodotto e decisioni ingegneristiche.
RAG, LangChain, Qdrant e workflow AI pronti per la produzione.
PyTorch, TensorFlow, LLMOps, Fine-Tuning, Multi-Agent Systems, LangChain, LlamaIndex, Qdrant, Pinecone, RAG Architectures, OpenAI API, DeepSeek, Claude, Prompt Engineering, Computer Vision, Hugging Face, Datapizza AI
Java, Spring Boot, Microservices, Event-Driven Architecture, Apache Kafka, RabbitMQ, gRPC, Python, FastAPI, Node.js, Serverless, PostgreSQL, MongoDB, Redis, OracleDB, REST, GraphQL, System Design, C / C++
React, Next.js, Astro, TypeScript, Tailwind CSS, Shadcn UI, Framer Motion, Zustand, Three.js, Microfrontends, Bootstrap, HTML5 / CSS3
Docker, Kubernetes, Terraform, IaC, AWS, GCP, Azure, Prometheus, Grafana, Git, GitHub Actions, CI/CD Pipelines, Maven, Gradle, Linux, Bash, System Security
Applicazione desktop Electron per orchestrare piu sessioni CLI, terminali incorporati e workspace condivisi.
Esperimento AI multimodale che legge il traffico in tempo reale renderizzando mappe, acquisendo screenshot e usando analisi visuale.
Applicazione basata su RAG per analizzare CV degli elfi con backend FastAPI e frontend Next.js.
Pipeline a tre agenti che crea storie scientifiche della buonanotte personalizzate per bambini.
Pipeline minima di ingest e RAG sulla documentazione GitHub usando OpenAI e Qdrant.
Se vuoi costruire un prodotto, migliorare una piattaforma esistente o portare l'AI in produzione con un approccio ingegneristico pragmatico, scrivimi.
Roma, Italia